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发明公开
基于深度学习的覆铜板表面缺陷视觉在线检测方法及装置无效

公开(公告)号：CN113155851A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110481235.7

申请日：2021-04-30

申请人： 西安交通大学 , 广东英斯派克视觉科技有限公司

发明人： 刘源 , 商雨竹 , 李思梦 , 吕红强 , 章敬文

IPC分类号： G01N21/89 , G06T7/00

摘要： 本发明一种基于深度学习的覆铜板表面缺陷视觉在线检测方法，通过线阵扫描相机，对传送带上匀速通过的覆铜板逐行连续扫描完成图像采集，得到完整清晰的覆铜板图像；对采集到的覆铜板图像进行缺陷检测，如果检测到缺陷，则将其标记为缺陷覆铜板并报警，同时截取覆铜板中的缺陷图像；对于缺陷图像，采用深度神经网络学习的方法，搭建TensorFlow框架进行缺陷分类，对不同类别的缺陷加以区分并给出针对性的修复方案；将缺陷检测和缺陷分类的结果显示在显示屏上，方便现场工作人员及时查看覆铜板的实时状态，并做后续处理。本发明还提供了相应的装置，可解决目前的覆铜板缺陷分类系统对人工和设备依赖性强、准确率低、用时长的问题。