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申请/专利权人：深圳市华达丰电子有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及基于人工智能的手机主板视觉检测方法及系统。包括：捕获手机主板上的图像，并通过构建畸变估计模型、设计畸变均衡器和色彩保真器对手机主板图像进行畸变校正，对畸变校正后的图像进行预处理；采用智能主板分割算法对预处理后的图像进行图像分割，对分割后的图像进行特征提取，得到关键视觉特征数据集；对关键视觉特征数据集进行分析，得到手机主板的检测结果并生成缺陷检测报告，将手机主板的检测结果进行整合处理，得到综合数据集和综合检测数据报告，基于综合数据集进行质量评估和对手机主板进行预测性维护。解决了现有技术对手机主板图像数据处理不够准确以及对手机主板视觉检测不精确的问题。

主权项：1.基于人工智能的手机主板视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.捕获手机主板上的图像，得到手机主板的原始图像数据集，并对原始图像数据集进行畸变校正，在进行畸变校正的镜头畸变过程中，构建畸变估计模型对手机主板的原始图像数据集进行初步分析，得到量化的畸变程度，并根据量化的畸变程度确定原始图像中是否存在畸变；当发生畸变时，根据量化的畸变程度进行畸变映射，并选择校正方法，进行畸变校正处理；畸变估计模型具体表示如下： 其中，Dx,y表示在原始图像中坐标为x,y的像素点的总畸变程度；Mx,y代表在坐标x,y的像素点的畸变矩阵；gRx,y,θi表示在给定径向距离Rx,y和角度θi下的畸变影响；Rx,y表示从原始图像中心到坐标x,y的像素点的径向距离；θi表示第i个考虑的角度；S为畸变敏感度系数；N为累加项的数量；设计畸变均衡器来分析原始图像的边缘区域，识别潜在丢失的信息；具体实现表示为： 其中，Ex,y表示扩展后的边缘信息；Ix+i,y+i表示原始图像在位置x+i,y+i的像素强度；Σ表示求和操作；n表示邻域的大小；i表示邻域内的像素索引，从-n到n，表示以x,y为中心周围考虑的像素点；设计色彩保真器，针对畸变校正过程中的色彩失真进行动态调整；具体表示为： 其中，C′x,y是调整后的颜色值；Cx,y表示原始图像在位置x,y的颜色值；α是调整参数；β是调整系数；再对畸变校正后的图像进行预处理，得到预处理后的手机主板图像数据；S2.采用智能主板分割算法对预处理后的图像进行图像分割，将手机主板图像划分为不同的区域和元件，再对分割后的手机主板图像进行特征提取，得到手机主板图像的关键视觉特征数据集；S3.利用深度学习算法对手机主板图像的关键视觉特征数据集进行分析，得到手机主板的检测结果，并生成缺陷检测报告，将手机主板的检测结果进行整合处理，得到综合数据集和综合检测数据报告，并基于综合数据集进行质量评估以及对手机主板进行预测性维护。

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