【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的电极缺陷检测方法及系统
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的电极缺陷检测方法及系统。
技术介绍
印刷电路板是集成各种电子元器件的信息载体，在电子领域中有着广泛的应用，其质量直接影响到产品的性能。在电路板制造过程中，PCB上的元器件安装普遍采用表面贴片安装技术。随着5G时代的来临电子科技技术的发展和电子制造业的发展，电子产品趋于更轻、更小、更薄化。为了保证电子产品的性能，电路板缺陷检测技术已经成为电子行业中非常关键的技术。电极在高速PCB设计中扮演着重要的作用，通常也是电路板上用得最多的器件之一，电极的质量直接影响PCB板功能的实现，对电极的缺陷检测也成为电极板缺陷检测中不可或缺的一环。电极板作为一种非朗伯体，在检测电极缺陷时固定光源在特定角度造成成像区域的局部高光非常容易影响电极缺陷检测准确度。长期工作的相机在经常性的移动之后可能出现机械阴影和失焦影响缺陷检测结果。传统的电极检测技术多采用形态学处理，将处理过后的图像与原图进行比对来检测缺陷，这种方法检测环境要求高、检测...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电极缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n采集电路板图像，从所述电路板图像中获取至少一个电极区域；/n相机从电极区域的中心点的上方沿着第一矢量移动，并根据相机开始移动时采集的连续两帧图像获取第一光流场；所述第一矢量的方向为所述连续两帧图像中的首帧图像的中心点指向所述电极区域的中心点，模长与所述电极区域的面积呈正相关关系；/n对所述第一光流场进行阈值分割得到高光区域，从所述高光区域中分割出高亮区域，所述高光区域的中心点指向所述高亮区域的中心点为高光增强方向；所述相机以第一次移动的终点为起点沿着垂直于所述高光增强方向的第二矢量移动，并根据所述相...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电极缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集电路板图像，从所述电路板图像中获取至少一个电极区域；
相机从电极区域的中心点的上方沿着第一矢量移动，并根据相机开始移动时采集的连续两帧图像获取第一光流场；所述第一矢量的方向为所述连续两帧图像中的首帧图像的中心点指向所述电极区域的中心点，模长与所述电极区域的面积呈正相关关系；
对所述第一光流场进行阈值分割得到高光区域，从所述高光区域中分割出高亮区域，所述高光区域的中心点指向所述高亮区域的中心点为高光增强方向；所述相机以第一次移动的终点为起点沿着垂直于所述高光增强方向的第二矢量移动，并根据所述相机开始移动时和结束移动前采集的连续两帧图像分别获取第二光流场和第三光流场；所述第二矢量的模长与所述第一矢量的模长相同；
根据所述第一光流场、所述第二光流场和所述第三光流场对应的相机的坐标和高光区域的高光光流矢量从相机可达区域中获取初步可信区域；
对所述相机两次移动中获取的图像集合进行缺陷检测，当在多张图像的相同位置检测到相同的缺陷时，所述缺陷所在的区域为相机损坏区域，对所述相机损坏区域进行坐标转换得到不可信区域；
从所述初步可信区域中排除所述不可信区域得到可信区域，对所述相机从所述可信区域中获取的电路板图像进行缺陷检测，得到电极缺陷检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电极缺陷检测方法，其特征在于，所述获取至少一个电极区域之后还包括将每个电极区域进行透视变换使所述每个电极区域的大小相等。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电极缺陷检测方法，其特征在于，在所述第一光流场无高光区域时，所述高光增强方向为所述首帧图像的中心点指向高亮区域的中心点，所述高亮区域为所述图像中亮度最高的区域。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电极缺陷检测方法，其特征在于，所述获取初步可信区域的步骤包括：
以所述相机的坐标为离散点，将对应的高光光流矢量叠加在所述坐标的周围生成缓冲区；
根据每个高光光流矢量的模长为所述缓冲区划分区域并分配灰度值；
将所述相机可达区域的灰度值进行反相得到初步可信区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电极缺陷检测方法，其特征在于，所述多张图像的数量占所述图像集合中图像数量的百分之八十以上。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电极缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述相机从所述可信区域中获取的电路板图像进行缺陷检测的步骤包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁园，张邦，张玉磊，
申请(专利权)人：河南巨捷电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41
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