摘要
本发明提供一种PCBA电路板在线检测系统和方法,上位机基于预设的混合检测模型进行多模态深度缺陷特征检测,通过YOLOv10模型识别检测PCBA电路板表面视觉图像中的PCBA电路板表面缺陷;通过3D卷积网络模型定位检测通电状态下的热成像图像中的过热元件;通过LSTM网络模型识别检测内部焊点X光图像中存在虚汗/空洞的内部焊点。能够扩大PCBA电路板的缺陷检测范围,批量检测PCBA电路板的外表和内部焊点等缺陷检测,且结合AI技术实现智能化检测、结合自动化扫描采集技术实现自动化检测,能够大大提高检测效率,解决传统检测方式所存在的易漏检,受光线/焊锡反光干扰误判、误报率高等问题。
技术关键词
PCBA电路板
多模态深度
在线检测方法
红外热像仪
工业相机
在线检测系统
融合特征
X光机
计算机可读取存储介质
工控机
焊点
图像
卷积网络模型
Retinex算法
计算机可读指令
焦点
测试数据通信
数据通信通道
非均匀性校正
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像素点
残差模块
解码器
建筑信息模型
图像特征编码
机电暂态建模方法
风电机组
数据立方体
双层优化策略
工况
智能检测方法
检测纺织面料
多尺度卷积神经网络
噪声抑制
直方图均衡化
视觉缺陷检测方法
热电池
光源支架
工业相机
电极片