System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind()
【技术实现步骤摘要】
本公开涉及缺陷检测,特别是涉及一种检测方法、模型训练方法、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、印制线路板(printed circuit board,pcb)被应用于绝大多数电子产品中,随着电子、通信、计算机等产业的高速发展,pcb产品也朝着高性能、高复杂度、高密度的方向日益发展,一个高效且准确度较高的pcb缺陷检测系统已经成为pcb行业的迫切需求。
技术实现思路
1、鉴于此,本公开实施例提供了一种缺陷检测方法、模型训练方法、设备、存储介质及程序产品。
2、根据本公开的第一个方面,提供了一种缺陷检测方法,包括:
3、对待检测pcb图像进行特征提取处理,得到所述待检测pcb图像的待检测特征图;
4、基于所述待检测特征图进行背景建模处理,得到所述待检测特征图对应的背景掩码;
5、基于所述背景掩码去除所述待检测特征图中的背景特征,得到缺陷特征图;
6、基于所述缺陷特征图进行分类处理,确定待检测pcb的缺陷类别。
7、根据本公开的第二个方面,提供了一种缺陷检测模型训练方法,包括对原始尺度缺陷图像进行尺度变换处理,得到变换尺度缺陷图像;
8、分别对原始尺度缺陷图像和变换尺度图像进行缺陷类别标注,得到原始样本图像和变换样本图像;
9、基于所述原始样本图像得到第一背景掩码,以及基于所述变换样本图像得到第二背景掩码;
10、基于所述第一背景掩码和所述第二背景掩码确定所述缺陷检测模型的损
11、根据本公开的第三个方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被配置为:实现如本公开第一个方面任一项所述的缺陷检测方法,或者,实现如本公开第二个方面任一项所述的缺陷检测模型训练方法。
12、根据本公开的第四个方面,提供了一种计算机可读存储介质,存储有可执行指令,所述可执行指令被处理器执行时实现如本公开第一个方面任一项所述的缺陷检测方法,或者,实现如本公开第二个方面任一项所述的缺陷检测模型训练方法。
13、根据本公开的第五个方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如本公开第一个方面任一项所述的pcb缺陷检测方法,或者,实现如本公开第二个方面任一项所述的缺陷检测模型训练方法。
14、本公开实施例提供了一种缺陷检测的方法,用于对pcb进行缺陷检测,该方法采用背景建模处理得到背景掩码,并基于背景掩码去除待检测特征图中的背景特征,使得保留的特征是与确定pcb缺陷类别相关的特征,以减小背景特征对确定pcb缺陷类别的干扰,提高复杂图像背景下pcb缺陷类别检测和分类的准确性。同时,该缺陷检测模型参数量小,并且去除背景特征后得到的缺陷特征图的特征信息相对待检测特征图少,后续对缺陷特征图的特征学习和分类的计算量较小,推理速度快,可以满足工业部署的实时性需要。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述对待检测PCB图像进行特征提取处理,得到所述待检测PCB图像的待检测特征图,包括:
3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述待检测特征图进行背景建模处理,得到所述待检测特征图,包括:
4.根据权利要求2所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述背景掩码去除所述待检测特征图中的背景特征,得到缺陷特征图,包括:
5.根据权利要求2所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述缺陷特征图进行分类处理,确定待检测PCB的缺陷类别,包括:
6.根据权利要求5所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述多个类激活图确定所述待检测PCB图像对应于每个类别的概率值,包括:
7.根据权利要求5所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述多个概率值,确定所述待检测PCB的缺陷类别,包括:
8.根据权利要求7所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
9.一种缺陷检测模型训练方法
10.根据权利要求9所述的缺陷检测模型训练方法,其特征在于,所述基于所述原始样本图像得到第一背景掩码,以及基于所述变换样本图像得到第二背景掩码,包括:
11.根据权利要求10所述的缺陷检测模型训练方法,其特征在于,所述方法还包括:
12.根据权利要求11所述的缺陷检测模型训练方法,其特征在于,所述方法还包括:
13.根据权利要求9所述的缺陷检测模型训练方法,其特征在于,所述损失函数还包括尺度一致性损失函数和归一化损失函数;
14.根据权利要求9所述的缺陷检测模型训练方法,其特征在于,所述原始尺度缺陷图像包括原始缺陷图像和预处理缺陷图像;所述方法还包括:
15.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被配置为:实现如权利要求1至8任一项所述的缺陷检测方法,或者,实现如权利要求9至14任一项所述的缺陷检测模型训练方法。
16.一种计算机可读存储介质,存储有可执行指令,其特征在于,所述可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的缺陷检测方法,或者,实现如权利要求9至14任一项所述的缺陷检测模型训练方法。
17.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的缺陷检测方法,或者,实现如权利要求9至14任一项所述的缺陷检测模型训练方法。
...【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述对待检测pcb图像进行特征提取处理,得到所述待检测pcb图像的待检测特征图,包括:
3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述待检测特征图进行背景建模处理,得到所述待检测特征图,包括:
4.根据权利要求2所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述背景掩码去除所述待检测特征图中的背景特征,得到缺陷特征图,包括:
5.根据权利要求2所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述缺陷特征图进行分类处理,确定待检测pcb的缺陷类别,包括:
6.根据权利要求5所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述多个类激活图确定所述待检测pcb图像对应于每个类别的概率值,包括:
7.根据权利要求5所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述基于所述多个概率值,确定所述待检测pcb的缺陷类别,包括:
8.根据权利要求7所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
9.一种缺陷检测模型训练方法,其特征在于,包括
10.根据权利要求9所述的缺陷检测模型训练方法,其特征在于,所述基于所述原始样本图像得到第一背景掩码,以及基于所述变换样本图像得...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。