PCB缺陷检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种PCB缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将待检测PCB产品的产品图片输入预设神经网络模型，获得待检测PCB产品的缺陷信息；获取预设放行缺陷标准，并将缺陷信息与预设放行缺陷标准进行对比，获得缺陷对比结果；根据缺陷对比结果判断待检测PCB产品是否存在可放行缺陷。本发明专利技术是通过将待检测PCB产品的产品图片输入预设神经网络模型获得待检测PCB产品的缺陷信息，将缺陷信息与预设方向缺陷标准对比获得缺陷对比结果，根据对比结果判断待检测PCB产品是否存在可放行缺陷，能够准确的对PCB产品存在的缺陷进行分类，并且能够满足不同客户对产品质量的要求，提高了PCB缺陷检测的准确度和普适性。提高了PCB缺陷检测的准确度和普适性。提高了PCB缺陷检测的准确度和普适性。

【技术实现步骤摘要】
PCB缺陷检测方法、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PCB缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有的PCB外观缺陷检测来讲，检测由多种生产工艺导致的不同缺陷的存在一定的难度。而随着设计方和制造商对产品品质提出越来越高的要求，用户对外观检测设备的需求和要求越来越高。近年来，随着机器视觉技术的发展，越来越多设备商推出不同精度的PCB的外观检测设备。基于传统机器视觉的检测算法无法对PCB的缺陷进行准确分类且无法灵活应对不同客户的不同质量要求，因此如何对PCB的缺陷进行准确分类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PCB缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法对PCB的缺陷进行准确分类的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种PCB缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤:
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种PCB缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：将待检测PCB产品的产品图片输入预设神经网络模型，获得所述待检测PCB产品的缺陷信息；获取预设放行缺陷标准，并将所述缺陷信息与所述预设放行缺陷标准进行对比，获得缺陷对比结果；根据所述缺陷对比结果判断所述待检测PCB产品是否存在可放行缺陷。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷信息包括缺陷类型和缺陷等级，所述获取预设放行缺陷标准，并将所述缺陷信息与所述预设放行缺陷标准进行对比，获得缺陷对比结果，包括：获取预设放行缺陷标准，根据所述预设放行缺陷标准确定预设放行缺陷类型和预设放行缺陷等级；将所述缺陷类型与所述预设放行缺陷类型进行对比，获得第一对比结果；将所述缺陷等级与所述预设放行缺陷等级进行对比，获得第二对比结果；根据所述第一对比结果和所述第二对比结果确定缺陷对比结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待检测PCB产品的产品图片输入预设神经网络模型，获得所述待检测PCB产品的缺陷信息之前，所述方法还包括：获取PCB产品的若干缺陷图片，并根据所述若干缺陷图片构建模型训练集；根据预设检验标准将所述模型训练集划分为若干模型子训练集；通过所述若干模型子训练集对神经网络模型进行迭代训练，以获得符合预设标准的预设神经网络模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设检验标准将所述模型训练集划分为若干模型子训练集，包括：根据预设检验标准确定PCB的标准缺陷类型和各标准缺陷类型对应的标准缺陷等级；根据所述标准缺陷类型和所述标准缺陷等级对所述模型训练集中的各缺陷图片进行标注；根据各缺陷图片的标注结果将所述模型训练集划分为若干模型子训练集。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准缺陷类型和所述标准缺陷等级对所述模型训练集中的各缺陷图片进行标注，包括：对所述模型训练集中的各缺陷图片进行分析，获得各缺陷图片中目标组件的色差和尺寸差；将所述标准缺陷类型与各缺陷图片进行对比确定各缺陷图片的缺陷类型；将所述色差和所述尺寸差与所述标准缺陷等级对比，根据对比结果确定对应缺陷图片的缺陷等级；根据所述缺陷类型和...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄耀，张峰，
申请(专利权)人：阿丘机器人科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：