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公开(公告)号：CN115713499A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211392080.0
申请日：2022-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06T7/60 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种贴片元件贴装后质量检测方法，属于图像处理领域。本发明为解决现有对贴装质量检测方法存在准确性差和速度慢的问题。它用工业相机采集贴装后元件电路板图片；使用标注软件对电路板图片进行标注，搭建SSD卷积神经网络模型，并进行训练，利用训练完成的SSD卷积神经网络模型对待检测元件的电路板图片进行识别，截取元件及周边区域，作为感兴趣区域；对感兴趣区域进行图像分割，提取出电子元件的引脚位置、引脚角度、焊盘位置和焊盘角度；并判断电子元件的位置与焊盘的位置之间的距离和电子元件的角度与焊盘的角度差是否小于阈值，对电子元件贴装是否正常进行判断。本发明适用于贴片元件贴装后质量检测。
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公开(公告)号：CN115620072A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211392078.3
申请日：2022-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于融合特征和混合神经网络的贴片元件分类方法，为了解决表面贴装装备中贴片元件在自动化分类时分类效率低、错误率高的问题，采集贴片元件图片，对贴片元件图片进行数据增强；对数据增强后的贴片元件图片进行预处理；对预处理后的贴片元件图片进行二值化处理，并提取二值图片的特征；构建混合神经网络模型，将预处理得到的图片和二值图片的特征输入混合神经网络模型内进行训练，并使用梯度下降法优化混合神经网络模型参数，输出贴片元件的种类概率；将待分类的贴片元件图片重复执行上述操作，得到贴片元件的种类概率。属于工业自动化领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553885A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010271193.X
申请日：2020-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于回退树的SOT型芯片引脚参数检测方法，属于SOT型芯片检测技术领域。本发明是为了解决传统示教方法中无法对芯片引脚进行正确识别并分组的问题。包括：获取SOT型芯片引脚的灰度图像；获得芯片引脚二值化图像；得到含有数字标记的芯片引脚图像；根据回退树约束条件，使用回退数算法将所述数字标记代表的引脚分为上组足部、根部组及下组足部；根据数字标记对应的芯片引脚二值化图像中每个足部中心位置计算得到芯片粗略旋转角度，利用所述粗略旋转角度将数字标记的根部引脚与所有的足部引脚进行一一对应，得到包括一个足部与一个对应根部的多个引脚对，对每一对引脚对求取最小外接矩形，获得引脚对的长和宽。本发明提升了芯片检测的精度与效率。
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公开(公告)号：CN111402204A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010121346.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多阶数分数阶小波包变换的芯片外观缺陷检测方法，它属于芯片外观缺陷检测技术领域。本发明本发明使用基于分数阶小波变换来从芯片外观图像中提取特征，并使用基于变分贝叶斯混合模型来进行特征的降维，最终使用支持向量机来进行缺陷分类。与现有方法相比，采用本发明方法可以显著提高检测效率以及检测精度。本发明可以应用于芯片外观缺陷的检测。
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公开(公告)号：CN115713499B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211392080.0
申请日：2022-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06T7/60 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种贴片元件贴装后质量检测方法，属于图像处理领域。本发明为解决现有对贴装质量检测方法存在准确性差和速度慢的问题。它用工业相机采集贴装后元件电路板图片；使用标注软件对电路板图片进行标注，搭建SSD卷积神经网络模型，并进行训练，利用训练完成的SSD卷积神经网络模型对待检测元件的电路板图片进行识别，截取元件及周边区域，作为感兴趣区域；对感兴趣区域进行图像分割，提取出电子元件的引脚位置、引脚角度、焊盘位置和焊盘角度；并判断电子元件的位置与焊盘的位置之间的距离和电子元件的角度与焊盘的角度差是否小于阈值，对电子元件贴装是否正常进行判断。本发明适用于贴片元件贴装后质量检测。
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公开(公告)号：CN111402204B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010121346.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多阶数分数阶小波包变换的芯片外观缺陷检测方法，它属于芯片外观缺陷检测技术领域。本发明本发明使用基于分数阶小波变换来从芯片外观图像中提取特征，并使用基于变分贝叶斯混合模型来进行特征的降维，最终使用支持向量机来进行缺陷分类。与现有方法相比，采用本发明方法可以显著提高检测效率以及检测精度。本发明可以应用于芯片外观缺陷的检测。
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公开(公告)号：CN111553885B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010271193.X
申请日：2020-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于回退树的SOT型芯片引脚参数检测方法，属于SOT型芯片检测技术领域。本发明是为了解决传统示教方法中无法对芯片引脚进行正确识别并分组的问题。包括：获取SOT型芯片引脚的灰度图像；获得芯片引脚二值化图像；得到含有数字标记的芯片引脚图像；根据回退树约束条件，使用回退数算法将所述数字标记代表的引脚分为上组足部、根部组及下组足部；根据数字标记对应的芯片引脚二值化图像中每个足部中心位置计算得到芯片粗略旋转角度，利用所述粗略旋转角度将数字标记的根部引脚与所有的足部引脚进行一一对应，得到包括一个足部与一个对应根部的多个引脚对，对每一对引脚对求取最小外接矩形，获得引脚对的长和宽。本发明提升了芯片检测的精度与效率。
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