[发明专利]电路元件标注方法、相关方法、设备、终端及存储介质

说明书

本申请公开了一种电路元件标注方法、神经网络训练方法、电路元件检测方法、光学检测设备、智能终端以及计算机可读存储介质，其中，该电路元件标注方法应用于光学检测设备，该方法包括：获取待标注图像，以及获取电路元件模板；其中，待标注图像包括电路板区域；提取电路元件模板中至少一个电路元件信息；利用至少一个电路元件信息遍历待标注图像中的电路板区域，标注电路板区域中与至少一个电路元件信息相匹配的电路元件区域。上述方法，利用电路元件模板对应的电路元件信息匹配待标注图像中的电路板区域，能够提高电路元件区域标注的精准度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是一种电路元件标注方法、相关方法、设备、终端及存储介质。

背景技术

随着汽车电子、通讯设备、变压器、电感装置和电源模块等产品在生活中的广泛应用以及电子信息技术、通讯技术的快速发展，市场对高传输、高电压的电子产品提出了更高的要求。而作为电子元器件的基础承载部件-印刷电路板(Printed circuit board，简称PCB)，其性能的优劣直接影响电子元器安装后产品的性能。

由于PCB在生产过程中无法避免地存在大量的缺陷，并且存在的缺陷主要位于PCB的电路元件处。因此，需要对存在缺陷的电路元件进行标注，以进行后续的PCB修复工作；而PCB上的电路元件一般非常小且密集，若完全进行人工标注将非常费时费力，且容易出错。如果不对存在缺陷的电路元件进行标注，而直接放入下一个流程中进行制造，后续PCB的修补成本将会越来越高，且更容易报废，造成大量的浪费成本。

发明内容

为解决上述问题，本申请提供了一种电路元件标注方法、相关方法、设备、终端及存储介质，能够提高电路元件区域标注的精准度。

本申请采用的一个技术方案是：一种电路元件标注方法，该方法应用于光学检测设备，该方法包括：获取待标注图像，以及获取电路元件模板；其中，待标注图像包括电路板区域；提取电路元件模板中至少一个电路元件信息；利用至少一个电路元件信息遍历待标注图像中的电路板区域，标注电路板区域中与至少一个电路元件信息相匹配的电路元件区域。

可选地，获取电路元件模板，包括：响应于用户的操作指令，在待标注图像中的电路板区域中标注操作指令对应的电路元件；利用操作指令对应的电路元件，建立电路元件模板。

可选地，获取电路元件模板，包括：获取预存的电路元件模板，其中，电路元件模板包括至少一种电路元件类型的电路元件信息；提取电路元件模板中至少一个电路元件信息，包括：识别待标注图像的电路元件类型；基于电路元件类型提取电路元件模板中相同电路元件类型的电路元件信息。

可选地，标注电路板区域中与至少一个电路元件信息相匹配的电路元件区域之后，电路元件标注方法还包括：提取相匹配的电路元件区域的电路元件图像；对电路元件图像进行翻转、旋转、放大、缩小、色度调整中的一种或多种图像处理，得到若干处理电路元件图像；将电路元件图像及其对应的处理电路元件图像输入预存的电路元件模板，以更新电路元件模板。

可选地，电路元件标注方法，还包括：获取电路元件模板中的所有电路元件图像；计算所有电路元件图像相互之间的相似度；从电路元件模板剔除相似度大于等于相似度阈值的电路元件图像。

可选地，电路元件为尖角。

本申请采用的另一个技术方案是：提供一种神经网络训练方法，该神经网络训练方法包括：获取包括若干待训练图像的训练集，其中，待训练图像中的电路元件通过如上所述的电路元件标注方法进行标注；将训练集输入神经网络进行训练，得到用于检测电路板图像中的电路元件的神经网络。

本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电路元件检测方法，该电路元件检测方法包括：获取电路板的待检测图像；将待检测图像输入预先训练的神经网络，获取待检测图像中电路元件的检测信息；其中，预先训练的神经网络通过如上所述的神经网络训练方法训练得到。