一种电路板的测试方法及测试系统技术方案

本发明专利技术提供一种电路板的测试方法，其包括：通过图像采集设备采集取样电路板的顶面采样图像。从顶面采样图像中获取多个集成电路部分的多个集成电路区域图像。获取顶面框架图像。获取一个顶面框架模型及多个集成电路图像模型。建立集成电路模型库。采集当前顶面图像。获取顶面框架识别结果。获取对应的当前集成电路模型集合。最终获取电路板的测试结果信息。本发明专利技术的目的是提供电路板的测试方法，其通过神经网络模型对电路板图像识别，在大批量的电路板检测过程中，可有效保证图像检测的一致性及稳定性。同时，本发明专利技术还提供一种电路板的测试系统。

A test method and system of circuit board

【技术实现步骤摘要】
一种电路板的测试方法及测试系统
本专利技术应用于电路板的制造及检测过程中。本专利技术涉及电路板的测试方法及测试系统。
技术介绍
在线路板的制造过程中，通常会经过照排、腐蚀及电镀等多到工序。电路板的最终蚀刻精度取决于每道工序的精度及操作环境。随着集成化、小型化的要求，其电路板的布线密度的上升、引线宽度的减小，从而给电路板的加工带来了更大的难度。在电路板的制作过程中，极易造成因局部成像或杂质缺陷引起的线间短路或短路的情况。严重影响电路板后期的使用。针对上述问题，现有技术中多采用，人工通过光箱检测的方式，对电路板缺陷排查，但这种方式的问题在于，当线路密集时，易造成漏检且检测时间长，成品率低、耗费人工多。上述人工检测的方式，同样不利于对焊接后线路板的检测。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供电路板的测试方法，其通过神经网络模型对电路板图像识别，在大批量的电路板检测过程中，可有效保证图像检测的一致性及稳定性。同时，通过单独建立集成电路的图像学习库，便于对集成电路影像更新，从而在能够有效识别印刷电路板图形的同时，也可以检测焊接器件的电路板，提高了方法的适用性，识别系统的集成性及提升了效率。本专利技术的另一个目的是提供电路板的测试系统，在有效检测印刷电路板的同时，可以对焊接集成电路模块的线路板检测，可适用于多种检测环境种，且通过卷积神经网路对电路图像识别，可提高系统的检测范围、提高检测精度。本专利技术提供一种电路板的测试方法，测试方法通过能够采集电路板的顶面图像及底面图像的图像采集设备实现。电路板的测试方法包括：步骤S101，通过图像采集设备采集取样电路板的顶面采样图像。步骤S102，从顶面采样图像中获取多个集成电路部分的多个集成电路区域图像，获取多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值以及分别获取多个集成电路的标识编号信息。步骤S103，从顶面采样图像中去除多个集成电路区域图像，获取顶面框架图像。步骤S104，通过卷积神经网络训练顶面框架图像获取一个顶面框架模型。通过卷积神经网络分别训练多个集成电路区域图像获取多个集成电路图像模型。步骤S105，根据多个集成电路的标识编号信息对应多个集成电路图像模型建立集成电路模型库。步骤S106，图像采集设备采集当前电路板的当前顶面图像。步骤S107，通过顶面框架模型识别当前顶面图像，获取顶面框架识别结果。步骤S108，根据多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值，驱动图像采集设备获取对应的各当前集成电路区域图像。根据预存的当前多个集成电路的识别编号从集成电路模型库中获取对应的当前集成电路模型集合。步骤S109，通过集成电路模型库，多当前集成电路模型集合中的每个当前集成电路逐一识别，获取顶面集成电路识别结果。步骤S110，根据顶面框架识别结果及顶面集成电路识别结果获取电路板的测试结果信息。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，图像采集设备具有一个采集摄像头。步骤S101中包括：根据设定步进移动方向及设定移动步进距离，驱动采集摄像头在采集取样电路板区域内移动，获取多幅且能够相互衔接的采样图像。根据设定步进移动方向及设定移动步进距离将多幅采样图像拼接为顶面采样图像。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，顶面采样图像中还包括电路板字符标识图像。步骤S101中还包括，从顶面采样图像中获取电路板字符标识图像。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，步骤S110中还包括：判断测试结果信息是否为设定结果，若是，则生成检测通过信息。若否，则判断顶面框架识别结果是否为设定结果，若是，则生成电路板部分合格信息，若否，则生成电路板部分异常信息。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，步骤S110后还包括：步骤S111，通过显示装置显示检测通过信息、电路板部分合格信息及电路板部分异常信息。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，步骤S104中还包括：通过卷积神经网络分别训练待更新多个集成电路区域图像获取多个待更新集成电路图像模型。步骤S105中还包括：获取待更新的多个集成电路的标识编号信息对应待更新多个集成电路图像模型更新集成电路模型库。同时，在本专利技术种还提供了一种电路板的测试系统，其通过能够采集电路板的顶面图像及底面图像的图像采集设备实现。电路板的测试系统包括：顶面采样图像单元，其配置为通过图像采集设备采集取样电路板的顶面采样图像。集成电路图像获取单元，其配置为从顶面采样图像中获取多个集成电路部分的多个集成电路区域图像，获取多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值以及分别获取多个集成电路的标识编号信息。顶面框架图像获取单元，其配置为从顶面采样图像中去除多个集成电路区域图像，获取顶面框架图像。图像模型获取单元，其配置为通过卷积神经网络训练顶面框架图像获取一个顶面框架模型。通过卷积神经网络分别训练多个集成电路区域图像获取多个集成电路图像模型。集成电路模型库获取单元，其配置为根据多个集成电路的标识编号信息对应多个集成电路图像模型建立集成电路模型库。当前图像采集单元，其配置为图像采集设备采集当前电路板的当前顶面图像。顶面框架识别结果获取单元，其配置为通过顶面框架模型识别当前顶面图像，获取顶面框架识别结果。调用单元，其配置为根据多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值，驱动图像采集设备获取对应的各当前集成电路区域图像。根据预存的当前多个集成电路的识别编号从集成电路模型库中获取对应的当前集成电路模型集合。顶面集成电路识别结果获取单元，其配置为通过集成电路模型库，多当前集成电路模型集合中的每个当前集成电路逐一识别，获取顶面集成电路识别结果。测试结果获取单元，其配置为根据顶面框架识别结果及顶面集成电路识别结果获取电路板的测试结果信息。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，图像采集设备具有一个采集摄像头。顶面采样图像单元，还配置为根据设定步进移动方向及设定移动步进距离，驱动采集摄像头在采集取样电路板区域内移动，获取多幅且能够相互衔接的采样图像。根据设定步进移动方向及设定移动步进距离将多幅采样图像拼接为顶面采样图像。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，顶面采样图像中还包括电路板字符标识图像。顶面采样图像单元，还配置为从顶面采样图像中获取电路板字符标识图像。在本专利技术电路板的测试方法的一种实施方式中，顶面采样图像单元，还配置为：判断测试结果信息是否为设定结果，若是，则生成检测通过信息。若否，则判断顶面框架识别结果是否为设定结果，若是，则生成电路板部分合格信息，若否，则生成电路板部分异常信息。测试系统，还配置：一个显示单元，其配置为，通过显示装置显示检测通过信息、电路板部分合格信息及电路板部分异常信息。下文将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施例的特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。附图说明图1是用于说明在本专利技术的一种实施方式中，电路板的测试方法的流程示意图。图2是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电路板的测试方法，其特征在于，所述测试方法通过能够采集电路板的顶面图像及底面图像的图像采集设备实现；所述电路板的测试方法包括：/n步骤S101，通过所述图像采集设备采集取样电路板的顶面采样图像；/n步骤S102，从所述顶面采样图像中获取多个集成电路部分的多个集成电路区域图像，获取所述多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值以及分别获取多个集成电路的标识编号信息；/n步骤S103，从所述顶面采样图像中去除所述多个集成电路区域图像，获取顶面框架图像；/n步骤S104，通过卷积神经网络训练所述顶面框架图像获取一个顶面框架模型；通过卷积神经网络分别训练所述多个集成电路区域图像获取多个集成电路图像模型；/n步骤S105，根据所述多个集成电路的标识编号信息对应所述多个集成电路图像模型建立集成电路模型库；/n步骤S106，所述图像采集设备采集当前电路板的当前顶面图像；/n步骤S107，通过所述顶面框架模型识别所述当前顶面图像，获取顶面框架识别结果；/n步骤S108，根据所述多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值，驱动所述图像采集设备获取对应的各当前集成电路区域图像；根据预存的当前多个集成电路的识别编号从所述集成电路模型库中获取对应的当前集成电路模型集合；/n步骤S109，通过所述集成电路模型库，多所述当前集成电路模型集合中的每个当前集成电路逐一识别，获取顶面集成电路识别结果；/n步骤S110，根据所述顶面框架识别结果及所述顶面集成电路识别结果获取电路板的测试结果信息。/n...

【技术特征摘要】
1.一种电路板的测试方法，其特征在于，所述测试方法通过能够采集电路板的顶面图像及底面图像的图像采集设备实现；所述电路板的测试方法包括：
步骤S101，通过所述图像采集设备采集取样电路板的顶面采样图像；
步骤S102，从所述顶面采样图像中获取多个集成电路部分的多个集成电路区域图像，获取所述多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值以及分别获取多个集成电路的标识编号信息；
步骤S103，从所述顶面采样图像中去除所述多个集成电路区域图像，获取顶面框架图像；
步骤S104，通过卷积神经网络训练所述顶面框架图像获取一个顶面框架模型；通过卷积神经网络分别训练所述多个集成电路区域图像获取多个集成电路图像模型；
步骤S105，根据所述多个集成电路的标识编号信息对应所述多个集成电路图像模型建立集成电路模型库；
步骤S106，所述图像采集设备采集当前电路板的当前顶面图像；
步骤S107，通过所述顶面框架模型识别所述当前顶面图像，获取顶面框架识别结果；
步骤S108，根据所述多个集成电路区域图像所对应的二维坐标值，驱动所述图像采集设备获取对应的各当前集成电路区域图像；根据预存的当前多个集成电路的识别编号从所述集成电路模型库中获取对应的当前集成电路模型集合；
步骤S109，通过所述集成电路模型库，多所述当前集成电路模型集合中的每个当前集成电路逐一识别，获取顶面集成电路识别结果；
步骤S110，根据所述顶面框架识别结果及所述顶面集成电路识别结果获取电路板的测试结果信息。


2.如权利要求1所述的测试方法，其中，所述图像采集设备具有一个采集摄像头；
所述步骤S101中包括：
根据设定步进移动方向及设定移动步进距离，驱动所述采集摄像头在所述采集取样电路板区域内移动，获取多幅且能够相互衔接的采样图像；
根据所述设定步进移动方向及设定移动步进距离将所述多幅采样图像拼接为顶面采样图像。


3.如权利要求1所述的测试方法，其中，所述顶面采样图像中还包括电路板字符标识图像；
所述步骤S101中还包括，从所述顶面采样图像中获取电路板字符标识图像。


4.如权利要求1所述的测试方法，其中，所述步骤S110中还包括：
判断所述测试结果信息是否为设定结果，若是，则生成检测通过信息；若否，则判断所述顶面框架识别结果是否为设定结果，若是，则生成电路板部分合格信息，若否，则生成电路板部分异常信息。


5.如权利要求4所述的测试方法，其中，所述步骤S110后还包括：
步骤S111，通过显示装置显示所述检测通过信息、电路板部分合格信息及电路板部分异常信息。


6.如权利要求1所述的测试方法，其中，所述步骤S104中还包括：
通过卷积神经网络分别训练待更新多个集成电路区域图像获取多个待更新集成电路图像模型；
所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚成建，李进，徐秋玉，李五四，姜志勇，凡宏伟，
申请(专利权)人：浙江力创自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33