[发明专利]一种轻量级的PCB缺陷检测方法

说明书

本发明公开了一种轻量级的PCB缺陷检测方法，包括步骤：将待检测的PCB局部照片做显著性区域分割拼接成整体照片并做后期处理；将处理好的整体图像送入轻量级元器件检测网络，输出元器件检测结果；根据元器件检测结果，将具有文本的元器件图像送入文本识别模块，输出文本识别结果；根据输出的文本识别结果中每个元器件的信息，结合对比信息输出缺陷分析结果。本发明具有较好的精确性、高效性以及鲁棒性，有效的解决了PCB板缺陷检测问题，降低了计算复杂度，减少了内存消耗，缩短了检测时间，同时提高了精度。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种轻量级的PCB缺陷检测方法。

背景技术

伴随着IT产业的蓬勃发展，PCB产业发展速度也相应得到迅速提高，如今已经发展到了多层化、复杂化、多样化、体积小和性能高等特点，但PCB生产工艺流程复杂繁琐，影响品质的因素太多，生产人员操作不当，生产原材品质不过关，生产设备运转不稳定，车间环境存在杂质等情况都会造成电路板难以避免的缺陷。随着人工智能的发展，基于深度学习的缺陷检测技术应势而生，与传统人工检测相比它具有检测快、准确度高、适应性强等特点。因此构建一个基于轻量级网络的PCB板缺陷检测系统是很有必要的。

目前提出的各种PCB板缺陷检测技术，主要分为基于自动光学检测和基于机器视觉两种。日本的欧姆龙公司研发了一款VTX750自动光学检测设备，该设备利用独特的光源，对PCB上的缺陷进行检测并定位，十分高效。韩国的Mirtec公司也加入了对PCB缺陷检测设备研发的行列，该公司研发了一种在线自动光学检测设备Mirtec In-Line MV-7xi，该设备能够在生产线上边生产边检测缺陷，通过双摄像头获取电路板的正面和反面的焊点图像检测出反装、漏插、误插等缺陷，检测准确度有了提升，但是该设备对编程的要求较高，非专业人员很难操作该设备(Liao H C,Lim Z Y,Hu Y X,et al.Guidelines of AutomatedOptical Inspection(AOI)System Development[C].2018IEEE 3rd InternationalConference on Signal and Image Processing(ICSIP).IEEE,2018:362-366.)。国内深圳市振华兴科技有限公司自主研发了一种在线型的自动光学检测设备，该设备能够高效地检测电路板的错插、缺件、多锡、少锡、偏移等缺陷，并且操作比较方便，但是检测时间和检测精度一般。(黄银花,李东波.高速高精度印刷电路板表面贴装自动光学检测系统的研究[J].机床与液压,2014,42(21):105-108.)。

在机器视觉方面，研究重心大都放在算法优化方面，其中包括对PCB图像预处理、人工特征设计以及识别元器件等，人们通过图像增强、滤波、边缘检测等图像预处理方法对检测技术进行改进。研究人员不断设计合适且鲁棒的方法来对电路板上的目标进行特征提取，有效地提高了特征的表达能力，在图像识别上，国内的研究方向主要集中在模板匹配算法，传统的模板匹配算法具有速度慢、精确度低等缺点，无法满足PCB缺陷检测的需求。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的现存AOI自动光学检测算法对于操作人员的专业知识要求较高，操作人员需要了解编程知识和调参技术的问题，提供一种轻量级的PCB缺陷检测方法，让PCB板缺陷检测具有更高的检测精度、更快的检测速度和更加简便的操作。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种轻量级的PCB缺陷检测方法，包括如下步骤：

S1：将待检测的PCB局部照片做显著性区域分割拼接成整体照片并做后期处理；

S2：将处理好的整体图像送入轻量级元器件检测网络，输出元器件检测结果；

S3：根据元器件检测结果，将具有文本的元器件图像送入文本识别模块，输出文本识别结果；

S4：根据输出的文本识别结果中每个元器件的信息，结合对比信息输出缺陷分析结果。