电路板缺陷处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种电路板缺陷处理方法、装置及设备，其中，方法包括：获取被测电路板的拍摄图像；提取拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算多通道图像特征之间的相关性；根据相关性计算多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据权重值对多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征；将多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型，获取拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息；根据缺陷类别信息和缺陷位置信息对被测电路板进行预设的缺陷处理操作。由此，通过物体检测框架检测电路板的缺陷类别和位置，提高了电路板缺陷检测的智能化程度，提高了被测电路板缺陷检测的精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
电路板缺陷处理方法、装置及设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种电路板缺陷处理方法、装置及设备。
技术介绍
目前电路板制造依赖于自动化的工业生产线，由于电路板的电子元器件集成度不断增加，电路板生产工艺越来越复杂，而受制于工艺、原料、设备等因素，在电路板生成的过程中不可避免的会出现缺陷电路板，比如会出现芯片焊接少锡、芯片焊接多锡、芯片焊接连锡、安装错误芯片等缺陷。因此，需要对电路板进行缺陷检测。相关技术中，通过人工检测方法对电路板进行缺陷检测。但是，人工检测需要工作人员用肉眼进行检查，存在检测成本高、准确性较低、效率低等缺点。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种电路板缺陷处理方法，通过物体检测框架检测电路板的缺陷类别和位置，提高了电路板缺陷检测的智能化程度，提高了被测电路板缺陷检测的精度和效率。本专利技术的第二个目的在于提出一种电路板缺陷处理装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。本专利技术的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。本专利技术第一方面实施例提出了一种电路板缺陷处理方法，包括：获取被测电路板的拍摄图像；提取所述拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算所述多通道图像特征之间的相关性；根据所述相关性计算所述多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据所述权重值对所述多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征；将所述多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型，获取所述拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息；根据所述缺陷类别信息和所述缺陷位置信息对所述被测电路板进行预设的缺陷处理操作。本专利技术实施例的电路板缺陷处理方法，通过获取被测电路板的拍摄图像，提取拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算多通道图像特征之间的相关性。进而，根据相关性计算多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据权重值对多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征。进一步将多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型，获取拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息，以根据缺陷类别信息和缺陷位置信息对被测电路板进行预设的缺陷处理操作。由此，通过物体检测框架检测电路板的缺陷类别和位置，提高了电路板缺陷检测的智能化程度，提高了被测电路板缺陷检测的精度和效率。并且，通过对不同通道的图像特征赋予权重值，实现了特征校准，进一步提高了缺陷检测的效果。另外，根据本专利技术上述实施例的电路板缺陷处理方法还可以具有如下附加技术特征：可选地，在所述将所述多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型之前，还包括：获取样本图像，其中，所述样本图像存在标注区域，所述标注区域内展示的电路器件存在缺陷；根据所述标注区域内展示的电路器件的缺陷类别，对所述样本图像进行标注；采用经过标注的所述样本图像对所述物体检测模型进行训练。可选地，所述物体检测模型包括池化层和全连接层；其中，所述池化层，用于对所述多通道调整图像特征进行降维操作；所述全连接层，用于根据所述池化层降维操作后的所述多通道调整图像特征确定所述拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息。可选地，所述每个通道的图像特征为N维图像特征，其中，所述N为大于1的正整数，所述提取所述拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算所述多通道图像特征之间的相关性，包括：将所述每个通道的图像特征对应的N维图像特征输入预设的挤压模型，获取与所述每个通道的图像特征对应的一维图像特征；根据预设计算模型计算与所述多通道图像特征对应的多个所述一维图像特征之间的相关值。可选地，所述根据所述相关性计算所述多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据所述权重值对所述多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征，包括：根据所述相关值确定每个所述一维图像特征的权重；根据所述权重对所述每个通道的图像特征对应的N维图像特征进行加权处理，获取N维的所述多通道调整图像特征。本专利技术第二方面实施例提出了一种电路板缺陷处理装置，包括：获取模块，用于获取被测电路板的拍摄图像；提取模块，用于提取所述拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算所述多通道图像特征之间的相关性；调整模块，用于根据所述相关性计算所述多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据所述权重值对所述多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征；检测模块，用于将所述多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型，获取所述拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息；处理模块，用于根据所述缺陷类别信息和所述缺陷位置信息对所述被测电路板进行预设的缺陷处理操作。本专利技术实施例的电路板缺陷处理装置，通过物体检测框架检测电路板的缺陷类别和位置，提高了电路板缺陷检测的智能化程度，提高了被测电路板缺陷检测的精度和效率。并且，通过对不同通道的图像特征赋予权重值，实现了特征校准，进一步提高了缺陷检测的效果。另外，根据本专利技术上述实施例的电路板缺陷处理装置还可以具有如下附加技术特征：可选地，所述的装置还包括：训练模块，用于获取样本图像，其中，所述样本图像存在标注区域，所述标注区域内展示的电路器件存在缺陷；根据所述标注区域内展示的电路器件的缺陷类别，对所述样本图像进行标注；采用经过标注的所述样本图像对所述物体检测模型进行训练。可选地，所述物体检测模型包括池化层和全连接层；其中，所述池化层，用于对所述多通道调整图像特征进行降维操作；所述全连接层，用于根据所述池化层降维操作后的所述多通道调整图像特征确定所述拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息。可选地，所述每个通道的图像特征为N维图像特征，其中，所述N为大于1的正整数，所述提取模块具体用于：将所述每个通道的图像特征对应的N维图像特征输入预设的挤压模型，获取与所述每个通道的图像特征对应的一维图像特征；根据预设计算模型计算与所述多通道图像特征对应的多个所述一维图像特征之间的相关值。可选地，所述调整模块具体用于：根据所述相关值确定每个所述一维图像特征的权重；根据所述权重对所述每个通道的图像特征对应的N维图像特征进行加权处理，获取N维的所述多通道调整图像特征。本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一方面实施例所述的电路板缺陷处理方法。本专利技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的电路板缺陷处理方法。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明图1为本专利技术实施例所提供的一种电路板缺陷处理方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例所提供的另一种电路板缺陷处理方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种物体检测框架的结构示意图；图4为本专利技术实施例所提供的一种获取多通道调整图像特征的流程示意图；图5为一种挤压激发模块的原理示意图；图6为一种获取多通道调整图像特征的模型结构示意图；图7为本专利技术实施例所提供的一种电路板缺陷处理装置的结构示意图；图8为本专利技术实施例所提供的另一种电路板缺陷处理装置的结构示意图；图9示出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电路板缺陷处理方法，其特征在于，包括：获取被测电路板的拍摄图像；提取所述拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算所述多通道图像特征之间的相关性；根据所述相关性计算所述多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据所述权重值对所述多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征；将所述多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型，获取所述拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息；根据所述缺陷类别信息和所述缺陷位置信息对所述被测电路板进行预设的缺陷处理操作。

【技术特征摘要】
1.一种电路板缺陷处理方法，其特征在于，包括：获取被测电路板的拍摄图像；提取所述拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算所述多通道图像特征之间的相关性；根据所述相关性计算所述多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据所述权重值对所述多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征；将所述多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型，获取所述拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息；根据所述缺陷类别信息和所述缺陷位置信息对所述被测电路板进行预设的缺陷处理操作。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述多通道调整图像特征输入预设的物体检测模型之前，还包括：获取样本图像，其中，所述样本图像存在标注区域，所述标注区域内展示的电路器件存在缺陷；根据所述标注区域内展示的电路器件的缺陷类别，对所述样本图像进行标注；采用经过标注的所述样本图像对所述物体检测模型进行训练。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物体检测模型包括池化层和全连接层；其中，所述池化层，用于对所述多通道调整图像特征进行降维操作；所述全连接层，用于根据所述池化层降维操作后的所述多通道调整图像特征确定所述拍摄图像中存在的缺陷类别信息和缺陷位置信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个通道的图像特征为N维图像特征，其中，所述N为大于1的正整数，所述提取所述拍摄图像的多通道图像特征，并根据预设算法计算所述多通道图像特征之间的相关性，包括：将所述每个通道的图像特征对应的N维图像特征输入预设的挤压模型，获取与所述每个通道的图像特征对应的一维图像特征；根据预设计算模型计算与所述多通道图像特征对应的多个所述一维图像特征之间的相关值。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述相关性计算所述多通道图像特征中每个通道的图像特征对应的权重值，根据所述权重值对所述多通道图像特征进行调整获取多通道调整图像特征，包括：根据所述相关值确定每个所述一维图像特征的权重；根据所述权重对所述每个通道的图像特征对应的N维图像特征进行加权处理，获取N维的所述多通道调整图像特征。6.一种电路板缺陷处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取被测电路板的拍摄图像；提...

【专利技术属性】
技术研发人员：文亚伟，苏业，刘明浩，郭江亮，李旭，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11