[發明專利]PCB裸板線路瑕疵檢測方法、裝置、電子設備

在審

• 申請號: 202010721548.0
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN112651920A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 夏春秋
• 申請（專利權）人: 深圳市唯特視科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/73;G06T7/90;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種PCB裸板線路瑕疵檢測方法，其特征在于，包括：

獲取PCB裸板圖像；

對所述PCB裸板圖像進行預處理；

對經過預處理后的PCB裸板圖像進行二值化處理；

將經過二值化處理的PCB裸板圖像，送入深度卷積神經網絡中提取特征；

輸出瑕疵的位置和種類。

2.根據權利要求1所述的PCB裸板線路瑕疵檢測方法，其特征在于，對所述PCB裸板圖像進行預處理包括：所述PCB裸板圖像進行中值濾波、高斯濾波或小波濾波。

3.根據權利要求1所述的PCB裸板線路瑕疵檢測方法，其特征在于，所述對經過預處理后的PCB裸板圖像進行二值化處理包括：

掃描所述PCB裸板圖像像素值；

計算所述PCB裸板圖像上的每個像素點在RGB顏色空間坐標上與導線標準顏色、焊盤標注顏色以及PCB板標準顏色的坐標位置空間歐式距離；

從三個空間歐式距離值中比較得出最小空間歐式距離，其最小空間歐式距離用于衡量該檢測像素值與三個標準顏色中最相近的顏色，從而可得出該檢測像素對應的目標為焊盤或者導線或者PCB板背景；

如果目標物為焊盤或者導線，則設置該點像素值為255，即白色，如果目標物為PCB板子，則設置該點像素值為0，即黑色。

4.根據權利要求1所述的PCB裸板線路瑕疵檢測方法，其特征在于，所述將經過二值化處理的PCB裸板圖像，送入深度卷積神經網絡中提取特征包括：

構建深度卷積神經網絡；

將經過二值化處理的PCB裸板圖像送入所述深度卷積神經網絡；

對所述PCB裸板圖像進行特征提取。

5.根據權利要求4所述的PCB裸板線路瑕疵檢測方法，其特征在于，所述構建深度卷積神經網絡包括：

以Darknet53網絡為基礎，將網絡輸入大小增加到608x608；

在三個不同尺度內通過卷積的方式實現局部特征的提取；

基于交互層輸出的特征圖進行類別和位置的回歸判斷；

采用二元交叉熵進行類別預測來提高準確度。

6.一種PCB裸板線路瑕疵檢測裝置，其特征在于，包括：

PCB裸板圖像獲取模塊，用于獲取PCB裸板圖像；

預處理模塊，用于對所述PCB裸板圖像進行預處理；

二值化處理模塊，用于對經過預處理后的PCB裸板圖像進行二值化處理；

特征提取模塊，用于將經過二值化處理的PCB裸板圖像，送入深度卷積神經網絡中提取特征；

瑕疵輸出模塊，用于輸出瑕疵的位置和種類。

7.根據權利要求5所述的PCB裸板線路瑕疵檢測裝置，其特征在于，所述預處理模塊包括中值濾波模塊、高斯濾波模塊或小波濾波模塊，分別用于對所述PCB裸板圖像進行中值濾波、高斯濾波或小波濾波。

8.根據權利要求5所述的PCB裸板線路瑕疵檢測裝置，其特征在于，所述特征提取模塊包括：

深度卷積神經網絡構建模塊，用于構建深度卷積神經網絡；

特征分析提取模塊，用于將經過二值化處理的PCB裸板圖像送入所述深度卷積神經網絡，對所述PCB裸板圖像進行特征提取。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時，實現如權利要求1至5任一項所述PCB裸板線路瑕疵檢測方法的步驟。

10.一種存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5任一項所述PCB裸板線路瑕疵檢測方法的步驟。