本发明专利技术公开了一种印制电路板缺陷图像配准方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取印制电路板的产品图片和预设模板图片；将产品图片中的各非变形关键点与预设模板图片中对应的非变形关键点进行匹配，以确定若干非变形配准位置；将产品图片中的若干可变形关键点与预设模板图片中对应的可变形关键点进行匹配，以确定若干可变形配准区域；根据若干非变形配准位置和若干可变形配准区域对所述产品图片进行图像变换，获得印制电路板的缺陷配准图像。本发明专利技术通过将非变形关键点和可变形关键点分开匹配，降低了干扰因素的影响，提高了缺陷配准图像的准确度。陷配准图像的准确度。陷配准图像的准确度。
【技术实现步骤摘要】
印制电路板缺陷图像配准方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，尤其涉及一种印制电路板缺陷图像配准方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在对印制电路板的缺陷图像的进行分类时，需要将实时产生的有缺陷的产品图片与根据设计文件绘制的模板图片进行配准获得配准图像，以根据配准图像对缺陷图像进行分类，配准图像的准确度决定缺陷图像分类的准确度，现有的图像配准方法受干扰因素影响较大，导致配准准确度低，因此如何提高图像配准的准确度成为亟待解决的技术问题。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供了一种印制电路板缺陷图像配准方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术图像配准的准确度低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种印制电路板缺陷图像配准方法，所述方法包括以下步骤:获取印制电路板的产品图片和预设模板图片；将所述产品图片中的各非变形关键点与所述预设模板图片中对应的非变形关键点进行匹配，以确定若干非变形配准位置；将所述产品图片中的若干可变形关键点与所述预设模板图片中对应的可变形关键点进行匹配，以确定若干可变形配准区域；根据所述若干非变形配准位置和所述若干可变形配准区域对所述产品图片进行图像变换，获得所述印制电路板的缺陷配准图像。
[0006]可选地，所述将所述产品图片中的若干可变形关键点与所述预设模板图片中对应的可变形关键点进行匹配，以确定若干可变形配准区域，包括：遍历若干可变形关键点，并根据遍历到的当前可变形关键点的关键点类型确定目标预设卷积神经网络模型；根据所述当前可变形关键点从所述预设模板图中裁取模板图像块；根据所述当前可变形关键点从所述产品图片中裁取产品图像块，所述产品图像块的尺寸大于所述模板图像块的尺寸；将所述模板图像块和所述产品图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型，获得所述当前可变形关键点对应的可变形配准区域；在遍历结束时，获得各可变形关键点对应的可变形配准区域。
[0007]可选地，所述将所述模板图像块和所述产品图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型，获得所述当前可变形关键点对应的可变形配准区域，包括：
根据所述模板图像块的尺寸对所述产品图像块进行采样，获得与所述模板图像块的尺寸相同的若干子产品图像块；在将所述模板图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型之后，依次将所述若干子产品图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型；获取所述目标预设卷积神经网络模型输出的各子产品图像块对应的匹配概率值；根据各子产品图像块对应的匹配概率值确定所述当前可变形关键点的可变形配准区域。
[0008]可选地，所述根据各子产品图像块对应的匹配概率值确定所述当前可变形关键点的可变形配准区域，包括：判断匹配概率值是否大于预设值；在匹配概率值大于预设值时，根据所述匹配概率值对应的子产品图像块确定所述目标可变形关键点对应的可变形配准区域。
[0009]可选地，所述获取印制电路板的产品图片和预设模板图片之前，所述方法还包括：通过预设Harris角点检测算法在印制电路板的预设模板图片上提取角点；通过预设规则在所述预设模板图片上提取特征点；对所述角点和所述特征点进行去重，并将去重后的角点和特征点设定为关键点，所述关键点包括非变形关键点和可变形关键点。
[0010]可选地，所述获取印制电路板的产品图片和预设模板图片之前，所述方法还包括：对印制电路板的预设模板图片进行分析，根据分析结果确定所述预设模板图片的可变形关键点的关键点类型；根据各可变形关键点从所述预设模板图片上裁取对应的图像块；从所述印制电路板的产品图片上裁取与各关键点类型对应的若干训练图像块；根据所述关键点类型将所述图像块和对应的训练图像块输入卷积神经网络进行迭代训练，获得符合预设标准的各关键点类型对应的预设卷积神经网络模型。
[0011]可选地，所述根据所述若干非变形配准位置和所述若干可变形配准区域对所述产品图片进行图像变换，获得所述印制电路板的缺陷配准图像，包括：根据所述预设模板图片的非变形关键点通过预设优化目标算法将对应的非变形配准位置优化，获得若干非变形变换位置；根据所述预设模板图片的可变形关键点通过所述预设优化目标算法将对应的可变形配准区域优化，获得若干可变形变换位置；根据所述若干非变形变换位置和所述若干可变形变换位置对所述产品图片进行图像变换，获得所述印制电路板的缺陷配准图像。
[0012]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种印制电路板缺陷图像配准装置，所述装置包括：获取模块，用于获取印制电路板的产品图片和预设模板图片；非变形关键点匹配模块，用于将所述产品图片中的各非变形关键点与所述预设模板图片中对应的非变形关键点进行匹配，以确定若干非变形配准位置；可变形关键点匹配模块，用于将所述产品图片中的若干可变形关键点与所述预设模板图片中对应的可变形关键点进行匹配，以确定若干可变形配准区域；
图像变换模块，用于根据所述若干非变形配准位置和所述若干可变形配准区域对所述产品图片进行图像变换，获得所述印制电路板的缺陷配准图像。
[0013]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种印制电路板缺陷图像配准设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的印制电路板缺陷图像配准程序，所述印制电路板缺陷图像配准程序配置为实现如上文所述的印制电路板缺陷图像配准方法的步骤。
[0014]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有印制电路板缺陷图像配准程序，所述印制电路板缺陷图像配准程序被处理器执行时实现如上文所述的印制电路板缺陷图像配准方法的步骤。
[0015]本专利技术获取印制电路板的产品图片和预设模板图片；将所述产品图片中的各非变形关键点与所述预设模板图片中对应的非变形关键点进行匹配，以确定若干非变形配准位置；将所述产品图片中的若干可变形关键点与所述预设模板图片中对应的可变形关键点进行匹配，以确定若干可变形配准区域；根据所述若干非变形配准位置和所述若干可变形配准区域对所述产品图片进行图像变换，获得所述印制电路板的缺陷配准图像。由于本专利技术是通过将产品图片中的非变形关键点与模板图片中非变形关键点匹配获得若干非变形配准位置，将产品图片中的可变形关键点与模板图片中的可变形关键点匹配获得若干可变形配准区域，根据若干非变形配准位置和若干可变形配准区域对产品图片进行图像变换，获得印制电路板的缺陷配准图像，将非变形关键点和可变形关键点分开匹配，降低了干扰因素的影响，提高了缺陷配准图像的准确度。
附图说明
[0016]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的印制电路板缺陷图像配准设备的结构示意图；图2为本专利技术印制电路板缺陷图像配准方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术印制电路板缺陷图像配准方法第二实施例的流程示意图；图4为本专利技术印制电路板缺陷图像配准装置第一实施例的结构框图。
[0017]本专利技术目的的实现、功能本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种印制电路板缺陷图像配准方法，其特征在于，所述方法包括：获取印制电路板的产品图片和预设模板图片；将所述产品图片中的各非变形关键点与所述预设模板图片中对应的非变形关键点进行匹配，以确定若干非变形配准位置；将所述产品图片中的若干可变形关键点与所述预设模板图片中对应的可变形关键点进行匹配，以确定若干可变形配准区域；根据所述若干非变形配准位置和所述若干可变形配准区域对所述产品图片进行图像变换，获得所述印制电路板的缺陷配准图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述产品图片中的若干可变形关键点与所述预设模板图片中对应的可变形关键点进行匹配，以确定若干可变形配准区域，包括：遍历若干可变形关键点，并根据遍历到的当前可变形关键点的关键点类型确定目标预设卷积神经网络模型；根据所述当前可变形关键点从所述预设模板图中裁取模板图像块；根据所述当前可变形关键点从所述产品图片中裁取产品图像块，所述产品图像块的尺寸大于所述模板图像块的尺寸；将所述模板图像块和所述产品图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型，获得所述当前可变形关键点对应的可变形配准区域；在遍历结束时，获得各可变形关键点对应的可变形配准区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述模板图像块和所述产品图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型，获得所述当前可变形关键点对应的可变形配准区域，包括：根据所述模板图像块的尺寸对所述产品图像块进行采样，获得与所述模板图像块的尺寸相同的若干子产品图像块；在将所述模板图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型之后，依次将所述若干子产品图像块输入所述目标预设卷积神经网络模型；获取所述目标预设卷积神经网络模型输出的各子产品图像块对应的匹配概率值；根据各子产品图像块对应的匹配概率值确定所述当前可变形关键点的可变形配准区域。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各子产品图像块对应的匹配概率值确定所述当前可变形关键点的可变形配准区域，包括：判断匹配概率值是否大于预设值；在匹配概率值大于预设值时，根据所述匹配概率值对应的子产品图像块确定所述目标可变形关键点对应的可变形配准区域。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取印制电路板的产品图片和预设模板图片之前，所述方法还包括：通过预设Harris角点检测算法在印制电路板的预设模板图片上提取角点；通过预设规则在所述预设模板图片上提取特征点；对所述角点和所述特征点进行去重，并...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄耀，陈天玓，
申请(专利权)人：北京阿丘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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