[發明專利]電路板瑕疵篩選方法及其裝置與計算機可讀取記錄介質有效
| 申請號: | 201810995037.0 | 申請日: | 2018-08-29 |
| 公開(公告)號: | CN110021005B | 公開(公告)日: | 2022-03-15 |
| 發明(設計)人: | 梁明況;羅安鈞;鄧宇珊;沈志明;戴明吉 | 申請(專利權)人: | 財團法人工業技術研究院 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京市柳沈律師事務所 11105 | 代理人: | 徐協成 |
| 地址: | 中國臺*** | 國省代碼: | 臺灣;71 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電路板 瑕疵 篩選 方法 及其 裝置 計算機 讀取 記錄 介質 | ||
1.一種電路板瑕疵篩選方法,包括:
接收瑕疵列表;
獲取該瑕疵列表的多個瑕疵記錄的多個瑕疵圖像;
接收線路布局圖;
依據該線路布局圖,分析這些瑕疵圖像之中的第一瑕疵圖像的瑕疵位置;
依據該第一瑕疵圖像的瑕疵位置,對該第一瑕疵圖像進行裁切,以獲得第一裁切瑕疵圖像;
將該第一裁切瑕疵圖像輸入至瑕疵分類模型;
依據該瑕疵分類模型的輸出結果,判斷該第一瑕疵圖像為良品圖像或非良品圖像,并將該瑕疵列表中屬于該非良品圖像的紀錄傳送至驗證修復機臺,
其中,若該第一瑕疵圖像相應的該輸出結果屬于在后續的工業工藝中能被克服的瑕疵類型,則該第一瑕疵圖像被標記為該良品圖像且不傳送至該驗證修復機臺,以縮短該瑕疵列表的長度。
2.如權利要求1所述的電路板瑕疵篩選方法,其中將該第一裁切瑕疵圖像輸入至瑕疵分類模型的步驟包括:
將該第一瑕疵圖像輸入至卷積類神經網絡模型,以提取該第一瑕疵圖像的瑕疵特征;以及
依據參考圖像組特征分類該瑕疵特征,以產生該輸出結果。
3.如權利要求1所述的電路板瑕疵篩選方法,其中將該第一裁切瑕疵圖像輸入至瑕疵分類模型的步驟包括:
提取該第一裁切瑕疵圖像的瑕疵輪廓;
依據該瑕疵輪廓分析該第一裁切瑕疵圖像,以產生瑕疵量化特征;以及
依據參考量化特征組分類該瑕疵量化特征,以產生該輸出結果。
4.如權利要求1所述的電路板瑕疵篩選方法,還包括:
分析該第一瑕疵圖像的瑕疵色階;
判斷該瑕疵色階是否與該線路布局圖的版材顏色或線材顏色相同;以及
當該瑕疵色階相同于該版材顏色或該線材顏色,判斷該第一瑕疵圖像為該非良品圖像。
5.如權利要求1所述的電路板瑕疵篩選方法,依據該線路布局圖,分析這些瑕疵圖像之中的該第一瑕疵圖像的瑕疵位置的步驟包括:
依據該線路布局圖的比例調整該第一瑕疵圖像的比例;
比對該線路布局圖及該第一瑕疵圖像,以獲取該第一瑕疵圖像在該線路布局圖中的位置;以及
校正該第一瑕疵圖像與該線路布局圖中的位置,以獲取該瑕疵位置。
6.一種電路板瑕疵篩選裝置,包括:
輸入單元,接收瑕疵列表以及線路布局圖,其中該瑕疵列表包括多個瑕疵記錄,該輸入單元還獲取這些瑕疵記錄的多個瑕疵圖像;
存儲單元,存儲多個模塊;以及
處理單元,連接于該輸入單元及該存儲單元,該處理單元被配置為:
依據該線路布局圖,分析這些瑕疵圖像之中的第一瑕疵圖像的瑕疵位置,并依據該第一瑕疵圖像的瑕疵位置,對該第一瑕疵圖像進行裁切,以獲得第一裁切瑕疵圖像;
將該第一裁切瑕疵圖像輸入至瑕疵分類模型,依據該瑕疵分類模型的輸出結果,判斷該第一瑕疵圖像為良品圖像或非良品圖像,并將該瑕疵列表中屬于該非良品圖像的紀錄傳送至驗證修復機臺,
其中,若該第一瑕疵圖像相應的該輸出結果屬于在后續的工業工藝中能被克服的瑕疵類型,則該第一瑕疵圖像被標記為該良品圖像且不傳送至該驗證修復機臺,以縮短該瑕疵列表的長度。
7.如權利要求6所述的電路板瑕疵篩選裝置,其中,該處理單元還被配置為:
將該第一瑕疵圖像輸入至卷積類神經網絡模型,以提取該第一瑕疵圖像的瑕疵特征,
依據參考圖像組特征分類該瑕疵特征,以產生該輸出結果。
8.如權利要求6所述的電路板瑕疵篩選裝置,其中,該處理單元還被配置為:
提取該第一裁切瑕疵圖像的瑕疵輪廓,
依據該瑕疵輪廓分析該第一裁切瑕疵圖像,以產生瑕疵量化特征,
依據參考量化特征組分類該瑕疵量化特征,以產生該輸出結果。
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