摘要
本发明公开了一种基于人工智能的电路板检测方法及系统,涉及电路板检测技术领域,包括:记录每个电路板样本的初始数据;构建电路板样本的三维数字检测模型;通过计算机图形学技术生成电路板样本相应的损耗图像;得到电路板样本损耗特征图像;识别出电路板样本损耗的关键因素数据;评估电路板样本损耗的严重程度;判断电路板样本是否符合预设的性能标准。本发明通过构建电路板的三维数字模型和自动化图像分析,使得能够迅速准确地识别出电路板样本损耗的关键因素,大幅度提高了检测的效率和准确性,并且通过自动化和智能化的处理,减少人工检测所需的劳动力成本和降低因检测失误造成的返工或报废成本,能够显著降低生产总成本。
技术关键词
电路板检测方法
损耗特征
样本
计算机图形学技术
灰色关联度
电路板检测系统
数据分析模块
风险
待测电路板
Prewitt算子
图像处理模块
模拟工具
电路板检测技术
算法
识别电路板
三维数字模型
系统为您推荐了相关专利信息
接口性能测试方法
机器学习模型
数据
时间段
计算机执行指令
颗粒物检测方法
电池极片表面
孪生神经网络
网络模块
教师
朴素贝叶斯分类器
攻击检测方法
沙箱
蜜罐系统
样本