摘要
本发明公开了一种多层PCB电路板质量检测方法,包括:获取多层PCB电路板的高清图像;对所述高清图像进行预处理,得到预处理图像;对所述预处理图像的缺陷进行识别标注,得到标注图像;构建深度卷积神经网络的质量检测模型,通过所述质量检测模型的区域分割算法、特征提取算法对所述预处理图像进行特征提取,通过所述标注图像对所述质量检测模型进行训练,得到训练好的质量检测模型;将待检测的高清图像输入至训练好的质量检测模型,得到多层PCB电路板的质量检测结果。本发明通过深度卷积神经网络对多层PCB电路板的高清图像进行自动化的检测流程,能够大幅提高了检测速度,更准确地识别和分类缺陷,同时降低了检测成本。
技术关键词
多层PCB电路板
区域分割算法
深度卷积神经网络
特征提取算法
高清
特征选择算法
图像分割
图像边缘特征
图像增强技术
区域生长算法
边缘检测算法
分类缺陷
降维特征
生成特征
学习方法
滤波算法
纹理特征
粗略
系统为您推荐了相关专利信息
深度卷积神经网络
载荷特征
压电传感器
小波变换处理
识别方法
高清摄像头
镜像
运动捕捉技术
AR眼镜
成像模块
孔隙结构特征
图像采集参数
描述符
多尺度卷积神经网络
分辨率