公开(公告)号：CN119273656B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411364203.9

申请日：2024-09-28

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 王森 ,  杨发猛 ,  朱黎颖 ,  李泽峰

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06T7/62 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/04 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种PCB板缺陷检测方法、视觉分拣方法，检测方法通过引入主干特征提取网络S‑Backbone、Neck网络、头部Head以对PCB板图像进行缺陷检测；进一步地提供了PCB板缺陷视觉分拣方法，以用于依据PCB板缺陷检测方法的结果实现PCB自动化分拣。通过应用本发明的技术方案有效解决了现阶段的PCB板缺陷检测中，人工肉眼检测效率低，检测精度低，以及传统缺陷检测方法存在的背景复杂，前景与背景不易区分，缺陷形状、面积、位置随机等检测难题。本发明方法利用深度学习进行图像处理，结合缺陷贴标模块和自动分拣模块，输出识别分拣结果，分离出不合格的产品，有效提高了PCB板缺陷的检测效率，同时还提高了检测的准确率。

公开(公告)号：CN119273656A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411364203.9

申请日：2024-09-28

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 王森 ,  杨发猛 ,  朱黎颖 ,  李泽峰

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06T7/62 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/04 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种PCB板缺陷检测方法、视觉分拣方法，检测方法通过引入主干特征提取网络S‑Backbone、Neck网络、头部Head以对PCB板图像进行缺陷检测；进一步地提供了PCB板缺陷视觉分拣方法，以用于依据PCB板缺陷检测方法的结果实现PCB自动化分拣。通过应用本发明的技术方案有效解决了现阶段的PCB板缺陷检测中，人工肉眼检测效率低，检测精度低，以及传统缺陷检测方法存在的背景复杂，前景与背景不易区分，缺陷形状、面积、位置随机等检测难题。本发明方法利用深度学习进行图像处理，结合缺陷贴标模块和自动分拣模块，输出识别分拣结果，分离出不合格的产品，有效提高了PCB板缺陷的检测效率，同时还提高了检测的准确率。