本申请公开基于金面的缺陷过滤方法、装置、设备及存储介质，涉及图像显示领域，该方法获取PCB电路板的金面图像，检测并识别图像中所有的金面；其中，金面图像中分布若干不同规则和形状的金面区域和非金面区域；通过缺陷检测模型对图像中的每个金面进行缺陷检测，筛选出带有缺陷轮廓的候选金面；计算缺陷轮廓在候选金面上的重叠面积及缺陷占比；当缺陷占比未超出缺陷占比阈值时确定检测正常，当缺陷占比超出缺陷占比阈值时，将候选金面确定为目标缺陷金面并上报缺陷。这种卡规判断方法更多的考虑到缺陷对每个金面本身的影响，可以避免单纯以缺陷面积卡规造成误判的情况发生，提高金面检测效率和准确性。检测效率和准确性。检测效率和准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于金面的缺陷过滤方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请实施例涉及图像检测领域，特别涉及一种基于金面的缺陷过滤方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在一些PCB电路板上会使用沉金工艺，电路板上的铜主要是紫铜，铜焊点在空气中容易被氧化，这样会形成导电性也便是吃锡不良或者接触不良，降低了电路板的性能，那么就需要对铜焊点进行外表处理，在上面镀金，金能够有用的隔绝铜金属和空气防止氧化掉，且由于金的导电性强，抗氧化性好，运用寿命长，所形成的晶体结构比其他外表处理更易焊接，能具有较好的性能，保证品质。
[0003]在相关技术中，金面形成过程会因为工艺流程、设备和环境因素而产生缺陷，缺陷会影响金面的物理和化学特性，所以需要对金面检测，以确保PCB板的性能，降低故障率。主流的金面缺陷检测都是单纯以缺陷点的大小开确定的卡规条件过于单一，会导致缺陷检测过于严格，例如不会影响金面正常功能的缺陷点也会被确定为金面报废，结果导致产线成品率过低以及资源浪费的问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种基于金面的缺陷过滤方法、装置、设备及存储介质，解决传统金面卡规单一导致成品率低下和资源浪费的问题。
[0005]一方面，本申请提供一种基于金面的缺陷过滤方法，所述方法包括：
[0006]获取PCB电路板的金面图像，检测并识别图像中所有的金面；其中，金面图像中分布若干不同规则和形状的金面区域和非金面区域；
[0007]通过缺陷检测模型对图像中的每个金面进行缺陷检测，筛选出带有缺陷轮廓的候选金面；
[0008]计算所述缺陷轮廓在所述候选金面上的重叠面积及缺陷占比；当缺陷占比未超出缺陷占比阈值时正常通过，当缺陷占比超出缺陷占比阈值时，将所述候选金面确定为目标缺陷金面并上报缺陷。
[0009]进一步地，所述缺陷占比阈值基于金面面积从数据库匹配获得，在筛选出带有缺陷轮廓的所述候选金面后，根据数据库进行不同金面集合分类；
[0010]其中，数据库缺陷占比阈值据根据历史数据中候选金面的轮廓形状计算金面面积，将所述候选金面按照面积大小分类成不同金面集合，根据不同金面集合设置不同的面积范围和缺陷占比阈值。
[0011]进一步地，所述计算所述缺陷轮廓在所述候选金面上的重叠面积及缺陷占比，包括：
[0012]从金面集合中逐次选取所述候选金面，将金面图像其转换为二进制图像或灰度图图像；
[0013]根据二进制图像或灰度图像中相邻像素点的像素值差值提取缺陷轮廓边缘，并根据每个轮廓边缘围成的封闭区域计算单点缺陷面积；
[0014]将所述候选金面中识别到的所有缺陷面积之和确定为缺陷总面积，并根据缺陷总面积和所述候选金面的金面面积计算缺陷占比。
[0015]进一步地，根据二进制图像或灰度图像中相邻像素点的像素值差值提取缺陷轮廓边缘后，所述方法还包括：
[0016]将每个缺陷构成封闭区域的轮廓边缘和所述候选金面的轮廓边缘进行比较；
[0017]当缺陷的轮廓边缘位于所述候选金面的轮廓内部时，将其确定为目标缺陷；当缺陷的轮廓边缘和所述候选金面的轮廓出现相交时，指示缺陷同时覆盖金面和非金面区域，将其过滤；
[0018]将所述候选金面区域内确定的所有目标缺陷的单点缺陷面积之和确定为缺陷总面积。
[0019]进一步地，提取缺陷轮廓边缘后，所述方法还包括：
[0020]计数所述候选金面中的缺陷数量；
[0021]当缺陷数量小于数量阈值时，将所述候选金面标记为一类缺陷；当缺陷数量不小于数量阈值时，将所述候选金面标记为二类缺陷；
[0022]计算标记后候选金面中缺陷总面积和缺陷占比。
[0023]进一步地，当所述候选金面的缺陷总面积未超出缺陷占比阈值，且为一类缺陷时，检测通过；
[0024]当所述候选金面的缺陷总面积超出缺陷占比阈值，且为二类缺陷时，将所述候选金面确定为目标缺陷金面并上报缺陷。
[0025]进一步地，所述候选金面的数量阈值基于所属的金面集合确定，不同金面集合对应不同的数量阈值；或，
[0026]所述候选金面的数量阈值基于金面图像的区域划分，位于不同区域内的候选金面对应不同数量阈值。
[0027]另一方面，本申请提供一种基于金面的缺陷过滤装置，所述装置包括：
[0028]检测模块，用于获取PCB电路板的金面图像，检测并识别图像中所有的金面；其中，金面图像中分布若干不同规则和形状的金面区域和非金面区域；
[0029]筛选模块，用于通过缺陷检测模型对图像中的每个金面进行缺陷检测，筛选出带有缺陷轮廓的候选金面；
[0030]确定模块，用于计算所述缺陷轮廓在所述候选金面上的重叠面积及缺陷占比；当缺陷占比未超出缺陷占比阈值时确定检测正常，当缺陷占比超出缺陷占比阈值时，将所述候选金面确定为目标缺陷金面并上报缺陷。
[0031]又一方面，本申请提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述方面所述的基于金面的缺陷过滤方法。
[0032]又一方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述
代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述方面所述的基于金面的缺陷过滤方法。
[0033]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：该方案通过对图像中识别的金面面积进行检测，然后根据面积大小设置不同的缺陷占比阈值；对于检测到缺陷的候选金面，计算缺陷面积和该缺陷占据候选金面的缺陷占比，通过实际缺陷占比和缺陷占比阈值的大小关系来进行缺陷卡规判断。这种卡规判断方法更多的考虑到缺陷对每个金面本身的影响，可以避免单纯以缺陷面积卡规造成误判的情况发生，提高金面检测效率和准确性。
附图说明
[0034]图1是PCB电路板印刷完毕后的金面区缺陷图像示意图；
[0035]图2是本申请提供的基于金面的缺陷过滤方法的流程图；
[0036]图3是不同候选金面的局部缺陷放大图；
[0037]图4是一种金面缺陷识别和缺陷过滤的界面示意图；
[0038]图5是实际PCB板扫描的金面图像；
[0039]图6是基于金面的缺陷过滤装置结构图；
[0040]图7是本申请一个示例性实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
[0041]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0042]在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于金面的缺陷过滤方法，其特征在于，所述方法包括：获取PCB电路板的金面图像，检测并识别图像中所有的金面；其中，金面图像中分布若干不同规则和形状的金面区域和非金面区域；通过缺陷检测模型对图像中的每个金面进行缺陷检测，筛选出带有缺陷轮廓的候选金面；逐个计算所述缺陷轮廓在所述候选金面上的重叠面积及缺陷占比；当缺陷占比未超出缺陷占比阈值时确定检测正常，当缺陷占比超出缺陷占比阈值时，将所述候选金面确定为目标缺陷金面并上报缺陷；其中，不同候选金面对应不同的缺陷占比阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷占比阈值基于金面面积从数据库匹配获得，在筛选出带有缺陷轮廓的所述候选金面后，根据数据库进行不同金面集合分类；其中，数据库缺陷占比阈值据根据历史数据中候选金面的轮廓形状计算金面面积，将所述候选金面按照面积大小分类成不同金面集合，根据不同金面集合设置不同的面积范围和缺陷占比阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述缺陷轮廓在所述候选金面上的重叠面积及缺陷占比，包括：从金面集合中逐次选取所述候选金面，将金面图像其转换为二进制图像或灰度图图像；根据二进制图像或灰度图像中相邻像素点的像素值差值提取缺陷轮廓边缘，并根据每个轮廓边缘围成的封闭区域计算单点缺陷面积；将所述候选金面中识别到的所有缺陷面积之和确定为缺陷总面积，并根据缺陷总面积和所述候选金面的金面面积计算缺陷占比。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据二进制图像或灰度图像中相邻像素点的像素值差值提取缺陷轮廓边缘后，所述方法还包括：将每个缺陷构成封闭区域的轮廓边缘和所述候选金面的轮廓边缘进行比较；当缺陷的轮廓边缘位于所述候选金面的轮廓内部时，将其确定为目标缺陷；当缺陷的轮廓边缘和所述候选金面的轮廓出现相交时，指示缺陷同时覆盖金面和非金面区域，将其过滤；将所述候选金面区域内确定的所有目标缺陷的单点缺陷面积之和确定为缺陷总面积。5.根据权利要求3所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯晓峰，吴琪，刘远刚，
申请(专利权)人：上海感图网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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