一种基于CNN的柔性电路板外观缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN的柔性电路板外观缺陷检测方法，该方法以基于GoogleNet设计的FDNet为模型，通过采样子图的综合判决实现对柔性电路板图像进行表面缺陷检测，并能粗略地给出缺陷位置信息；该方法包括模型训练和缺陷检测两个部分，模型训练生成可用于图像缺陷检测的CNN模型，包括图像预处理、缺陷区域标注、训练和测试样本集构建、模型训练和测试四个步骤；缺陷检测利用训练生成的CNN模型检测图像中的缺陷。本发明克服了传统图像处理方法只能检测特定情况下的FPC外观缺陷，具备较好的通用性，而且能够处理尺寸小和特征复杂的缺陷。