申请/专利权人：宜宾显微智能科技有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117825406A

主分类号：G01N21/95

分类号：G01N21/95;G01N21/956;G01N21/01;G06T7/00;G06T7/33;G06T7/73;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种PCB表观微小缺陷检测系统，包括控制系统，所述控制系统由运动及控制模块、图像采集模块、算法模块和交互模块组成，所述图像采集模块对PCB图像进行预处理和特征提取；所述算法模块对特征提取的结果进行缺陷检测和分类，判断是否存在表观缺陷；与现有技术相比，本发明能够高精度地检测和分析PCB表面的微小缺陷，基于语义特征差分网络的PCB微小缺陷检测方法进行特征差分，利用注意力机制有效地提高了对微小缺陷检测的鲁棒性，采用全局特征比对有效的提高了配准的精度，通过CBAM注意力机制进一步加强差分特征的提取，能够更加准确地检测和分类各种微小表观缺陷，降低了不良品率，提高了产品的质量和可靠性。

主权项：1.一种PCB表观微小缺陷检测系统，其特征在于：包括控制系统，所述控制系统由运动及控制模块、图像采集模块、算法模块和交互模块组成，所述运动及控制模块采用多轴运动机构及相应的控制模块，负责备运动轴的运动控制，实现物料的传送以及图像传感器的运动；所述图像采集模块通过各运动轴的运动，利用高分辨率图像传感器采集PCB表面的图像，并利用图像处理和分析技术对PCB图像进行预处理和特征提取；所述算法模块对采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强、透视变换，然后对预处理后的图像进行分析，提取PCB图像中的关键特征，并利用基于语义特征差分网络的深度学习算法，对特征提取的结果进行缺陷检测和分类，判断是否存在表观缺陷；并建立大量的包含正常和缺陷样本的数据集，用于训练和验证模型的准确性；所述交互模块负责进行人机交互的信息输入输出及显示，以及和其它终端设备的数据交互。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宜宾显微智能科技有限公司 一种PCB表观微小缺陷检测系统

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