缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取模板图像的第一特征图、以及待检测图像的第二特征图；针对第一特征图中的每个第一特征点，从第一特征图中的多个第一特征点中，确定与该第一特征点之间的距离满足预设条件的多个关联特征点；针对每个第一特征点，基于确定的该第一特征点的每个关联特征点与第二特征图中的目标第二特征点之间的相似度，对该第一特征点进行特征增强处理；其中，目标第二特征点为第二特征图中位置与该第一特征点匹配的第二特征点；基于所述第二特征图、以及特征增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果。该过程能够提升对待检测图像的缺陷检测精度。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及图像处理
，具体而言，涉及一种缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着科技的发展，现代制造业对于印刷电路板(Printedcircuitboard，PCB)的需求也日益增长。电子设备性能的优劣不但受电子元器件本身质量和性能的影响，而且在很大程度上取决于PCB质量的好坏。PCB缺陷检测技术是关系到电子系统质量和生产周期的重要环节，自从PCB专利技术以来就备受重视。当前各种设备的生产厂商对于电路板的要求越来越高，不只是追求更高性能和生产效率，对电路板的良品率等质量因素还有更加严格的要求。当前通常利用自动光学检测(AutomatedOpticalInspection，AOI)设备来进行PCB缺陷检测；AOI设备在自动检测时，通过摄像头对PCB进行自动扫描得到PCB图像，然后将PCB图像中的焊点与数据库中合格PCB的模板图像进行比较，以检查出PCB上存在的缺陷；但是实际上，PCB在生产过程中，常常造成PCB上存在生产误差；另外在将PCB的待检测图像和模板图像进行比对时，也会存在图像之间的匹配误差；此外，待检测图像在采集过程也可能存在采集噪声；这些误差导致了当前对PCB的缺陷检测结果存在大量误检区域，造成缺陷检测精度的下降。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质。第一方面，本公开实施例提供了一种缺陷检测方法，包括：获取模板图像的第一特征图、以及待检测图像的第二特征图；针对所述第一特征图中的每个第一特征点，从所述第一特征图中的多个第一特征点中，确定与该第一特征点之间的距离满足预设条件的多个关联特征点；针对每个所述第一特征点，基于确定的该第一特征点的每个关联特征点与所述第二特征图中的目标第二特征点之间的相似度，对该第一特征点进行特征增强处理；其中，所述目标第二特征点为所述第二特征图中位置与该第一特征点匹配的第二特征点；基于所述第二特征图、以及特征增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果。这样，通过对模板图像的第一特征图进行特征增强，以减小由于待检测图像存在的采集噪声、匹配误差、以及生产误差，所带来的待检测图像和模板图像之间的差异，提升对待检测图像的缺陷检测精度。一种可能的实施方式中，采用下述方式确定所述每个关联特征点与所述目标第二特征点之间的相似度：基于所述每个关联特征点在所述第一特征图中的位置，以及预设的距离阈值，得到所述每个关联特征点对应的第一特征子图；以及基于所述目标第二特征点在所述第二特征图中的位置、以及所述距离阈值，得到所述目标第二特征点对应的第二特征子图；基于所述第一特征子图、以及所述第二特征子图，确定所述每个关联特征点与所述目标第二特征点之间的相似度。一种可能的实施方式中，所述基于所述每个关联特征点在所述第一特征图中的位置，以及预设的距离阈值，得到所述每个关联特征点对应的第一特征子图，包括：在所述第一特征图上，确定以所述每个关联特征点为圆心、以所述距离阈值为半径的第一圆形区域，基于所述第一特征图上位于该第一圆形区域内的第一特征点，得到所述第一特征子图；所述基于所述目标第二特征点在所述第二特征图中的位置、以及所述距离阈值，得到所述目标第二特征点对应的第二特征子图，包括：在所述第二特征图上，以所述目标第二特征点为圆心、以所述距离阈值为半径的第二圆形区域，基于所述第二特征图上位于该第二圆形区域内的第二特征点，得到所述第二特征子图。一种可能的实施方式中，所述基于所述每个关联特征点在所述第一特征图中的位置，以及预设的距离阈值，得到所述每个关联特征点对应的第一特征子图，包括：基于所述距离阈值，确定目标边长；在所述第一特征图上，确定以所述每个关联特征点为中心、以确定的所述目标边长为边长的第一正方形区域，基于所述第一特征图上位于该第一正方形区域内的第一特征点，得到所述第一特征子图；所述基于所述目标第二特征点在所述第二特征图中的位置、以及所述距离阈值，得到所述目标第二特征点对应的第二特征子图，包括：在所述第二特征图上，确定以所述每个目标第二特征点为中心、以确定的所述目标边长为边长的第二正方形区域，基于所述第二特征图上位于该第二正方形区域内的第二特征点，得到所述第二特征子图。一种可能的实施方式中，所述针对每个所述第一特征点，基于确定的该第一特征点的每个关联特征点与所述第二特征图中的目标第二特征点之间的相似度，对该第一特征点进行特征增强处理，包括：基于该第一特征点的所述每个关联特征点与所述目标第二特征点之间的相似度，以及该第一特征点的多个所述关联特征点分别对应的特征值，对该第一特征点进行特征增强处理。一种可能的实施方式中，基于该第一特征点的所述每个关联特征点与所述目标第二特征点之间的相似度，以及该第一特征点的多个所述关联特征点分别对应的特征值，对该第一特征点进行特征增强处理，包括：基于所述每个关联特征点与目标第二特征点之间的相似度，对多个所述关联特征点分别对应的特征值进行加权求和，得到第一和值；以及，对多个关联特征点分别对应的相似度进行求和，得到第二和值；将所述第一和值和所述第二和值的比值，作为对该第一特征点进行特征增强处理后的所述第一特征点的特征值。一种可能的实施方式中，所述基于所述第二特征图、以及特征增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果，包括：基于所述第二特征图、以及所述增强处理后的所述第一特征图，生成所述第二特征图的注意力掩码图像；其中，所述注意力掩码图像中任一像素点的像素值，表征该第二特征图中位置与该任一像素点匹配的第二特征点存在缺陷的异常度值；基于所述注意力掩码图像、以及所述增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果。一种可能的实施方式中，所述基于所述注意力掩码图像、以及所述增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果，包括：对所述注意力掩码图像、以及所述增强处理后的所述第一特征图进行合并处理，得到合并特征图；对所述注意力掩码图像、以及所述合并特征图进行特征融合处理，得到特征融合图像；基于所述特征融合图像，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果。第二方面，本公开实施例还提供一种缺陷检测装置，包括：获取模块，用于获取模板图像的第一特征图、以及待检测图像的第二特征图；确定模块，用于针对所述第一特征图中的每个第一特征点，从所述第一特征图中的多个第一特征点中，确定与该第一特征点之间的距离满足预设条件的多个关联特征点；特征增强处理模块，用于针对每个所述第一特征点，基于确定的该第一特征点的每个关联特征点与所述第二特征图中的目标第二特征点之间的相似度，对该第一特征点进行特征增强处理；其中，所述目标第二特征点为所述第二特征图中位置与该第一特征点匹配的第二特征点；检测模块，用于基于所述第二特征图、以及特征增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果。一种可能的实施方式中，还包括：相似度确定模块，用于采用下述方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：/n获取模板图像的第一特征图、以及待检测图像的第二特征图；/n针对所述第一特征图中的每个第一特征点，从所述第一特征图中的多个第一特征点中，确定与该第一特征点之间的距离满足预设条件的多个关联特征点；/n针对每个所述第一特征点，基于确定的该第一特征点的每个关联特征点与所述第二特征图中的目标第二特征点之间的相似度，对该第一特征点进行特征增强处理；其中，所述目标第二特征点为所述第二特征图中位置与该第一特征点匹配的第二特征点；/n基于所述第二特征图、以及特征增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获取模板图像的第一特征图、以及待检测图像的第二特征图；
针对所述第一特征图中的每个第一特征点，从所述第一特征图中的多个第一特征点中，确定与该第一特征点之间的距离满足预设条件的多个关联特征点；
针对每个所述第一特征点，基于确定的该第一特征点的每个关联特征点与所述第二特征图中的目标第二特征点之间的相似度，对该第一特征点进行特征增强处理；其中，所述目标第二特征点为所述第二特征图中位置与该第一特征点匹配的第二特征点；
基于所述第二特征图、以及特征增强处理后的所述第一特征图，确定所述待检测图像对应的缺陷检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用下述方式确定所述每个关联特征点与所述目标第二特征点之间的相似度：
基于所述每个关联特征点在所述第一特征图中的位置，以及预设的距离阈值，得到所述每个关联特征点对应的第一特征子图；以及
基于所述目标第二特征点在所述第二特征图中的位置、以及所述距离阈值，得到所述目标第二特征点对应的第二特征子图；
基于所述第一特征子图、以及所述第二特征子图，确定所述每个关联特征点与所述目标第二特征点之间的相似度。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个关联特征点在所述第一特征图中的位置，以及预设的距离阈值，得到所述每个关联特征点对应的第一特征子图，包括：
在所述第一特征图上，确定以所述每个关联特征点为圆心、以所述距离阈值为半径的第一圆形区域，基于所述第一特征图上位于该第一圆形区域内的第一特征点，得到所述第一特征子图；
所述基于所述目标第二特征点在所述第二特征图中的位置、以及所述距离阈值，得到所述目标第二特征点对应的第二特征子图，包括：
在所述第二特征图上，以所述目标第二特征点为圆心、以所述距离阈值为半径的第二圆形区域，基于所述第二特征图上位于该第二圆形区域内的第二特征点，得到所述第二特征子图。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个关联特征点在所述第一特征图中的位置，以及预设的距离阈值，得到所述每个关联特征点对应的第一特征子图，包括：
基于所述距离阈值，确定目标边长；
在所述第一特征图上，确定以所述每个关联特征点为中心、以确定的所述目标边长为边长的第一正方形区域，基于所述第一特征图上位于该第一正方形区域内的第一特征点，得到所述第一特征子图；
所述基于所述目标第二特征点在所述第二特征图中的位置、以及所述距离阈值，得到所述目标第二特征点对应的第二特征子图，包括：
在所述第二特征图上，确定以所述每个目标第二特征点为中心、以确定的所述目标边长为边长的第二正方形区域，基于所述第二特征图上位于该第二正方形区域内的第二特征点，得到所述第二特征子图。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述第一特征点，基于确定的该第一特征点的每个关联特征点与所述第二特征图中的目标第二特征点之间的相似度，对该第一特征点进行特征增强处理，包括：
基于该第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛临潇，李诚，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11