印刷线路板缺陷识别的深度学习方法及系统

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种印刷线路板缺陷识别的深度学习方法及系统。该方法包括以下步骤：获取印刷线路板原始图像集并进行图像增强，获得线路板主体增强图像集；对线路板主体增强图像集进行识别，获得线路板层级功能模块图像集；基于线路板层级功能模块图像集进行卷积提取，获得缺陷区域图像层次化特征数据；对层级功能模块缺陷图像集进行校正，获得层级功能模块实际缺陷图像集；根据层级功能模块实际缺陷图像集进行识别，获得线路板缺陷模式数据；基于线路板缺陷模式数据进行缺陷模式特征提取，获得缺陷模式特征向量集，并根据缺陷模式特征向量集进行分类器构建，获得印刷线路板缺陷识别模型。本发明能提高缺陷识别的效率。