基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法及装置，涉及PCB质量检测技术领域，其实现包括：光学图像采集模块调用国产人工智能加速卡从工业相机处采集图像，并匀速传递给逻辑组合模块；逻辑组合模块调用国产CPU计算封装图像数据；图像分析模块调用国产人工智能加速卡处理封装数据；PCB检测模型对处理后的封装数据进行分析，并输出分析结果，图像分析模块调用国产人工智能加速卡处理分析结果，并返回给逻辑组合模块；逻辑组合模块调用国产CPU封装分析结果，发送给数据可视化模块进行展示，同时发送信号给生产流水线和产品分拣模块，将次品PCB分拣出生产线。本发明专利技术可以快速找出有缺陷的PCB产品，并分拣出生产线。并分拣出生产线。并分拣出生产线。

【技术实现步骤摘要】
基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及PCB质量检测
，具体的说是一种基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法及装置。

技术介绍

[0002]PCB质量检测是PCB生产环节中不可或缺的一环，它直接影响产品的次品率；一种好的PCB质量检测方法能节约大量成本和资源。
[0003]PCB厂商对产品进行质量检测过程中，如果对已生产完的PCB进行电气测试进而发现缺陷会造成原料浪费，如果在PCB生产过程中就对常见缺陷进行检测，就能明显减少后期PCB生产的次品率，常见的PCB缺陷如：PCB上的元件是否缺失，PCB上的线路是否存在短路或者断路等问题。
[0004]传统的PCB检测方法在面对这些复杂的检测情况时会暴露出各种缺点：人工目检是最传统的检测方式，主要通过放大镜或者显微镜观察板体细节，由主观进行缺陷的判断，这种方法最糟糕的是对PCB缺陷的判断存在主观性，极其容易错判或者漏判；激光检测是一种新型的检测方式，纯电路板检测目前实践可行，其缺点在于使用的技术造价过高，维护和使用都存在门槛；光学检测是目前应用比较广泛的检测方式，它检测快速而精准，但是设备基本由国外厂商制造和售卖，技术上不能做到安全和可控。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法及装置。
[0006]首先，本专利技术的一种基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
[0007]一种基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法，其实现涉及光学图像采集模块、逻辑组合模块、图像分析模块、数据可视化模块、生产流水线和产品分拣模块，其实现步骤如下：
[0008](1)采集生产过程中的PCB正品图像和PCB次品图像，基于采集图像训练PCB检测模型；
[0009](2)将需要检测的PCB间隔设定距离放置在生产流水线和产品分拣模块的流水线运输带上，工业相机间隔设定时间对流水线运输带上需要检测的PCB进行拍照，光学图像采集模块调用国产人工智能加速卡从工业相机处采集图像，并以稳定的速率传递给逻辑组合模块；
[0010](3)逻辑组合模块调用国产CPU对光学图像采集模块传递的图像数据进行计算封装，随后发送至图像分析模块；
[0011](4)图像分析模块调用国产人工智能加速卡将逻辑组合模块传来的图像处理成PCB检测模型能识别的图像数据，并进一步传送至完成训练的PCB检测模型；
[0012](5)PCB检测模型对图像数据进行分析，并输出分析结果至图像分析模块，图像分析模块调用国产人工智能加速卡处理分析结果，随后返回给逻辑组合模块；
[0013](6)逻辑组合模块调用国产CPU封装图像分析模块返回的分析结果，发送给数据可视化模块，同时，通过TCP/IP连接发送信号给生产流水线和产品分拣模块；
[0014](7)数据可视化模块调用国产人工智能加速卡处理逻辑组合模块发送的封装数据并进行可视化展示；
[0015](8)生产流水线和产品分拣模块根据逻辑组合模块发送的信号将次品PCB分拣出生产线。
[0016]执行步骤(2)时，所述光学图像采集模块通过队列与所述逻辑组合模块进行通信；
[0017]队列的通信方式为阻塞式；
[0018]在遇到网络延迟导致光学图像采集模块不能及时向逻辑组合模块发送图片数据时，队列将超时的图像数据丢弃，向逻辑组合模块发送队列中最新的图像数据。
[0019]可选的，PCB检测模型采用基于YOLOv5的轻量化PCB缺陷检测算法。
[0020]可选的，数据可视化模块展示的封装数据包括PCB产品的检测总数、次品数、正品数，以及记录检测情况的折线统计图。
[0021]可选的，生产流水线和产品分拣模块包括流水线运输带、支持TCP/IP协议的分拣装置，流水线运输带传送即将被检测的PCB产品，流水线运输带上设定有多个检测区域，多个被检测的PCB产品一一对应放置在多个检测区域；
[0022]执行步骤(2)时，工业相机间隔设定时间对检测区域的被检测PCB产品进行图像采集，光学图像采集模块负责调用国产人工智能加速卡从工业相机处采集图像，并以稳定的速率传递给逻辑组合模块；
[0023]执行步骤(5)时，图像分析模块将PCB检测模型的分析结果返回给逻辑组合模块，该分析结果中包含被检测PCB产品为正品还是次品的检测结果；
[0024]执行步骤(6)时，逻辑组合模块调用国产CPU封装分析结果，发送给数据可视化模块，同时，在被检测PCB产品为正品时，不向分拣装置发送信号，分拣装置无动作，在被检测PCB产品为次品时，通过TCP/IP连接向分拣装置发送信号，分拣装置收到信号就会将次品分拣出产线。
[0025]其次，本专利技术的一种基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测装置，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
[0026]基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测装置，其包括光学图像采集模块、逻辑组合模块、图像分析模块、数据可视化模块、生产流水线和产品分拣模块、已经训练完成的PCB检测模型，其中：
[0027]光学图像采集模块负责调用国产人工智能加速卡从工业相机处采集图像，并以稳定的速率传递给逻辑组合模块；
[0028]逻辑组合模块一方面负责调用国产CPU对光学图像采集模块传递的图像数据进行计算封装，随后发送至图像分析模块，另一方面负责调用国产CPU封装图像分析模块返回的分析结果，发送给数据可视化模块，同时，通过TCP/IP连接发送信号给生产流水线和产品分拣模块；
[0029]图像分析模块负责调用国产人工智能加速卡将逻辑组合模块传来的图像处理成
PCB检测模型能识别的图像数据，PCB检测模型对图像数据进行分析后，还负责获取PCB检测模型的分析结果，并调用国产人工智能加速卡处理分析结果后返回给逻辑组合模块；
[0030]数据可视化模块负责调用国产人工智能加速卡处理逻辑组合模块发送的封装数据并进行可视化展示；
[0031]生产流水线和产品分拣模块负责根据逻辑组合模块发送的信号将次品PCB分拣出生产线。
[0032]可选的，光学图像采集模块通过队列与所述逻辑组合模块进行通信；
[0033]队列的通信方式为阻塞式；
[0034]在遇到网络延迟导致光学图像采集模块不能及时向逻辑组合模块发送图片数据时，队列将超时的图像数据丢弃，向逻辑组合模块发送队列中最新的图像数据。
[0035]可选的，PCB检测模型采用基于YOLOv5的轻量化PCB缺陷检测算法，采集生产过程中的PCB正品图像和PCB次品图像，训练PCB检测模型。
[0036]可选的，数据可视化模块展示的封装数据包括PCB产品的检测总数、次品数、正品数，以及记录检测情况的折线统计图。
[0037]可选的，生产流水线和产品分拣模块包括流水线运输带、支本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法，其特征在于,其实现涉及光学图像采集模块、逻辑组合模块、图像分析模块、数据可视化模块、生产流水线和产品分拣模块，其实现步骤如下：(1)采集生产过程中的PCB正品图像和PCB次品图像，基于采集图像训练PCB检测模型；(2)将需要检测的PCB间隔设定距离放置在生产流水线和产品分拣模块的流水线运输带上，工业相机间隔设定时间对流水线运输带上需要检测的PCB进行拍照，光学图像采集模块调用国产人工智能加速卡从工业相机处采集图像，并以稳定的速率传递给逻辑组合模块；(3)逻辑组合模块调用国产CPU对光学图像采集模块传递的图像数据进行计算封装，随后发送至图像分析模块；(4)图像分析模块调用国产人工智能加速卡将逻辑组合模块传来的图像处理成PCB检测模型能识别的图像数据，并进一步传送至完成训练的PCB检测模型；(5)PCB检测模型对图像数据进行分析，并输出分析结果至图像分析模块，图像分析模块调用国产人工智能加速卡处理分析结果，随后返回给逻辑组合模块；(6)逻辑组合模块调用国产CPU封装图像分析模块返回的分析结果，发送给数据可视化模块，同时，通过TCP/IP连接发送信号给生产流水线和产品分拣模块；(7)数据可视化模块调用国产人工智能加速卡处理逻辑组合模块发送的封装数据并进行可视化展示；(8)生产流水线和产品分拣模块根据逻辑组合模块发送的信号将次品PCB分拣出生产线。2.根据权利要求1所述的基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法，其特征在于，执行步骤(2)时，所述光学图像采集模块通过队列与所述逻辑组合模块进行通信；所述队列的通信方式为阻塞式；在遇到网络延迟导致光学图像采集模块不能及时向逻辑组合模块发送图片数据时，队列将超时的图像数据丢弃，向逻辑组合模块发送队列中最新的图像数据。3.根据权利要求1所述的基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法，其特征在于，所述PCB检测模型采用基于YOLOv5的轻量化PCB缺陷检测算法。4.根据权利要求1所述的基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法，其特征在于，所述数据可视化模块展示的封装数据包括PCB产品的检测总数、次品数、正品数，以及记录检测情况的折线统计图。5.根据权利要求1所述的基于国产CPU和人工智能加速卡的PCB检测方法，其特征在于，所述生产流水线和产品分拣模块包括流水线运输带、支持TCP/IP协议的分拣装置，流水线运输带传送即将被检测的PCB产品，流水线运输带上设定有多个检测区域，多个被检测的PCB产品一一对应放置在多个检测区域；执行步骤(2)时，工业相机间隔设定时间对检测区域的被检测PCB产品进行图像采集，光学图像采集模块负责调用国产人工智能加速卡从工业相机处采集图像，并以稳定的速率传递给逻辑组合模块；执行步骤(5)时，图像分析模块将PCB检测模型的分析结果返回给逻辑组合模块，该分析结果中包含被检测PCB产品为正品还是次品的检测结果；
执行步骤(6)时，逻辑组合模块调用国产CPU封装分析结果，发送给数据可视化模块，同时，在被检...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱亚伟，李超，孙桂刚，王新琪，
申请(专利权)人：浪潮软件集团有限公司，
类型：发明
国别省市：