【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的PCB故障检测方法、存储介质及系统
本专利技术涉及PCB故障检测领域，尤其涉及一种基于机器视觉的PCB故障检测方法、存储介质及系统。
技术介绍
PCB在生产后，需要对其进行故障检测，以筛选出不合格的产品。对于一些中小型电子产品生产企业，PCB检测的这一流程任由技术人员手动完成，工人在放大镜或者显微镜的帮助下，凭借自身经验对PCB的质量进行判定。采用这种方式，过于依赖技术人员的主观判断，容易出现漏检误检的现象。并且，对于带有强电的PCB，裸露在外的线路容易对工人的人生安全造成危害。随着光电传感技术以及图像处理技术的发展过程，机器视觉凭借其易于实现信息集成、易于自动化、连续性强、非接触性的优势，逐渐引起国内外生产制造业的重视，从而对控制产品质量上引起了广泛的应用。但是传统的机器视觉，也只是将待检测产品的图片进行捕捉，实际对产品最终是否合格的判断，还是利用人工经验判定。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种基于机器视觉的PCB故障检测方法、存储介质及系统解决PCB生产后检测完全依赖人
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的PCB故障检测方法，其特征在于，包括步骤：/n获取PCB板上数码管的图像；/n对获取的图像进行处理，以消除图像中的噪声，得到突出图像上数码管轮廓的二值图；/n利用联想记忆网络及BP神经网络结合，训练PCB检验模型；及/n将获取到突出数码管轮廓的二值图输入PCB检验模型内，得到检验结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的PCB故障检测方法，其特征在于，包括步骤：
获取PCB板上数码管的图像；
对获取的图像进行处理，以消除图像中的噪声，得到突出图像上数码管轮廓的二值图；
利用联想记忆网络及BP神经网络结合，训练PCB检验模型；及
将获取到突出数码管轮廓的二值图输入PCB检验模型内，得到检验结果。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的PCB故障检测方法，其特征在于，所述获取PCB板上数码管的图像包括：
选取PCB上待拍摄数码管的位置；及
对选取的数码管位置进行拍摄。
3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的PCB故障检测方法，其特征在于，所述对获取的图像进行处理，以消除图像中的噪声，得到突出图像上数码管轮廓的二值图包括：
对获取到的PCB图像进行灰度化及二值化处理；及
利用形态学开、闭运算消除经过灰度化及二值化处理后PCB图像上的噪声。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的PCB故障检测方法，其特征在于，所述利用联想记忆网络及BP神经网络结合，训练PCB检验模型包括：
采集多组PCB数码...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁毓峰，胡雷，仝瑞振，王海涛，韩明彧，
申请(专利权)人：武汉理工大学，同共科技赤壁有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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