一种PCBA外观缺陷智能检测方法技术

本发明专利技术涉及PCBA检测技术领域，公开了一种PCBA外观缺陷智能检测方法，包括S1：在PCBA生产线上设置多个高分辨率数字相机，以不同角度和光照条件对PCBA进行图像采集；S2：对采集到的PCBA外观图像进行预处理，包括灰度化、去噪、增强对比度、图像配准、光照校正和多模态信息融合；S3：利用深度学习模型进行特征提取和缺陷识别；S4：将识别结果实时反馈至生产线，并利用异常检测技术对图像数据进行分析，以发现未知的异常情况。本发明专利技术利用高分辨率数字相机采集PCBA图像，并借助深度学习模型进行缺陷识别，从而实现对PCBA外观缺陷的高准确性识别。相比传统的人工检测方法，智能检测方法在检测准确率、漏检率和误检率等方面均取得了明显的改进。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及pcba检测，具体为一种pcba外观缺陷智能检测方法。

技术介绍

1、现有的pcba(printedcircuitboardassembly，印刷电路板组装)外观缺陷检测技术主要依赖于人工目视检查，这种方法存在着一系列的缺陷和局限性：

2、主观性强：传统的人工目视检查容易受到操作人员个体主观意识和疲劳程度的影响，导致检测结果的不稳定性和一致性不足。不同的操作人员可能会对同一批产品产生不同的判断，缺乏客观性和一致性；

3、效率低下：人工目视检查需要大量的人力投入，检测效率低下，尤其是对于大批量的pcba产品，人工检测无法满足生产线的快速生产需求。这导致了生产效率低下，增加了生产线的等待时间和周期时间；

4、漏检率高：由于人为因素和疲劳，人工检测容易出现漏检情况，一些微小的缺陷可能被忽视而未能及时发现。这可能导致不合格品流入市场，影响产品质量和客户满意度

5、误检率高：另一方面，人工检测也容易出现误检情况，将正常的产品误判为有缺陷，导致不必要的损失。这会增加了产品的二次加工成本，降低了产品的良率。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种PCBA外观缺陷智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种PCBA外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述S2步骤中的预处理步骤还包括利用多模态信息融合技术，结合可见光图像、红外图像和X射线图像数据进行综合分析。

3.根据权利要求1所述的一种PCBA外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述深度学习模型采用卷积神经网络架构，并结合强化学习技术，采用奖励机制对模型进行迭代优化，以适应不同生产环境下的变化和优化，并实现自动调整检测策略。

4.根据权利要求1所述的一种PCBA外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述S4步骤中识别结...

【技术特征摘要】

1.一种pcba外观缺陷智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种pcba外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述s2步骤中的预处理步骤还包括利用多模态信息融合技术，结合可见光图像、红外图像和x射线图像数据进行综合分析。

3.根据权利要求1所述的一种pcba外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述深度学习模型采用卷积神经网络架构，并结合强化学习技术，采用奖励机制对模型进行迭代优化，以适应不同生产环境下的变化和优化，并实现自动调整检测策略。

4.根据权利要求1所述的一种pcba外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述s4步骤中识别结果反馈至生产线采用实时数据传输技术，以实现快速反馈，并利用实时反馈数据进行深度学习模型的实时优化和更新。

5.根据权利要求1所述的一种pcba外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述s5步骤中的智能调控结合传感器数据，实现对生产环境的实时监测和调整，以提高检测稳定性和准确性。

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡天翔，
申请(专利权)人：苏州锐璟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：