【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及柔软扁平排线检测，具体是一种压接ai检测方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，柔性电子设备在消费电子、医疗和航天等领域的应用越来越广泛。柔软扁平排线(flexible flat cable，简称ffc)作为柔性电子设备的重要组成部分，其质量和性能直接影响着整个设备的性能和可靠性。因此，对ffc进行准确的检测和评估，是保证其质量和可靠性的关键，其中，ffc的检测主要是对ffc进行尺寸和瑕疵的检测。然而，传统的ffc检测方法主要依赖于人工操作，不仅检测效率低下，而且检测的准确度不高。
技术实现思路
1、针对上述缺陷，本专利技术提出了一种压接ai检测方法及系统，目的在于解决传统的ffc检测方法主要依赖于人工操作，不仅检测效率低下，而且检测的准确度不高的问题。
2、为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种压接ai检测方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：采集若干带有标注的柔软扁平排线(ffc)图像，其中，所述标注包括尺寸信息标注和瑕疵数据标注；
5、步骤s2：构建ai检测模型；
6、步骤s3：采用若干带有标注的ffc图像对ai检测模型进行训练，得到训练后的ai检测模型；
7、步骤s4：采集待检测的ffc图像；
8、步骤s5：将待检测的ffc图像输入训练后的ai检测模型进行检测，输出ffc的尺寸信息、瑕疵数据以及瑕疵所在位置坐标；
9、步骤s6：基于ffc的尺寸信息
10、优选地，在步骤s3中，具体包括以下子步骤：
11、步骤s31：对若干带有标注的ffc图像进行预处理，得到若干预处理后的带有标注的ffc图像；
12、步骤s32：采用超分辨率技术提取出预处理后的带有标注的ffc图像中尺寸信息的特征，采用多特征融合技术提取出处理后的带有标注的ffc图像中瑕疵数据的特征；
13、步骤s33：使用预处理后的带有标注的ffc图像中尺寸信息和瑕疵数据的特征训练ai检测模型，得到训练后的ai检测模型。
14、优选地，在步骤s5中，还包括以下步骤：
15、设置尺寸信息的阈值范围和瑕疵数据的阈值范围，判断检测到的ffc的尺寸信息是否在该尺寸信息的阈值范围内，若是，则输出该ffc的尺寸信息，若否，则说明该ffc的尺寸不合格；判断检测到的ffc的瑕疵数据是否在该瑕疵数据的阈值范围内，若是，则输出该ffc的瑕疵类型，若否，则说明该瑕疵数据不符合对应瑕疵的要求。
16、优选地，在步骤s6中，还包括以下步骤：
17、统计ffc上瑕疵的总数量，并判断该ffc上瑕疵的总数量是否大于预设报警阈值，若是，则生成报警指令，若否，则不生成报警指令。
18、本申请的另一方面提供了一种压接ai检测系统，所述系统包括：
19、第一采集模块，用于采集若干带有标注的柔软扁平排线(ffc)图像，其中，所述标注包括尺寸信息标注和瑕疵数据标注；
20、构建模块，用于构建ai检测模型；
21、训练模块，用于采用若干带有标注的ffc图像对ai检测模型进行训练，得到训练后的ai检测模型；
22、第二采集模块，用于采集待检测的ffc图像；
23、输入模块，用于将待检测的ffc图像输入训练后的ai检测模型进行检测；
24、输出模块，用于输出ffc的尺寸信息、瑕疵数据以及瑕疵所在位置坐标；
25、第一生成模块，用于基于ffc的尺寸信息和瑕疵数据，生成可视化的报表；
26、第二生成模块，用于基于ffc的瑕疵所在位置坐标，生成对ffc的瑕疵所在位置进行打标的指令。
27、优选地，所述训练模块包括：
28、预处理子模块，用于对若干带有标注的ffc图像进行预处理，得到若干预处理后的带有标注的ffc图像；
29、第一提取子模块，用于采用超分辨率技术提取出预处理后的带有标注的ffc图像中尺寸信息的特征；
30、第二提取子模块，用于采用多特征融合技术提取出处理后的带有标注的ffc图像中瑕疵数据的特征；
31、训练子模块，用于使用预处理后的带有标注的ffc图像中尺寸信息和瑕疵数据的特征训练ai检测模型，得到训练后的ai检测模型。
32、优选地，还包括：
33、设置模块，用于设置尺寸信息的阈值范围和瑕疵数据的阈值范围；
34、第一判断模块，用于判断检测到的ffc的尺寸信息是否在该尺寸信息的阈值范围内，若是，则输出该ffc的尺寸信息，若否，则说明该ffc的尺寸不合格；
35、第二判断模块，用于判断检测到的ffc的瑕疵数据是否在该瑕疵数据的阈值范围内，若是，则输出该ffc的瑕疵类型，若否，则说明该瑕疵数据不符合对应瑕疵的要求。
36、优选地，还包括：
37、统计模块，用于统计ffc上瑕疵的总数量；
38、第三判断模块，用于判断该ffc上瑕疵的总数量是否大于预设报警阈值，若是，则生成报警指令，若否，则不生成报警指令。
39、本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
40、本方案中通过构建ai检测模型并对其进行训练，使用训练后的ai检测模型对ffc进行尺寸和瑕疵的检测，得到的检测结果相比于使用传统的ffc检测方法得到的检测结果，检测的准确度更高。此外，对ffc自动化的检测相比于人工检测，检测的效率会更高。
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1.一种压接AI检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种压接AI检测方法，其特征在于：在步骤S3中，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种压接AI检测方法，其特征在于：在步骤S5中，还包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种压接AI检测方法，其特征在于：在步骤S6中，还包括以下步骤：
5.一种压接AI检测系统，其特征在于：使用如权利要求1-4任意一项所述压接AI检测方法，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的一种压接AI检测系统，其特征在于：所述训练模块包括：
7.根据权利要求5所述的一种压接AI检测系统，其特征在于：还包括：
8.根据权利要求5所述的一种压接AI检测系统，其特征在于：还包括：
【技术特征摘要】
1.一种压接ai检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种压接ai检测方法，其特征在于：在步骤s3中，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种压接ai检测方法，其特征在于：在步骤s5中，还包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种压接ai检测方法，其特征在于：在步骤s6中，还包括以下步骤：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄鹏，刘贤明，方刚，
申请(专利权)人：广东莱尔新材料科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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