一种SMT缺陷检测方法、系统技术方案

本发明专利技术涉及缺陷检测技术领域，公开了一种SMT缺陷检测方法、系统，通过缺陷检测模型对贴片元件的待测图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；缺陷检测模型的训练过程包括：将贴片元件的模板图像与待测图像组成贴片元件样本；将贴片元件样本输入到两个相同的编码器网络中，得到深度特征，进而得到语义差异映射特征；语义差异映射特征与深度特征融合后，将得到的融合特征送入解码器网络进行缺陷分割，得到缺陷检测结果；通过损失函数对缺陷检测模型进行训练；本发明专利技术通过融合人的先验知识揭示检测数据的表示特征和统计规律，构建融合数据驱动与知识引导的有限监督标签检测模型，实现不完全标签样本条件下SMT缺陷的精准高效检测。签样本条件下SMT缺陷的精准高效检测。签样本条件下SMT缺陷的精准高效检测。

【技术实现步骤摘要】
一种SMT缺陷检测方法、系统


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，具体涉及一种SMT缺陷检测方法、系统。

技术介绍

[0002]在智能制造的大背景下，电子行业中的表面贴装技术（Surface Mounted Technology，简称SMT）成为一个重点关注对象。SMT是一种通过一定的工艺、材料将贴片元件贴装在印刷电路板（Printed Circuit Board，简称PCB）上的电子组装技术，是现代电子产品制造中的关键工艺技术之一。推进SMT生产线智能化发展，对企业提高其竞争力水平具有至关重要的作用。在元件贴装环节，电子贴片元件通过锡膏焊接在PCB板上后，需要对元件贴片的质量进行检测，如检查是否有立碑、位移、空焊等缺陷。检查这些缺陷是SMT生产线中非常重要的一步，因为电子元件的正确安装对主板功能有着至关重要的影响，甚至一个零件的缺失都会影响整个主板的使用。现有的工业缺陷检测主要分为人工目检和自动化光学检测（Automated Optical Inspection，简称AOI）。AOI的出现降低了很多场景下的人工目检成本，但AOI误检率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SMT缺陷检测方法，通过完成训练的缺陷检测模型对贴片元件的待测图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；缺陷检测模型包括两个相同的编码器网络，以及解码器网络；缺陷检测模型的训练过程，包括以下步骤：步骤一：将贴片元件的模板图像与贴片元件的待测图像组成贴片元件样本，并根据贴片元件样本中的两个图像的类型，为贴片元件样本设置标签；步骤二：将贴片元件样本中的两个图像分别输入到两个相同的编码器网络中，得到模板图像的深度特征、待测图像的深度特征，并得到模板图像和待测图像的语义差异映射特征；步骤三：语义差异映射特征与深度特征融合，将得到的融合特征F送入解码器网络进行缺陷分割，输出待测图像的缺陷检测结果；步骤四：通过损失函数对缺陷检测模型进行训练：；其中表示第i个贴片元件样本，为第i个贴片元件样本的标签，N为贴片元件样本的个数，、为常量，为特征空间距离阈值，为第i个贴片元件样本的语义差异映射特征。2.根据权利要求1所述的SMT缺陷检测方法，其特征在于：步骤一中，从贴片元件的模板图像集中随机选择一张模板图像，与从贴片元件的待测图像集中随机选择的一张待测图像，组成贴片元件样本；如果贴片元件样本中两个图像对应的贴片元件属于同一类别，标签设置为0；如果贴片元件样本中两个图像对应的贴片元件不属于同一类别，标签设置为1。3.根据权利要求1所述的SMT缺陷检测方法，其特征在于，步骤二具体包括：设置两个相同编码器网络，每个编码器...

【专利技术属性】
技术研发人员：许镇义，康宇，柏鹏，曹洋，胡峰，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室，
类型：发明
国别省市：