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公开(公告)号：CN116823755A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310733247.3
申请日：2023-06-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架生成和融合构型的柔性电路板缺陷检测方法。首先，采集柔性电路板的真实无缺陷模板图像；然后，通过柔性电路板的生产文件Gerber文件进行解析转换形成虚拟无缺陷模板图像。接着通过骨架生成和缺陷构型构造特征、尺寸均不同的柔性电路板表面缺陷。接着，对无缺陷模板图像进行线下色彩增强后进行缺陷数据图像融合构型，得到缺陷数据图像。最后，结合缺陷信息构建数据集，对深度神经网络模型进行训练进而对柔性电路板进行缺陷检测。与现有方法相比，本发明规避柔性电路板深度学习自动光学检测中缺陷样本少，获取周期长的问题，便于操作，且效率和精度较高。
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