一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法及系统与流程

1.本发明涉及缺陷检测领域，更具体的说，它涉及一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法及系统。


背景技术：

2.印制线路板是用于安装电气零件的基板，是目前电子工业最重要的部件之一。在印制线路板的制造过程中，质量质检是不可或缺的一环，印制线路板的缺陷包括缺孔、缺口、开路、短路和杂铜等，都会对印制线路板的使用造成严重影响。目前针对印制线路板的缺陷检测会通过采用深度学习的图像识别进行，但是由于印制线路板中的缺陷占据的区域相较于整个印制线路板的图像来说小得多，并且印制线路板的背景存在线路，焊点等复杂特征，直接将印制线路板送入至图像识别模型，例如faster-rcnn中，准确率不够高。


技术实现要素：

3.本发明提供一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法及系统，通过标准图像生成模型学习印制线路板的背景分布特征，并且能够在输入了待测印制线路板灰度图的前提下，模拟生成对应无缺陷的待测印制线路板标准灰度图，进而输出待测印制线路板中缺陷所在的区域，此时再将缺陷所在的区域对应的图像送入印制线路板缺陷检测模型中进行检测，能够显著提高印制线路板缺陷检测的准确率。
4.一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，包括：获取待测印制线路板图像；将待测印制线路板图像进行灰度化处理，得到待测印制线路板灰度图；将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型，生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图，待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图的尺寸一致；基于待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图判断待测印制线路板是否出现缺陷，若待测印制线路板出现缺陷，获取待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息；将缺陷位置信息映射至待测印制线路板图像上，得到待测印制线路板缺陷图像；将待测印制线路板缺陷图像送入至印制线路板缺陷检测模型，输出印制线路板缺陷类型。
5.作为优选的一个方面，获取待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息具体包括如下内容：通过滑动框对待测印制线路板灰度图进行卷积操作，得到待测特征图，待测特征图的大小为w
×h×
c，其中w和h分别为待测特征图的长和宽，c为待测特征图的通道数，与滑动框内部的卷积核数量一致，遍历待测特征图，将待测特征图中每个坐标对应所有通道的数据值组成第一特征向量an，n=1，2，3
······
n，n为第一特征向量的总个数，且n=w
×
h；同时通过滑动框对待测印制线路板标准灰度图进行卷积操作，得到标准特征图，标准
特征图的大小为w
×h×
c，遍历标准特征图，将标准特征图中每个坐标对应所有通道的数据值组成第二特征向量dn；依次计算第一特征向量an与对应的第二特征向量dn之间的相似度δn，并判断“δn＞ψ”是否成立，ψ为相似度阈值，若“δn＞ψ”成立，继续对下一个第一特征向量an与对应的第二特征向量dn之间的相似度δn进行判断，直至所有的第一特征向量an与对应的第二特征向量dn之间的相似度δn判断完毕；若“δn＞ψ”不成立，将第一特征向量an对应的滑动框位置作为缺陷区域位置信息进行输出。
6.作为优选的一个方面，标准图像生成模型包括训练部和生成部，生成部由改进的yolov4模型构建，其中生成部包括第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块、第一解码块、第二解码块、第三解码块、第四解码块和第五解码块，第一编码块包括cbm层和csp1层，cbm层包括卷积操作（conv）、批量标准化（bn）和非线性激活操作，非线性激活采用mish函数；第二编码块包括csp2层；第三编码块包括csp8层；第四编码块包括csp8层；第五编码块包括csp4层；第一解码块包括6个cbl层和1个多尺度拼接融合层（spp）；第二解码块、第三解码块、第四解码块和第五解码块均包括5个cbl层；cbl层包括卷积操作（conv）、批量标准化（bn）和非线性激活操作，非线性激活采用leakyrelu函数。
7.作为优选的一个方面，通过标准图像生成模型生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图具体包括如下内容：将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型的生成部，待测印制线路板灰度图依次经过第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块，并将第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块输出的特征图分别记为第一特征图、第二特征图、第三特征图、第四特征图和第五特征图，将第五特征图送入第一编码块处理得到第六特征图，再将第六特征图执行上采样后与第四特征图拼接融合得到第七特征图；将第七特征图送入第二编码块处理得到第八特征图，再将第八特征图执行上采样后与第三特征图拼接融合得到第九特征图；将第九特征图送入第三编码块处理得到第十特征图，再将第十特征图执行上采样后与第二特征图拼接融合得到第十一特征图；将第十一特征图送入第四编码块处理得到第十二特征图，再将第十二特征图执行上采样后与第一特征图拼接融合得到第十三特征图；将第十三特征图送入第五编码块处理得到第十四特征图，第十四特征图即为待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图。
8.作为优选的一个方面，针对标准图像生成模型的训练包括如下内容：获取标注好是否有缺陷的待测印制线路板灰度图，并将所有标注好是否有缺陷的待测印制线路板灰度图组成第一待测印制线路板灰度图训练集；将第一待测印制线路板灰度图训练集送入初始化的训练部中对训练部进行训练，当训练部训练完毕后，即对应的损失函数值在第一预设范围内，输出训练好的训练部；将标准图像生成模型的生成部和训练部进行串接，即生成部生成的待测印制线路板标准灰度图直接送入训练部进行检测，获取有缺陷的待测印制线路板灰度图，将所有有缺陷的待测印制线路板灰度图组成第二待测印制线路板灰度图训练集，固定训练部的参数，将第二待测印制线路板灰度图训练集送入初始化的生成部和固定参数的训练部，以训练部的检测结果为无缺陷作为目标条件进行迭代训练，当达到目标条件后，完成对标准图像生成模型的训练。
9.作为优选的一个方面，还包括对滑动框的大小进行先验设定，具体步骤如下：获取通过矩形框标注出缺陷位置的待测印制线路板图像，统计所有矩形框的大小，取所有矩形
框大小的平均值作为滑动框的大小。
10.作为优选的一个方面，印制线路板缺陷检测模型采用yolov5模型。
11.一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测系统，包括：待测印制线路板图像获取模块，用于获取待测印制线路板图像；待测印制线路板图像灰度化处理模块，用于将待测印制线路板图像进行灰度化处理；标准图像生成模型管理模块，用于训练和存储标准图像生成模型；待测印制线路板标准灰度图生成模块，用于将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型，生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图；第一待测印制线路板检测模块，用于基于待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图判断待测印制线路板是否出现缺陷，并当待测印制线路板出现缺陷，输出待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息；待测印制线路板缺陷图像获取模块，用于将缺陷位置信息映射至待测印制线路板图像上，得到待测印制线路板缺陷图像；印制线路板缺陷检测模型管理模块，用于训练和存储印制线路板缺陷检测模型；第二待测印制线路板检测模块，用于将待测印制线路板缺陷图像送入至印制线路板缺陷检测模型，输出印制线路板缺陷类型。
12.本发明具有以下优点：本发明通过标准图像生成模型学习印制线路板的背景分布特征，并且能够在输入了待测印制线路板灰度图的前提下，模拟生成对应无缺陷的待测印制线路板标准灰度图，进而输出待测印制线路板中缺陷所在的区域，此时再将缺陷所在的区域对应的图像送入印制线路板缺陷检测模型中进行检测，能够显著提高印制线路板缺陷检测的准确率。
附图说明
13.图1为本发明实施例采用的基于图像识别的印制线路板缺陷检测系统的结构示意图。
14.图2为本发明实施例标准图像生成模型中的生成部的结构示意图。
15.图3为本发明实施例中的cspx层的结构示意图。
具体实施方式
16.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
17.实施例1，一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，包括：获取待测印制线路板图像，当待测印制线路板在传送带的运作下移动至预设位置时，通过高清摄像头对待测印制线路板进行拍摄，得到待测印制线路板图像，需要特别说明的是，当待测印制线路板为双层板时，可以通过机械结构将待测印制线路板进行翻转，再次获取待测印制线路板图像；将待测印制线路板图像进行灰度化处理，得到待测印制线路板灰度图，在本实施例中，灰度化处理采用加权平均法，将待测印制线路板灰度图中坐标为（i，j）的像素值记为
gray（i，j），即g（i，j）=0.299*r（i，j）+0.578*g（i，j）+0.114*b（i，j），其中r（i，j）为待测印制线路板图像红色通道中坐标为（i，j）的像素值，g（i，j）为待测印制线路板图像绿色通道中坐标为（i，j）的像素值，b（i，j）为待测印制线路板图像蓝色通道中坐标为（i，j）的像素值，通过加权平均法可以贴合待测印制线路板的原图像，减少对待测印制线路板图像的特征丢失；将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型，生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图，待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图的尺寸一致；待测印制线路板标准灰度图是由标准图像生成模型智能生成的无缺陷的标准图像，且是在待测印制线路板灰度图输入的先验条件下生成的，能够模拟待测印制线路板灰度图无缺陷存在时的图像（若此待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板出现缺陷）；基于待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图判断待测印制线路板是否出现缺陷，若待测印制线路板出现缺陷，获取待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息；否则继续获取下一个待测印制线路板图像，重复对待测印制线路板的缺陷检测；对待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图不同区域之间的差异进行分析，当差异过大时，可以视为对应区域为缺陷区域；获取待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息具体包括如下内容：通过滑动框对待测印制线路板灰度图进行卷积操作，得到待测特征图，待测特征图的大小为w
×h×
c，其中w和h分别为待测特征图的长和宽，由滑动框的大小和待测印制线路板灰度图大小决定，c为待测特征图的通道数，与滑动框内部的卷积核数量一致，在进行卷积操作时，步长为1，遍历待测特征图，将待测特征图中每个坐标对应所有通道的数据值组成第一特征向量an，n=1，2，3
······
n，n为第一特征向量的总个数，且n=w
×
h；同时通过滑动框对待测印制线路板标准灰度图进行卷积操作，得到标准特征图，标准特征图的大小为w
×h×
c，其中w和h分别标准特征图的长和宽，c为标准特征图的通道数，与滑动框内部的卷积核数量一致，在进行卷积操作时，步长为1，遍历标准特征图，将标准特征图中每个坐标对应所有通道的数据值组成第二特征向量dn；采用余弦相似度算法依次计算第一特征向量an与对应的第二特征向量dn之间的相似度δn，并判断“δn＞ψ”是否成立，ψ为相似度阈值，由用户进行设定，若“δn＞ψ”成立，说明第一特征向量an和第二特征向量dn之间差异较小，继续对下一个第一特征向量an与对应的第二特征向量dn之间的相似度δn进行判断，直至所有的第一特征向量an与对应的第二特征向量dn之间的相似度δn判断完毕；若“δn＞ψ”不成立，说明第一特征向量an和第二特征向量dn之间差异较大，将第一特征向量an对应的滑动框位置作为缺陷区域位置信息进行输出；当获取了待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图，可以通过与缺陷区域大小差不多的滑动框来遍历待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图对应的区域，并且通过卷积操作得到区域对应的内积来计算待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图对应的区域之间的距离，进而确定待测印制线路板灰度图中缺陷所在的区域；将缺陷位置信息映射至待测印制线路板图像上，得到待测印制线路板缺陷图像；将待测印制线路板缺陷图像送入至印制线路板缺陷检测模型，印制线路板缺陷检测模型采用yolov5模型，输出印制线路板缺陷类型。
18.参见图2，标准图像生成模型包括训练部和生成部，其中训练部基于cnn模型构建，
生成部由改进的yolov4模型构建，其中生成部包括第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块、第一解码块、第二解码块、第三解码块、第四解码块和第五解码块，第一编码块包括cbm层和csp1层，cbm层包括卷积操作（conv）、批量标准化（bn）和非线性激活操作，非线性激活采用mish函数；第二编码块包括csp2层；第三编码块包括csp8层；第四编码块包括csp8层；第五编码块包括csp4层；第一解码块包括6个cbl层和1个多尺度拼接融合层（spp），多尺度拼接融合层通过1
×
1，5
×
5，9
×
9，13
×
13的最大池化的方式，进行多尺度拼接融合；第二解码块、第三解码块、第四解码块和第五解码块均包括5个cbl层；cbl层包括卷积操作（conv）、批量标准化（bn）和非线性激活操作，非线性激活采用leakyrelu函数；csp1层、csp2层、csp8层和csp4层的结构参照图3，其中x=1，2，4，8，且生成部中的cbm层、csp1层、csp2层、csp8层、csp4层、多尺度拼接融合层和cbl层参考yolov4模型进行设置；通过标准图像生成模型生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图具体包括如下内容：将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型的生成部，待测印制线路板灰度图依次经过第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块，并将第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块输出的特征图分别记为第一特征图、第二特征图、第三特征图、第四特征图和第五特征图，将第五特征图送入第一编码块处理得到第六特征图，再将第六特征图执行上采样后与第四特征图拼接融合得到第七特征图；将第七特征图送入第二编码块处理得到第八特征图，再将第八特征图执行上采样后与第三特征图拼接融合得到第九特征图；将第九特征图送入第三编码块处理得到第十特征图，再将第十特征图执行上采样后与第二特征图拼接融合得到第十一特征图；将第十一特征图送入第四编码块处理得到第十二特征图，再将第十二特征图执行上采样后与第一特征图拼接融合得到第十三特征图；将第十三特征图送入第五编码块处理得到第十四特征图，第十四特征图即为待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图。
19.本技术通过标准图像生成模型学习印制线路板的背景分布特征，并且能够在输入了待测印制线路板灰度图的前提下，模拟生成对应无缺陷的待测印制线路板标准灰度图，进而输出待测印制线路板中缺陷所在的区域，此时再将缺陷所在的区域对应的图像送入印制线路板缺陷检测模型中进行检测，能够显著提高印制线路板缺陷检测的准确率。
20.针对标准图像生成模型的训练包括如下内容：获取标注好是否有缺陷的待测印制线路板灰度图，并将所有标注好是否有缺陷的待测印制线路板灰度图组成第一待测印制线路板灰度图训练集；将第一待测印制线路板灰度图训练集送入初始化的训练部中对训练部进行训练，由于本实施例中训练部基于cnn模型构建，训练部最后通过softmax函数输出一个概率值，概率值越趋近于1说明送入训练部的待测印制线路板灰度图越有没有缺陷存在，当训练部训练完毕后，即对应的损失函数值在第一预设范围内，第一预设范围由用户进行设定，输出训练好的训练部；将标准图像生成模型的生成部和训练部进行串接，即生成部生成的待测印制线路板标准灰度图直接送入训练部进行检测，获取有缺陷的待测印制线路板灰度图，将所有有缺陷的待测印制线路板灰度图组成第二待测印制线路板灰度图训练集，固定训练部的参数，将第二待测印制线路板灰度图训练集送入初始化的生成部和固定参数的训练部，以训练部的检测结果为无缺陷作为目标条件进行迭代训练，当达到目标条件后，完成对标准图像生成模型的训练。
21.在输出缺陷位置信息时，一般都是期望缺陷位置信息对应的待测印制线路板缺陷
图像内部中，缺陷占据的区域占大部分，因此针对滑动框的大小进行先验设定，具体包括如下步骤：获取通过矩形框标注出缺陷位置的待测印制线路板图像，可以采用labelme软件，统计所有矩形框的大小，取所有矩形框大小的平均值作为滑动框的大小。
22.实施例2，一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测系统，如图1所示，包括：待测印制线路板图像获取模块，用于获取待测印制线路板图像；待测印制线路板图像灰度化处理模块，用于将待测印制线路板图像进行灰度化处理；标准图像生成模型管理模块，用于训练和存储标准图像生成模型；待测印制线路板标准灰度图生成模块，用于将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型，生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图；第一待测印制线路板检测模块，用于基于待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图判断待测印制线路板是否出现缺陷，并当待测印制线路板出现缺陷，输出待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息；待测印制线路板缺陷图像获取模块，用于将缺陷位置信息映射至待测印制线路板图像上，得到待测印制线路板缺陷图像；印制线路板缺陷检测模型管理模块，用于训练和存储印制线路板缺陷检测模型；第二待测印制线路板检测模块，用于将待测印制线路板缺陷图像送入至印制线路板缺陷检测模型，输出印制线路板缺陷类型。
23.应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。本说明书中未作详细描述的部分属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

技术特征：
1.一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待测印制线路板图像；将待测印制线路板图像进行灰度化处理，得到待测印制线路板灰度图；将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型，生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图，待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图的尺寸一致；标准图像生成模型包括：训练部和生成部，生成部由改进的yolov4模型构建，其中生成部包括第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块、第一解码块、第二解码块、第三解码块、第四解码块和第五解码块；基于待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图判断待测印制线路板是否出现缺陷，若待测印制线路板出现缺陷，获取待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息；将缺陷位置信息映射至待测印制线路板图像上，得到待测印制线路板缺陷图像；将待测印制线路板缺陷图像送入至印制线路板缺陷检测模型，输出印制线路板缺陷类型；通过标准图像生成模型生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图具体包括如下内容：将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型的生成部，待测印制线路板灰度图依次经过第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块，并将第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块、第五编码块输出的特征图分别记为第一特征图、第二特征图、第三特征图、第四特征图和第五特征图；将第五特征图送入第一编码块处理得到第六特征图，再将第六特征图执行上采样后与第四特征图拼接融合得到第七特征图；将第七特征图送入第二编码块处理得到第八特征图，再将第八特征图执行上采样后与第三特征图拼接融合得到第九特征图；将第九特征图送入第三编码块处理得到第十特征图，再将第十特征图执行上采样后与第二特征图拼接融合得到第十一特征图；将第十一特征图送入第四编码块处理得到第十二特征图，再将第十二特征图执行上采样后与第一特征图拼接融合得到第十三特征图；将第十三特征图送入第五编码块处理得到第十四特征图，第十四特征图即为待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，获取待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息具体包括如下内容：通过滑动框对待测印制线路板灰度图进行卷积操作，得到待测特征图，待测特征图的大小为w
×
h
×
c，其中w和h分别为待测特征图的长和宽，c为待测特征图的通道数，c与滑动框内部的卷积核数量一致；遍历待测特征图，将待测特征图中每个坐标对应所有通道的数据值组成第一特征向量a
n
，n=1，2，3
······
n，n为第一特征向量的总个数，且n=w
×
h；同时通过滑动框对待测印制线路板标准灰度图进行卷积操作，得到标准特征图，标准特征图的大小为w
×
h
×
c；
遍历标准特征图，将标准特征图中每个坐标对应所有通道的数据值组成第二特征向量d
n
；依次计算第一特征向量a
n
与对应的第二特征向量d
n
之间的相似度δ
n
，并判断“δ
n
＞ψ”是否成立，ψ为相似度阈值；若“δ
n
＞ψ”成立，继续对下一个第一特征向量a
n
与对应的第二特征向量d
n
之间的相似度δ
n
进行判断，直至所有的第一特征向量a
n
与对应的第二特征向量d
n
之间的相似度δ
n
判断完毕；若“δ
n
＞ψ”不成立，将第一特征向量a
n
对应的滑动框位置作为缺陷区域位置信息进行输出。3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，第一编码块包括cbm层和csp1层，cbm层包括卷积操作、批量标准化和非线性激活操作，非线性激活采用mish函数；第二编码块包括csp2层；第三编码块包括csp8层；第四编码块包括csp8层；第五编码块包括csp4层；第一解码块包括6个cbl层和1个多尺度拼接融合层；第二解码块、第三解码块、第四解码块和第五解码块均包括5个cbl层；cbl层包括卷积操作、批量标准化和非线性激活操作，非线性激活采用leakyrelu函数。4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，针对标准图像生成模型的训练包括如下内容：获取标注好是否有缺陷的待测印制线路板灰度图，并将所有标注好是否有缺陷的待测印制线路板灰度图组成第一待测印制线路板灰度图训练集；将第一待测印制线路板灰度图训练集送入初始化的训练部中对训练部进行训练，当训练部训练完毕后，即对应的损失函数值在第一预设范围内，输出训练好的训练部；将标准图像生成模型的生成部和训练部进行串接，即生成部生成的待测印制线路板标准灰度图直接送入训练部进行检测；获取有缺陷的待测印制线路板灰度图，将所有有缺陷的待测印制线路板灰度图组成第二待测印制线路板灰度图训练集；固定训练部的参数，将第二待测印制线路板灰度图训练集送入初始化的生成部和固定参数的训练部，以训练部的检测结果为无缺陷作为目标条件进行迭代训练，当达到目标条件后，完成对标准图像生成模型的训练。5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，还包括对滑动框的大小进行先验设定，具体步骤如下：获取通过矩形框标注出缺陷位置的待测印制线路板图像，统计所有矩形框的大小，取所有矩形框大小的平均值作为滑动框的大小。6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，印制线路板缺陷检测模型采用yolov5模型。7.一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测系统，使用如权利要求1至6任一所述的一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，包括：
待测印制线路板图像获取模块，用于获取待测印制线路板图像；待测印制线路板图像灰度化处理模块，用于将待测印制线路板图像进行灰度化处理；标准图像生成模型管理模块，用于训练和存储标准图像生成模型；待测印制线路板标准灰度图生成模块，用于将待测印制线路板灰度图送入标准图像生成模型，生成待测印制线路板灰度图对应的待测印制线路板标准灰度图；第一待测印制线路板检测模块，用于基于待测印制线路板灰度图和待测印制线路板标准灰度图判断待测印制线路板是否出现缺陷，并当待测印制线路板出现缺陷，输出待测印制线路板灰度图中的缺陷区域位置信息；待测印制线路板缺陷图像获取模块，用于将缺陷位置信息映射至待测印制线路板图像上，得到待测印制线路板缺陷图像；印制线路板缺陷检测模型管理模块，用于训练和存储印制线路板缺陷检测模型；第二待测印制线路板检测模块，用于将待测印制线路板缺陷图像送入至印制线路板缺陷检测模型，输出印制线路板缺陷类型。

技术总结
本发明涉及PCB线路板缺陷检测领域，更具体的说，它涉及一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法及系统。一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测系统，包括：待测印制线路板图像获取模块、待测印制线路板图像灰度化处理模块、标准图像生成模型管理模块、待测印制线路板标准灰度图生成模块、第一待测印制线路板检测模块、待测印制线路板缺陷图像获取模块、印制线路板缺陷检测模型管理模块和第二待测印制线路板检测模块。本发明模拟生成对应无缺陷的待测印制线路板标准灰度图，进而输出待测印制线路板中缺陷所在的区域，此时再将缺陷所在的区域对应的图像送入印制线路板缺陷检测模型中进行检测，能够显著提高印制线路板缺陷检测的准确率。测的准确率。测的准确率。


技术研发人员：徐亦恺 严泽军 贾亚波
受保护的技术使用者：江西拓荒者科技有限公司
技术研发日：2023.09.08
技术公布日：2023/10/20