一種基于深度學習的FPCB外觀缺陷自動檢測算法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910806577.4 申請日 -
公開（公告）號 CN110530875A 公開（公告）日 2019-12-03
申請公布號 CN110530875A 申請公布日 2019-12-03
分類號 G01N21/88;G01N21/956;G06N3/08 分類 測量；測試;
發(fā)明人 查杭;朱非甲;梁杰南;田立忱 申請（專利權）人 珠海博達創(chuàng)意科技有限公司
代理機構 北京華際知識產(chǎn)權代理有限公司 代理人 珠海博達創(chuàng)意科技有限公司
地址 519000 廣東省珠海市高新區(qū)唐家灣鎮(zhèn)軟件園路1號生產(chǎn)加工中心5一層8單元B區(qū)01-03室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的FPCB外觀缺陷自動檢測算法，包括以下步驟：A、在配套機器視覺硬件系統(tǒng)基礎上，采集缺陷樣本彩色RGB圖像并根據(jù)部件尺寸將樣本圖像分割為一系列固定大小的單個元件子圖；B、在標注前對樣本圖像進行對比度增強和拉普拉斯銳化以突出缺陷特征。本發(fā)明在標注前對圖像進行對比度增強及銳化處理突出了缺陷部分，有效降低了數(shù)據(jù)標注難度，且利用深度學習中的fasterrcnn算法對FPCB進行外觀缺陷檢測，從原理上規(guī)避了傳統(tǒng)模板匹配檢測技術中柔性電路板的變形及缺陷多樣化對檢測性能的不利影響，同時，結合FPCB外觀檢測實際應用場景對fasterrcnn算法進行了改進和優(yōu)化，提高了缺陷的正檢率和檢出率。