[發明專利]基于Mini ARU-Net網絡的復雜背景PCB標記點圖像檢測方法

有效

• 申請號: 202010984849.2
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112132798B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 伊國棟;吳敬理;馮彥午
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/60;G06T7/66;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

1.基于Mini ARU-Net網絡的復雜背景印刷電路板標記點圖像檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：采集印刷電路板圖像進行灰度處理后，從中提取出標記點區域作為標記點圖像，并添加標記點所在區域的二值化圖作為分割標簽圖；

步驟2：構建Mini ARU-Net網絡，將訓練用的標記點圖像及其分割標簽圖輸入到MiniARU-Net網絡中進行訓練；

步驟3：針對待測的標記點圖像，輸入到步驟2訓練所得的Mini ARU-Net網絡中進行標記點分割得到分割結果圖；

步驟4：根據分割結果圖求取其中標記點所在區域的質心，并作為標記點的坐標，以質心為圓心求取質心到標記點所在區域邊緣的平均距離作為圓的半徑，通過圓心及半徑在被檢測圖像上畫出標記點圓及圓心，獲得最終的標記點檢測結果圖；

所述步驟2中的Mini ARU-Net網絡結構主要由編碼部分和解碼部分依次連接構成，編碼部分的輸入為Mini ARU-Net網絡結構的輸入，解碼部分的輸出為Mini ARU-Net網絡結構的輸出，具體如下：

編碼部分主要由四個連續的池化殘差模塊構成，每個池化殘差模塊主要由最大池化層和殘差塊依次連接構成，殘差塊主要由連續三個卷積歸一模塊、通道注意力模塊、空間注意力模塊依次連接構成，殘差塊的輸入同時和空間注意力模塊的輸出相加經過Relu層后作為殘差塊的輸出；

解碼部分主要由三個連續的上采樣卷積模塊和一個卷積層依次連接構成，每個上采樣卷積模塊主要由上采樣層和卷積歸一模塊依次連接構成，卷積歸一模塊主要由卷積層、歸一化層和ReLU層依次連接構成；第一個池化殘差模塊的輸出和第三個上采樣卷積模塊中的上采樣層的輸出相特征融合后輸入到第三個上采樣卷積模塊中的卷積歸一模塊中，第二個池化殘差模塊的輸出和第二個上采樣卷積模塊中的上采樣層的輸出相特征融合后輸入到第二個上采樣卷積模塊中的卷積歸一模塊中，第三個池化殘差模塊的輸出和第一個上采樣卷積模塊中的上采樣層的輸出相特征融合后輸入到第一個上采樣卷積模塊中的卷積歸一模塊中。

2.根據權利要求1所述的基于Mini ARU-Net網絡的復雜背景印刷電路板標記點圖像檢測方法，其特征在于：所述的上采樣層采用轉置卷積處理。

3.根據權利要求1所述的基于Mini ARU-Net網絡的復雜背景印刷電路板標記點圖像檢測方法，其特征在于：所述歸一化層為采用組歸一化。

4.根據權利要求1所述的基于Mini ARU-Net網絡的復雜背景印刷電路板標記點圖像檢測方法，其特征在于：

編碼部分中，每次基本單元處理后將特征向量的尺寸減小一倍，并將特征層深度增大一倍，最終得到所需特征矩陣。

5.根據權利要求1所述的基于Mini ARU-Net網絡的復雜背景印刷電路板標記點圖像檢測方法，其特征在于：

解碼部分中，三個連續的上采樣卷積模塊中依次設置步長為1，卷積核尺寸大小為3的上采樣層，逐層將特征向量的尺寸增大一倍，并將特征層深度減小一倍。