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申请/专利权人：宜宾显微智能科技有限公司
申请日：2024-01-08
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052769A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/30;G06T7/10;G06N3/084;G06V10/80;G06N3/0464;G06V10/75;G06N3/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于语义特征差分复合预测模型的PCB微小缺陷检测方法，其方法包括：S1、制作PCB标准无缺陷的模板图；利用相机拍摄或扫描获取PCB板的待检测图像，将待检测图像、模板图进行对应成对裁剪得到若干组配准小图图像对；S2、构建语义特征差分网络和分组金字塔池化模型，ResNet18模型对配准小图图像对进行特征提取并分别得到待检测小图特征向量、模板小图特征向量，同时差分运算得到差分小图特征向量，然后输入到MAP‑CBAM模块加强微小缺陷的注意力权重，然后输入到分组金字塔池化模型；S3、分组金字塔池化模型进行PCB板的缺陷预测，输出缺陷种类与缺陷位置信息。本发明对配准小图图像对分别进行特征识别与差分运算，提高了对微小缺陷检测精度。
主权项：1.一种基于语义特征差分复合预测模型的PCB微小缺陷检测方法，其特征在于：其方法包括：S1、制作PCB标准无缺陷的模板图，模板图上具有若干个mark点；利用相机拍摄或扫描获取PCB板的待检测图像，在待检测图像对应选取mark点与模板图利用单应性矩阵进行全局配准；将待检测图像、模板图进行对应成对裁剪得到若干组配准小图图像对，配准小图图像对包括待检测小图和模板小图；S2、构建包含至少一个ResNet18模型的语义特征差分网络和分组金字塔池化模型，将所有配准小图图像对输入语义特征差分网络中，ResNet18模型对配准小图图像对进行特征提取并分别得到待检测小图特征向量、模板小图特征向量，配准小图图像对的待检测小图特征向量与模板小图特征向量呈配准、配对，ResNet18模型进行差分运算得到差分小图特征向量，语义特征差分网络基于待检测小图特征向量、模板小图特征向量、差分小图特征向量获取权重及偏差参数，接着输入到MAP-CBAM模块加强微小缺陷的注意力权重，然后输入分组金字塔池化模型；S3、分组金字塔池化模型进行PCB板的缺陷预测，输出缺陷种类与缺陷位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宜宾显微智能科技有限公司 基于语义特征差分复合预测模型的PCB微小缺陷检测方法
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