【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种线路板缺陷的视觉检测方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着科学技术的飞速发展，机器视觉检测已经成为现代工业生产中非常普遍的检测工具，与人眼相比，机器视觉可以更好地检测生产过程中的错误，更好地检测产品质量问题，提高工业生产效率和生产自动化程度，并提高工业生产的准确性，改进，加快工作流程并节省时间。
2、在现有的技术方案中，通过ai视觉检测进行线路缺陷的视觉检测已经是led灯带电路板生产线上不可或缺的检测环节了。然而，现有的ai视觉检测方法通过aoi设备确定缺陷并分割线路板图像获取缺陷图像，再通过预训练模型对缺陷图像进行检测，但由于aoi设备对于一些复杂缺陷产生漏判和错判，导致无法获取这些复杂缺陷的缺陷图像，另一方面，分割的缺陷图像无法具体展示出缺陷的位置与大小，导致预训练模型对这些图像进行检测，无法作出准确地识别。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种线路板缺陷的视觉检测方法、电子设备及存储介质，提升了缺陷检出率和检测精准度。>
2、第一方面本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种线路板缺陷的视觉检测方法，其特征在于，应用于智能视觉识别平台，所述智能视觉识别平台包括定位模块、分类模块和检测模块，所述智能视觉识别平台与AOI设备通讯连接；所述视觉检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的视觉检测方法，其特征在于，所述通过所述分类模块识别所述目标区域中包含的待检测对象的类别，包括：
3.根据权利要求1所述的视觉检测方法，其特征在于，所述通过所述检测模块按照所述待检测对象的类别和所述缺陷信息的缺陷类别在所述目标区域中定位存在缺陷的缺陷区域，包括：
4.根据权利要求1所述的视觉检测方法，其特征在于，所述根据所述...
【技术特征摘要】
1.一种线路板缺陷的视觉检测方法，其特征在于，应用于智能视觉识别平台，所述智能视觉识别平台包括定位模块、分类模块和检测模块，所述智能视觉识别平台与aoi设备通讯连接；所述视觉检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的视觉检测方法，其特征在于，所述通过所述分类模块识别所述目标区域中包含的待检测对象的类别，包括：
3.根据权利要求1所述的视觉检测方法，其特征在于，所述通过所述检测模块按照所述待检测对象的类别和所述缺陷信息的缺陷类别在所述目标区域中定位存在缺陷的缺陷区域，包括：
4.根据权利要求1所述的视觉检测方法，其特征在于，所述根据所述缺陷区域的位置和大小输出检测结果，包括：
5.根据权利要求2所述的视觉检测方法，其特征在于，所述缺陷信息的缺陷类别包括字符印刷错误，所述智能视觉识别平台还包括光学字符识别模型，在所述通过所述分类模块根据所述器件标准图识别所述目标区域中包含...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭玮，苏力强，罗洋，
申请(专利权)人：博瀚智能深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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