[发明专利]一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统及其检测方法

权利要求书

1.一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统，包括现场图像采集装置、边缘计算服务器以及缺陷检测软件，其特征在于：所述现场图像采集装置上设有芯片承载托盘，通过工业面阵摄像头采集芯片图像由所述边缘计算服务器进行处理，在所述边缘计算服务器内通过内置芯片托盘AI算法建立AI模型并对标注好的样本图进行训练，再由所述缺陷检测软件对托盘芯片进行检测，待检的芯片托盘从传送带上通过工业面阵相机下方，AI缺陷检测软件根据预置的芯片托盘缺陷检测算法模型，自动对其进行缺陷检出和缺陷分类。

2.根据权利要求1所述的基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述现场图像采集装置包括待测产品上料平台、背光源、条形光源、工业面阵摄像头以及检测行走运动机构，所述背光源设在所述待测产品上料平台的下方，所述条形光源设在待测产品上料平台上方的两侧，并在所述待测产品上料平台上设有移动芯片托盘的机械装置；所述工业面阵摄像头通过安装支架固定在所述检测行走运动机构，在所述待测产品上料平台两侧布设行走轨道，由所述检测行走运动机构带动工业面阵摄像头在所述待测产品上料平台上对芯片进行检测。

3.根据权利要求2所述的基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述工业面阵摄像头由至少四台并排设置的摄像头通过相机支架进行固定安装。

4.一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：通过多部高清工业面阵相机采集样本图片，生成高精度图片；

步骤2：对于采集到的高精度图片进行算法处理，合成完整的产品表面样本图片；

步骤3：对合成的产品样本图进行标注；

步骤4：建立AI模型并对标注好的样本图进行训练；

步骤5：对训练好的AI模型进行测试，缺陷的识别率到达预期后进行模型封装，如果没有达到，则返回步骤2重新进行样本训练；

步骤6：待检的芯片托盘从传送带上通过工业面阵相机下方，AI缺陷检测软件根据预置的芯片托盘缺陷检测算法模型，自动对其进行缺陷检出和缺陷分类。

5.根据权利要求4所述的基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤1中生成高精度图片处理的步骤顺序如下：（1）使用四部工业相机对于芯片托盘的宽度进行覆盖，生成四张2448×2048的高精度图片，覆盖视野宽度为50*150；（2）通过自动化装置，控制机械装置移动芯片托盘40mm，再次采集当前采样区域高清图片；（3）重复步骤2，直到完成所有芯片托盘检测区域的表面区域图像采集。

6.根据权利要求4所述的基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤2中算法处理的步骤顺序如下：（1）通过OpenCV的图像拼接算法，对于采样步骤1的四张2448×2048像素的高精度图片进行合成，生成50mm×130mm区域的成像；（2）机械装置移动芯片托盘40mm，完成新的图片采样之后，通过OpenCV的图像拼接算法，对于新采样区域的四张2448×2048像素的高精度图片进行合成，生成50mm×130mm区域的成像，同时利用OpenCV图像拼接算法，和步骤1的50mm×130mm区域的成像进行图像合成；（3）重复步骤2，直到完成所有芯片托盘表面的图像还原。

7.根据权利要求4所述的基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤3标注处理过程：（1）对于芯片托盘缺陷位置进行标注，获得每缺陷对应的图像信息；（2）编写格式转换算法，将缺陷信息转换为张量格式，张量前系数表示对应的缺陷种类，对应卷积神经网络输入端所需格式；（3）将缺陷图像标签和张量名称进行归一化处理，通过排序算法，使之按相同标签名顺序排列。