基于机器视觉的PCB板分拣质量实时监控识别方法

本发明公开了基于机器视觉的PCB板分拣质量实时监控识别方法，涉及PCB板质量监控技术领域；通过训练若干个深度学习模型对PCB板分拣的结果进行若干天的连续性识别，并获取到表示深度学习模型的识别对象的若干个识别正确率，然后根据表示若干个识别正确率的离散程度的超差比、表示低正确率出现的概率的劣差比、识别正确率的均值计算出评价值，根据评价值从识别对象中确定使用对象；使得本申请能够在实地对不同的模型的评估进行做出预测，并针对性提供最适合用户场景的学习模型进行判别；本发明简单有效，且易于实用。