瑕疵检测系统及制品的瑕疵检测方法技术方案

本发明专利技术提供一种瑕疵检测系统及制品的瑕疵检测方法。在该方法中，取得制品图像及制造信息，将制品图像及制造信息输入至瑕疵侦测模型，并根据瑕疵侦测模型的输出结果判断制品的瑕疵。制品图像是对制品拍摄所生成，制造信息是制品在制造阶段的相关参数，且瑕疵侦测模型是基于机器学习算法所建构。藉此，可提升检测效率及准确性，并减少硬件资源浪费。并减少硬件资源浪费。并减少硬件资源浪费。

【技术实现步骤摘要】
瑕疵检测系统及制品的瑕疵检测方法


[0001]本专利技术涉及一种制品瑕疵技术，且特别是有关于瑕疵检测系统及制品的瑕疵检测方法。

技术介绍

[0002]印制电路板(Print Circuit Board，PCB)是具有印制线路的电路基板，其用于安装和连接电路组件。为了保证PCB的生产质量，在出厂前需要对其进行检测。传统的检测方法有人工目测、针床测试、飞针测试等。由于“接触受限”等缺陷，上述的检测方法已经不能完全适应制造技术的发展需求，因而，基于图像的自动光学检测(Automatic Optical Inspection，AOI)技术逐渐发展起来。
[0003]根据成像方法的不同，AOI又可分为三维(3D)AOI和二维(2D)AOI，三维AOI主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合；二维AOI主要用于产品外观(色彩、缺陷等)检测、不同物体或外观分类、良疵品检测与分类等场合。然而，AOI技术检测标准过于严格，导致直通率(First Pass Yield，FPY)过低。在实际情况中，传统表面安装技术(Surfac本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种制品的瑕疵检测方法，其特征在于，包括：取得制品图像及制造信息，其中所述制品图像是对制品拍摄所生成，且所述制造信息是所述制品在制造阶段的相关参数；将所述制品图像及所述制造信息输入至瑕疵侦测模型，其中所述瑕疵侦测模型是基于机器学习算法所建构；以及根据所述瑕疵侦测模型的输出结果判断所述制品的瑕疵。2.根据权利要求1所述的制品的瑕疵检测方法，其特征在于，将所述制品图像及所述制造信息输入至所述瑕疵侦测模型的步骤包括：对所述制品图像进行特征撷取，以取得图像特征；以及将所述图像特征与所述制造信息转换成相同格式并结合输入至所述瑕疵侦测模型。3.根据权利要求1所述的制品的瑕疵检测方法，其特征在于，将所述图像特征与所述制造信息转换成相同格式的步骤包括：对所述制造信息中的文本内容转换成二元数值格式。4.根据权利要求1所述的制品的瑕疵检测方法，其特征在于，还包括：根据图像样本及制造信息样本训练所述瑕疵侦测模型，其中所述图像样本是对所述制品拍摄所生成，所述制造信息样本是所述制品在所述制造阶段的相关参数，每一所述图像样本与对应的所述制造信息样本对应到与瑕疵相关的至少一分类群组，且所述瑕疵侦测模型针对所述制品中的多个类型的组件。5.根据权利要求1所述的制品的瑕疵检测方法，其特征在于，所述制品是电路板，所述制品图像是经自动光学检测撷取的图像，且所述制造信息相关于所述制品上的多个类型的组件及...

【专利技术属性】
技术研发人员：施宣宇，洪伟杰，刘庭宇，林启豪，宋明光，
申请(专利权)人：光宝科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：