[发明专利]一种电路板缺陷的主动智能检测方法及其应用

权利要求书

1.一种电路板缺陷的主动智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)构建由若干组外观缺陷探测器和内部缺陷探测器组成的复合探测模块；

(2)根据电路板类型和检测要求选择至少一组外观缺陷探测器和一组内部缺陷探测器进行电路板缺陷检测，分别形成缺陷图像；

(3)对步骤(2)获取的全部缺陷图像进行复合，将多视觉融合定位；

(4)对融合定位后的各缺陷图像进行自主判断分析电路板或芯片中的表面和内部的缺陷，并进行空间缺陷数据融合建模，形成统一的空间缺陷图像；

(5)输出形成的空间缺陷图像，并可视化显示。

2.根据权利要求1所述的电路板缺陷的主动智能检测方法，其特征在于，步骤(4)中空间缺陷数据融合的具体方法为：

a、对共k类图像特征待训练、待分类缺陷特征信号进行预处理，提取m种不同缺陷特征；

b、将待训练目标的m种不同特征分别输入m组分类器，其中每组分类器包含1个PSVM，并按照树状结构进行训练；当PSVM的输入大于两类时，将这些类别标签尽量均匀的分成两大类进行判决，直到最底层的PSVM输入为两类标签，结束树状结构训练；

c、将待测试目标的m种不同图像特征分别输入m组分类器，得到所有PSVM的概率输出；每组分类器有k个概率输出，m组分类器共有m个概率输出，计算出每个分类器的对应权值；

d、将每组分类器中每种标签的概率输出进行加权处理，加权结果最大的标签作为融合结果输出，该融合算法表示如下：

f(x)＝argmax[∑wjPij(class＝i|input)] ①；

e、然后与特征权值向量W，以矩阵乘的方式进行运算，得到综合权值矩阵，即：

f、将矩阵w与矩阵P相乘，建立WT权重矩阵；

g、PF为k×k矩阵，其对角线元素：

h、表示第j类标签的综合权值概率输出，分类器最终判决结果为：

f(x)＝argmax(P_Fj，j) ④。

3.根据权利要求1所述的电路板缺陷的主动智能检测方法，其特征在于，步骤(1)中外观缺陷探测器包括可见光检测传感器；内部缺陷探测器包括热感视觉检测传感器、激光扫描检测传感器和超声波检测传感器其中的一种或几种。

4.根据权利要求3所述的电路板缺陷的主动智能检测方法，其特征在于，步骤(2)中电路板的类型和检测要求一一对应，外观缺陷探测器和内部缺陷探测器的类型根据电路板类型自主选择确定。

5.根据权利要求1所述的电路板缺陷的主动智能检测方法，其特征在于，步骤(3)中采用空间异构视觉传感器定位融合算法，对可见光视觉和内部视觉进行融合定位。

6.一种权利要求1～5任意一项所述检测方法的应用，其特征在于，用于搭建主动智能工业复合探测相机。

7.根据权利要求6所述的应用，其特征在于，所述相机包括探测模块、主动智能融合处理模块和外围接口模块，所述探测模块包括至少一组外观缺陷探测器和一组内部缺陷探测器，所述外观缺陷探测器包括可见光检测传感器；内部缺陷探测器包括热感视觉检测传感器、激光扫描检测传感器和超声波检测传感器其中的一种或几种；

所述主动智能融合处理模块进行缺陷数据自动化综合，并进行空间缺陷数据建模，形成统一3D缺陷图像，并通过所述外围接口模块输入到缺陷检测主控系统。