公开(公告)号：CN116309434A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310244772.9

申请日：2023-03-09

Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

Inventor： 许镇义 ,  房明亮 ,  曹洋 ,  康宇 ,  赵云波

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及工业质检技术领域，公开了一种基于多任务学习机制的PCB缺陷检测方法，将缺陷图像输入至PCB缺陷检测模型，得到缺陷图像对应的缺陷区域；PCB缺陷检测模型的训练方法，包括以下步骤：获取缺陷图像后，进行数据预处理，获得缺陷样本数据集；缺陷图像中缺陷的类型包括偏移缺陷、缺件缺陷；构建基于U‑Net结构的PCB缺陷检测模型：对偏移缺陷检测任务、缺件缺陷检测任务、二分类缺陷检测任务分别设置损失函数，并通过参数搜索方式为每个任务的损失函数设置不同的权重；能够利用任务间的信息互补性，降低过拟合风险，充分利用多层次贴片元件缺陷信息。