公开(公告)号：CN115661051A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211239437.1

申请日：2022-10-11

Applicant: 大连民族大学

Inventor： 张志聪 ,  徐毅 ,  周文书 ,  杨斌 ,  郑金林 ,  曾昌贤

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的PCB焊点识别方法，包括：对PCB焊板图像进行基于亮度均衡的阈值分割操作；分割出的PCB焊板图像通过形态学操作逐个截取焊点；对切分的焊点图像进行数据增强，并归一化处理；将数据增强后的焊点图像输入多路卷积并进行池化操作，提取出多尺度卷积特征；然后将多尺度卷积特征经过GAP(GlobalAveragePooling)降维；通过分类器输出焊点对应类别，在原PCB焊板图像中显示每个焊点对应类别。本方法可实现对PCB焊板焊点的识别和分类，具有速度快、准确率高的特点，有助于帮助PCB焊点检测、PCB缺陷检测等质检设备的自动测评。