[发明专利]一种印制电路板表面缺陷定位与识别方法

说明书

本发明公开了一种印制电路板表面缺陷定位与识别方法，首先采集印制电路板待测图像与模板图像；其次，使用第一个卷积神经网络得到特征点预测分布图，筛选得到最佳特征点；然后，使用第二个卷积神经网络计算最佳特征点的描述向量，匹配待测图像与模板图像的最佳特征点；接着，根据匹配点计算仿射变换矩阵，并将待测图像投影到模板图像上；再次，计算被投影的待测图像与模板图像的功率谱，根据功率谱差异得到待测图像的异常频率分量，再通过傅立叶反变换得到疑似缺陷区域；最后，使用第三个卷积神经网络对疑似缺陷区域进行识别及分类。本发明可准确地对印制电路板表面缺陷进行定位与识别，保障电路板质量，并对环境噪声有一定的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及机器视觉与模式识别检测技术领域，特别是涉及一种印制电路 板表面缺陷定位与识别方法。

背景技术

印刷电路板(printed circuit board，PCB)作为实现电子元件电气连接和固定的载体，在现代化生产制造诸多领域得到了广泛应用。现代电子设备的质量靠 的不仅是电子组件的质量和性能，而且很大程度上取决于印刷电路板的质量。 电子元器件集成化和微型化的发展趋势使得PCB的生产制造工艺日趋复杂，受 设备、环境和人为失误等因素影响，PCB生产中会存在短路、断路、划痕、孔 洞等影响产品性能的缺陷。

传统的人眼检测费时费力，且很难满足要求。为确保印刷电路板的质量， 在线自动检测是一个必要的环节。采用光学原理，结合图像分析以及计算机和 自动化检测技术对PCB生产缺陷进行检测，逐渐成为行业主流，具有效率高和 缺陷覆盖率高等优点。但是，由于受采光条件、工业现场环境等因素的影响，工业相机采集到的原始图像不可避免地含有各种噪声干扰，检测精度、检测速 度有待进一步提高。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种印制电路板表面缺陷定位与识别方法，能够有 效的定位电机驱动器印制电路板表面缺陷位置及识别缺陷种类，能够提前发觉 电路板表面缺陷，保障电机驱动器电路板质量。

一方面，本发明提供了一种印制电路板表面缺陷定位与识别方法，包括如 下步骤：

(1)图像采集：采集印制电路板待测图像I(x,y)与模板图像T(x,y)；

(2)图像配准：通过两个卷积神经网络精确配准待测图像I(x,y)及模板图 像T(x,y)，得到配准后的待测图像

(3)缺陷定位：将配准后的待测图像与模板图像T(x,y)通过傅立叶变 换及反变换，定位疑似缺陷区域D＝{Dect(x_i,y_i,w_i,h_i)|0iK}，其中， Dect(x_i,y_i,w_i,h_i)为坐标在(x_i,y_i),长、宽为w_i,h_i的矩形区域，K为大于0的自然数；

(4)缺陷识别：将集合D中疑似缺陷区域图像块输入第三个卷积神经网 络，进行缺陷识别，得到缺陷类型。

进一步地，所述步骤(2)图像配准具体包括以下步骤：

(21)以待测图像I(x,y)的像素点(x_i,y_i)为中心获取尺寸为32×32的图像块， 并将该图像块送入第一个卷积神经网络，得到该像素点(x_i,y_i)为疑似特征点的预 测值socre_i；