摘要
本发明涉及气相焊技术领域的一种回流焊芯片的缺陷检测方法、装置及计算机设备,包括构建数据集,芯片成像拍摄得到X光图像;将所述X光图像进行预处理,然后获取焊点ROI区域,对处理后的X光图像进行阈值分割,提取焊点ROI区域,通过焊点ROI区域与焊点缺陷特征数据集内的数据进行匹配和缺陷分类,得到焊点缺陷类型信号,回流焊设备通过焊点缺陷类型信号与补偿机制触发数据集进行逐一对比,根据补偿机制触发数据集调整回流焊设备的工作参数和工况,实现了焊接质量的自动检测与调整,有效提升焊接质量,减少潜在问题。
技术关键词
焊点缺陷
缺陷检测方法
回流焊设备
训练深度学习模型
Inception网络
机制
数据
芯片
计算机设备
生成对抗网络
图像增强
成像检测设备
数字成像装置
参数
伺服驱动机构
成像总成
图像获取单元
特征提取网络
系统为您推荐了相关专利信息
表面缺陷检测方法
碳化硅涂层
多尺度卷积神经网络
石墨盘表面
sigmoid函数
芯片缺陷检测
特征提取网络
区域建议网络
芯片表面缺陷检测
检测芯片表面
缺陷检测方法
多模态信息融合
三维点云数据
深度学习网络
缺陷检测系统
样本生成方法
工业质检
训练深度学习模型
图像增强
坐标
低烟无卤线缆
低烟无卤电缆
表面缺陷检测方法
像素点
深度图