一种基于卷积神经网络的通孔焊点识别方法

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的通孔焊点识别方法，识别方法包含四个步骤：(1)对输入图像进行基于区域像素相似度的分割操作；(2)将分割出来的区域图片进行直方图图均衡化；(3)将输入的区域图片序列化，并归一化；(4)将均衡化的区域图像输入到多层卷积和池化操作，提取卷积特征；然后将这些卷积特征输入多层全连接层进行通孔焊点分类，输出区域图像是否是通孔焊点。本发明可实现对PCB电路板图像中通孔焊点的识别，具有速度快、准确率高的特点，有助于帮助自动焊锡机等PCB焊接设备的自动取点。