申请/专利权人：深圳市科鑫源电子有限公司

申请日：2024-05-10

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118229669A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N20/10;G06N3/0455;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/50;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明涉及PCB板缺陷类别智能检测技术领域，公开了一种PCB板缺陷类别智能检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对原始图像数据进行缺陷定位，得到缺陷图像数据；将缺陷图像数据输入训练好的第一检测模型，获取第一检测结果；若第一检测结果为第一预设检测结果，将缺陷图像数据和第一检测结果输入训练好的第二检测模型中；若第一检测结果为第二预设检测结果，将缺陷图像数据和第一检测结果输入训练好的第三检测模型中；将第二检测结果作为最终检测结果，基于最终检测结果生成检测报告。本发明的PCB板缺陷类别智能检测方法通过分级检测的方式，克服了PCB板缺陷中孔缺陷难以识别和分辨的问题，提高了PCB板缺陷类别智能检测的准确性。

主权项：1.一种PCB板缺陷类别智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标待检测PCB板的原始图像数据，对所述原始图像数据进行缺陷定位，得到缺陷图像数据；将所述缺陷图像数据输入训练好的第一检测模型，获取第一检测结果，所述第一检测结果为第一缺陷类型、第二缺陷类型、第三缺陷类型、第四缺陷类型、第五缺陷类型、第六缺陷类型和第七缺陷类型中的一种，其中，所述第一检测模型是通过标记好的缺陷图像数据训练得到的，所述第一缺陷类型表征塞孔型缺陷：所述第二缺陷类型表征非穿通孔含金属型缺陷：所述第三缺陷类型表征孔径尺寸错误型缺陷，所述第四缺陷类型表征崩孔型缺陷，所述第五缺陷类型表征孔壁粗糙型缺陷，所述第六缺陷类型表征孔内露铜型缺陷；所述第七缺陷类型表征绿油入孔型缺陷；若所述第一检测结果为第一预设检测结果，将所述缺陷图像数据和第一检测结果输入训练好的第二检测模型中，得到第二检测结果，所述第一预设检测结果为第五缺陷类型或第六缺陷类型，所述第二检测模型是由标记好的第五缺陷类型和第六缺陷类型的缺陷图像数据和所述第一检测结果训练得到的；若所述第一检测结果为第二预设检测结果，将所述缺陷图像数据和第一检测结果输入训练好的第三检测模型中，得到第二检测结果，所述第一预设检测结果为第三缺陷类型或第四缺陷类型，所述第三检测模型是由标记好的第三缺陷类型和第四缺陷类型的缺陷图像数据和所述第一检测结果训练得到的；若所述第一检测结果为第三预设检测结果，将所述第一检测结果作为第二检测结果，其中，第三预设检测结果为第一缺陷类型、第二缺陷类型或第七缺陷类型；将第二检测结果作为最终检测结果，基于所述最终检测结果生成检测报告。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市科鑫源电子有限公司 PCB板缺陷类别智能检测方法、装置、设备及存储介质

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