[发明专利]一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测方法与系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：

S1：获取带有焊点焊接缺陷的电路板的图像样本集并预处理；

S2：通过卷积神经网络选择并提取图像样本集中的焊接缺陷特征，并生成检测模型；

S3：获取电路板的完整图像，并调用检测模型获得完整图像的焊接缺陷边界框；

S4：根据焊接缺陷边界框生成标注图片并输出。

2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，预处理包括：调整图像样本尺寸至预设尺寸、随机翻转和归一化处理。

3.如权利要求1所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，卷积神经网络选用Cascade R-CNN算法对图像样本集进行训练，具体步骤为：

获取图像样本每一层R-CNN网络中疑似焊接缺陷特征的输出结果，将输出结果作为下一级R-CNN网络的输入，并最终获得元件焊接特征的边界框，所述各级R-CNN网络间基于各自的IoU阀值级联。

4.如权利要求3所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，检测模型是通过Cascade R-CNN算法对焊接缺陷进行两个阶段的判断，具体阶段为：

根据焊接缺陷特征利用Cascade R-CNN算法获取完整图像中缺陷初步判定区域；

将缺陷初步判定区域再次带入Cascade R-CNN算法，根据焊接缺陷特征对缺陷初步判定区域进行二次判定，获得焊接缺陷边界框。

5.如权利要求1所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3中，完整图像的获取具体包括步骤：

获取电路板上各部分预设尺寸大小的局部图像，并根据各部分在电路板上的顺序将局部图像拼接为完整图像。

6.一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测系统，其特征在于，包括：

预处理单元，用于获取带有焊点焊接缺陷的电路板的图像样本集并预处理；

模型构建单元，用于通过卷积神经网络选择并提取图像样本集中的焊接缺陷特征，并生成检测模型；

缺陷判断单元，用于调用检测模型提取完整图像中的焊接缺陷边界框；

输出单元，用于根据焊接缺陷边界框生成标注图片并输出。

7.如权利要求6所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测系统，其特征在于，所述预处理单元，预处理包括：调整图像样本尺寸至预设尺寸、随机翻转和归一化处理。

8.如权利要求6所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测系统，其特征在于，所述模型构建单元中，卷积神经网络选用Cascade R-CNN算法对图像样本集进行训练，具体方式为：

获取图像样本每一层R-CNN网络中疑似焊接缺陷特征的输出结果，将输出结果作为下一级R-CNN网络的输入，并最终获得元件焊接特征的边界框，所述各级R-CNN网络间基于各自的I oU阀值级联。

9.如权利要求8所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测系统，其特征在于，所述缺陷判断单元，检测模型是通过Cascade R-CNN算法对焊接缺陷进行两个阶段的判断，具体阶段为：

根据焊接缺陷特征利用Cascade R-CNN算法获取完整图像中缺陷初步判定区域；

将缺陷初步判定区域再次带入Cascade R-CNN算法，根据焊接缺陷特征对缺陷初步判定区域进行二次判定，获得焊接缺陷边界框。

10.如权利要求6所述的一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测系统，其特征在于，还包括图像获取单元，用于获取电路板上各部分预设尺寸大小的局部图像，并根据各部分在电路板上的顺序将局部图像拼接为完整图像。