[发明专利]基于深度学习的二维PCB外观缺陷实时自动检测技术有效
| 申请号： | 202010412967.6 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111754456B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 罗贵明;何悦 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/30;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 石茵汀 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的二维PCB外观缺陷实时自动检测技术，含有依赖于标准PCB板作比对的CNN检测、无标准PCB板比对的CNN检测(非监督学习检测)、混合CNN检测三种PCB缺陷检测方法，包括：训练PCB缺陷图片库的每一种类缺陷，将待测PCB图片分割成多个图片块；利用PCB缺陷特征搜索缺陷块识别待测PCB图片中的缺陷并标记疑似缺陷块；利用PCB缺陷类别特征进行缺陷分类，判断缺陷类别，判断不在类别中的疑似缺陷是假缺陷还是新类别的缺陷，将新类别缺陷补充至缺陷图片库；利用PCB缺陷级别特征判断疑似缺陷，若为假缺陷，则删除对应缺陷并分析原因，若为真缺陷，则标记在缺陷记录中。该方法检测PCB缺陷速度快、精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 二维 pcb 外观 缺陷 实时 自动检测 技术 | ||
【主权项】：
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