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基于深度学习的电路板表面缺陷检测方法及检测系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的电路板表面缺陷检测方法及检测系统,其中检测方法包括如下步骤:获取电路板表面缺陷的检测模型;获取待检测电路板表面图像;对表面图像进行裁剪、归一化预处理;将预处理后的表面图像作为检测模型的输入图像,检测模型对输入图像进行检测并将检测后的图像调整为原电路板大小尺寸的输出图像,同时输出缺陷位置在输出图像的坐标信息、缺陷类型、缺陷数量;控制机械手标记缺陷位置。本发明的检测方法能够有效提高多品种电路板表面缺陷检测效率。

著录项

  • 公开/公告号CN111768363A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南农业大学;

    申请/专利号CN202010401659.3

  • 申请日2020-05-13

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄磊

  • 地址 510642 广东省广州市天河区五山路483号

  • 入库时间 2023-06-19 08:31:50

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