【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及pcb质量检测，更具体地说，本专利技术涉及一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法及系统。
技术介绍
1、随着电子设备的快速发展，pcb板材的生产质量成为保障产品性能的重要环节。目前pcb板材生产线中的缺陷检测多采用传统的光学检测和简单的厚度测量方法。这些方法在应对大批量生产中的细微缺陷时，存在较大的局限性，尤其在检测因生产工艺波动和材料特性变化所导致的隐蔽性缺陷时，难以保证检测的全面性和准确性。
2、现有技术中，pcb残缺检测多集中在表面特征识别和厚度差异检测。然而，这些方法通常仅能检测明显的表面缺陷，对于厚度不均引起的微小残缺和由于材料结构的光学反射特性所造成的隐性缺陷，检测效果不佳，会导致在生产过程中的误检率较高，影响检测效率和成品质量。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法及系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法，包括如下步骤：
4、对待检测pcb板材的全表面进行扫描，获取板材的厚度分布数据，生成对应的厚度分布图；
5、采用阈值分割算法识别出厚度不均匀区域，判断厚度变化是否超出预设阈值，若是，则将对应区域标记为重点检测区域；
6、通过历史生产数据分析重点
7、通过调节光源偏振角分析重点检测区域的反射率差异，结合材料微观结构评估反射特性变化，识别重点检测区域内的隐匿性缺陷；
8、基于重点检测区域内与工艺波动无关的潜在缺陷和重点检测区域内的隐匿性缺陷，初步检测出重点检测区域的疑似残缺区域；
9、对疑似残缺区域依据预设的质量标准进行进一步分析，判断其对pcb性能的影响程度。
10、在一个优选的实施方式中，对待检测pcb板材的全表面进行扫描，获取板材的厚度分布数据，生成对应的厚度分布图，具体为：
11、启动扫描设备，确保能够覆盖待检测pcb板材的全表面，设置扫描分辨率和采样频率；
12、使用扫描设备对pcb板材进行全表面扫描，获取每个位置的原始厚度数据；
13、对采集的原始厚度数据进行去噪和归一化处理；
14、基于处理后的厚度数据，生成对应的厚度分布图，直观展示各区域的厚度变化趋势。
15、在一个优选的实施方式中，采用阈值分割算法识别出厚度不均匀区域，判断厚度变化是否超出预设阈值，若是，则将对应区域标记为重点检测区域，具体为：
16、对生成的厚度分布图进行数据解析，将每个区域的厚度数值从图中提取，并将其转换为数字矩阵的形式；
17、选择适用于厚度检测的阈值分割算法，并设置适合pcb板材的厚度检测阈值；
18、利用阈值分割算法对厚度数据进行处理，识别出厚度变化明显的区域；通过阈值分割算法分析厚度分布中数值显著高于或低于正常范围的区域，从而确定厚度不均匀区域；
19、针对识别出的厚度不均区域，判断其厚度变化是否超过其对应的预设阈值；若厚度变化超出其对应的预设阈值，则将该区域标记为重点检测区域。
20、在一个优选的实施方式中，通过历史生产数据分析重点检测区域的形变趋势，识别重点检测区域内与工艺波动无关的潜在缺陷，具体为：
21、提取重点检测区域的历史生产厚度数据；
22、根据历史生产厚度数据计算重点检测区域的动态形变指数，基于动态形变指数量化形变幅度和趋势；
23、建立多维递归神经网络模型，输入动态形变指数，对形变趋势进行时间序列建模；
24、利用多维递归神经网络模型对重点检测区域的形变趋势进行预测；
25、根据预测的形变趋势识别与工艺波动无关的异常形变，识别形变潜在缺陷区域。
26、在一个优选的实施方式中，根据历史生产厚度数据计算重点检测区域的动态形变指数，基于动态形变指数量化形变幅度和趋势，具体为：
27、动态形变指数定义为在时间和空间上的厚度变化率，计算公式如下：
28、；其中，表示第个批次的动态形变指数，为第个批次的第个厚度测量值，表示第个批次的平均厚度，表示每个生产批次中厚度测量的位置数量，为时间上的批次序列，为每批次内的测量位置；
29、计算增量：；其中，是增量。
30、在一个优选的实施方式中，通过调节光源偏振角分析重点检测区域的反射率差异，结合材料微观结构评估反射特性变化，识别重点检测区域内的隐匿性缺陷，具体为：
31、根据重点检测区域的材质特点调节光源的偏振角度；
32、在不同偏振角度下，采集重点检测区域的多角度反射数据；
33、结合材料微观结构特性分析多角度反射数据，识别反射特性中的异常变化；
34、根据反射特性中的异常变化，识别重点检测区域内的隐匿性缺陷区域。
35、在一个优选的实施方式中，基于重点检测区域内与工艺波动无关的潜在缺陷和重点检测区域内的隐匿性缺陷，初步检测出重点检测区域的疑似残缺区域，具体为：
36、在重点检测区域内，将形变潜在缺陷区域和隐匿性缺陷区域的并集对应的区域标记为疑似残缺区域。
37、在一个优选的实施方式中，对疑似残缺区域依据预设的质量标准进行进一步分析，判断其对pcb性能的影响程度，具体为：
38、对标记的疑似残缺区域进行初步筛选，确定符合预设质量标准的检测参数；
39、针对筛选后的疑似残缺区域，提取性能参数，性能参数包括物理特征和结构特征；
40、根据提取的性能参数，结合预设的质量标准，对疑似残缺区域的影响程度进行定量分析；
41、将评估结果与质量标准对比，判断疑似残缺区域的影响是否超出允许范围，做出合格性判定；
42、将不合格的疑似残缺区域进行标记并记录位置信息，生成检测报告。
43、另一方面，本专利技术提供一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析系统，包括板材表面扫描模块、厚度分布识别模块、形变趋势分析模块、偏振反射分析模块、疑似残缺标记模块以及质量标准评估模块；
44、板材表面扫描模块：对待检测pcb板材的全表面进行扫描，获取板材的厚度分布数据，生成对应的厚度分布图；
45、厚度分布识别模块：采用阈值分割算法识别出厚度不均匀区域，判断厚度变化是否超出预设阈值，若是，则将对应区域标记为重点检测区域；
46、形变趋势分析模块：通过历史生产数据分析重点检测区域的形变趋势，识别重点检测区域内与工艺波动无关的潜在缺陷；
47、偏振反射分析模块：通过调节光源偏振角分析重点检测区域的反射率差异，结合材料微观结构评估反射特性变化，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，对待检测PCB板材的全表面进行扫描，获取板材的厚度分布数据，生成对应的厚度分布图，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，采用阈值分割算法识别出厚度不均匀区域，判断厚度变化是否超出预设阈值，若是，则将对应区域标记为重点检测区域，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，通过历史生产数据分析重点检测区域的形变趋势，识别重点检测区域内与工艺波动无关的潜在缺陷，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，根据历史生产厚度数据计算重点检测区域的动态形变指数，基于动态形变指数量化形变幅度和趋势，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，通过调节光源偏振角分析重点检测
7.根据权利要求6所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，基于重点检测区域内与工艺波动无关的潜在缺陷和重点检测区域内的隐匿性缺陷，初步检测出重点检测区域的疑似残缺区域，具体为：
8.根据权利要求7所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，对疑似残缺区域依据预设的质量标准进行进一步分析，判断其对PCB性能的影响程度，具体为：
9.一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析系统，用于实现权利要求1-8任一项所述的一种基于识别模型的PCB生产线残缺检测分析方法，其特征在于，包括板材表面扫描模块、厚度分布识别模块、形变趋势分析模块、偏振反射分析模块、疑似残缺标记模块以及质量标准评估模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法，其特征在于，对待检测pcb板材的全表面进行扫描，获取板材的厚度分布数据，生成对应的厚度分布图，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法，其特征在于，采用阈值分割算法识别出厚度不均匀区域，判断厚度变化是否超出预设阈值，若是，则将对应区域标记为重点检测区域，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法，其特征在于，通过历史生产数据分析重点检测区域的形变趋势，识别重点检测区域内与工艺波动无关的潜在缺陷，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于识别模型的pcb生产线残缺检测分析方法，其特征在于，根据历史生产厚度数据计算重点检测区域的动态形变指数，基于动态形变指数量化形变幅度和趋势，具体为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛展旗，高宇龙，余福波，
申请(专利权)人：深圳市塔联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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