[发明专利]电路板故障识别方法及相关设备在审

专利信息
申请号: 202010324236.6 申请日: 2020-04-22
公开(公告)号: CN113536868A 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 李欣;韩露;黄壬昶 申请(专利权)人: 富士康精密电子(太原)有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 代理人: 李艳霞
地址: 030032 山西*** 国省代码: 山西;14
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摘要:
搜索关键词: 电路板 故障 识别 方法 相关 设备
【权利要求书】:

1.一种电路板故障识别方法,应用于电子设备中,其特征在于,所述电路板故障识别方法包括:

获取待测电路板的待测电路板图像,所述待测电路板包括多个待测元件;

在所述待测电路板图像中对所述多个待测元件进行图像标注,得到各个待测元件的候选图像;

根据各个待测元件的候选图像获取各个待测元件的位置信息;

基于聚合通道特征方法提取各个候选图像的元件特征,得到各个候选图像的第一特征向量;

根据各个候选图像的第一特征向量识别各个待测元件的元件类型;

根据各个待测元件的元件类型和位置信息判断所述待测电路板是否存在故障,并在所述待测电路板存在故障时,输出故障信息。

2.如权利要求1所述的电路板故障识别方法,其特征在于,所述在所述待测电路板图像中对所述多个待测元件进行图像标注包括:

以不同大小的滑动窗口在所述待测电路板图像上滑动,以截取多个滑动图像;

用训练后的元件识别模型从所述多个滑动图像中识别出各个待测元件;

在所述待测电路板图像中对识别出的各个待测元件进行标注,得到各个待测元件的候选图像。

3.如权利要求2所述的电路板故障识别方法,其特征在于,进一步包括训练元件识别模型,所述训练元件识别模型包括:

获取元件图像样本,所述元件图像样本存在对应的元件图像标签;

以所述元件图像样本为输入,通过所述元件识别模型计算对所述元件图像样本的识别结果;

基于反向传播算法根据所述识别结果和所述元件图像标签优化所述元件识别模型,得到训练后的元件识别模型。

4.如权利要求1所述的电路板故障识别方法,其特征在于,所述根据各个待测元件的候选图像获取各个待测元件的位置信息包括:

获取每个候选图像的左上角的第一像素点;

确定所述第一像素点在所述待测电路板图像的第一坐标;

将所述第一坐标确定为该候选图像对应的待测元件的位置信息。

5.如权利要求1所述的电路板故障识别方法,其特征在于,所述根据各个待测元件的元件类型和位置信息判断所述待测电路板是否存在故障包括:

根据各个待测元件的元件类型确定所述待测电路板的每个元件类型的元件数量;

获取标准电路板的各个元件类型的元件数量和各个待测元件的标准位置;

响应于所述待测电路板的元件类型的元件数量小于所述标准电路板的所述元件类型的元件数量,确定所述待测电路板存在掉件故障;及/或

响应于所述待测电路板的待测元件的位置信息与所述标准电路板的所述待测元件的标准位置不一致,确定所述待测电路板存在撞件故障。

6.如权利要求1所述的电路板故障识别方法,其特征在于,所述电路板故障识别方法还包括:

通过支持向量机,根据各个候选图像识别各个待测元件中的故障元件。

7.如权利要求6所述的电路板故障识别方法,其特征在于,所述通过支持向量机,根据各个候选图像识别各个待测元件中的故障元件包括:

获取多个第二候选图像样本和各个第二候选图像样本的第二标签;

采用局部二值模式算法提取各个第二候选图像的第二特征向量;

根据各个第二候选图像的第二特征向量和各个第二候选图像样本的第二标签对支持向量机分类器进行训练,得到训练后的支持向量机分类器;

通过所述训练后的支持向量机分类器识别各个待测元件中的故障元件。

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