本發(fā)明涉及一種電路板檢測(cè)方法，屬于視覺狀態(tài)異常檢測(cè)，尤其涉及一種電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、電路板生產(chǎn)制造完成后，為保證電路板的質(zhì)量需對(duì)電路板電子元器件表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)，然而，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間，不僅效率低下，而且容易受到人為因素影響，導(dǎo)致誤檢和漏檢；目前，出現(xiàn)了對(duì)電路板進(jìn)行拍攝，再對(duì)圖片進(jìn)行檢測(cè)的視覺檢測(cè)方法。

2、申請(qǐng)?zhí)枮?02410437300.x，申請(qǐng)日是2024年04月12日的中國(guó)專利公開了一種電路板檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法，該檢測(cè)系統(tǒng)包括固定架a，所述固定架a兩端轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)有旋轉(zhuǎn)盤，兩個(gè)所述旋轉(zhuǎn)盤之間套設(shè)有皮帶，兩個(gè)所述皮帶之間設(shè)有多組夾持單元，所述固定架a上方設(shè)有檢測(cè)單元；所述檢測(cè)單元包括安裝于所述固定架a上的連接架a，所述連接架a上安裝有直線驅(qū)動(dòng)件a；雖然該設(shè)計(jì)通過攝像頭對(duì)電路板拍攝以進(jìn)行視覺檢測(cè)，從而解決了人工檢測(cè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問題，但仍具有以下缺陷：

3、一般光照條件下，電路板表面會(huì)出現(xiàn)反光情況，此時(shí)對(duì)電路板進(jìn)行拍攝，反光處形成亮度較亮的高光區(qū)域，高光區(qū)域不能保留電路板表面的電子元器件的細(xì)節(jié)，故該設(shè)計(jì)得到電路板圖片的清晰度較低。

4、公開該背景技術(shù)部分的信息僅僅旨在增加對(duì)本技術(shù)的總體背景的理解，而不應(yīng)當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成已為本領(lǐng)域一般技術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的電路板圖片的清晰度較低的缺陷與問題，提供一種電路板圖片的清晰度較高的電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：

3、一種電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括以下步驟：

4、第一步：先對(duì)電路板進(jìn)行拍攝以得到包括高光的電路板圖片；

5、第二步：先由特征提取模塊對(duì)電路板圖片進(jìn)行特征提取，以輸出特征圖，再由調(diào)整及池化模塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行提取，以避免有用特征在下一步驟中丟失，然后由調(diào)整及池化模塊對(duì)特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整，再由調(diào)整及池化模塊將特征圖輸出為向量特征圖；然后由連接模塊將向量特征圖中的特征進(jìn)行綜合，得到全局特征圖，再由連接模塊將全局特征圖與純黑圖片進(jìn)行融合，以降低全局特征圖的亮度，得到暗特征圖；

6、第三步：先由第一融合模塊將暗特征圖與電路板圖片進(jìn)行融合得到第一特征圖，此時(shí)，第一特征圖中的有用特征被增強(qiáng)；再由第二融合模塊對(duì)暗特征圖中的有用特征進(jìn)行提取，以避免有用特征在下一步驟中丟失，然后由第二融合模塊對(duì)暗特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整，再由第二融合模塊對(duì)暗特征圖進(jìn)行特征提取，得到第二特征圖；然后由第三融合模塊對(duì)第一特征圖、第二特征圖的有用特征進(jìn)行提取，以避免有用特征在下一步驟中丟失，再由第三融合模塊對(duì)第一特征圖、第二特征圖進(jìn)行融合，此時(shí)，第二特征圖中亮度較暗的高光特征與第一特征圖中亮度較亮的高光特征進(jìn)行融合，得到亮度正常的高光特征，再由第三融合模塊輸出包括亮度正常的高光特征的特征圖；

7、第四步：先由輸出圖像模塊對(duì)特征圖進(jìn)行多次特征提取，以增強(qiáng)有用特征，再由輸出圖像模塊減少特征圖中的無(wú)用特征，然后由輸出圖像模塊對(duì)特征進(jìn)行多次綜合后輸出高光區(qū)域亮度正常的電路板圖片。

8、所述第二步中，所述調(diào)整及池化模塊包括三個(gè)特征加強(qiáng)模塊與金字塔池化模塊，所述由調(diào)整及池化模塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行提取為由特征加強(qiáng)模塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行提取，所述特征加強(qiáng)模塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行提取的次數(shù)為三次；所述由調(diào)整及池化模塊對(duì)特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整為金字塔池化模塊對(duì)特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整，以適配下一步驟對(duì)特征圖的處理。

9、所述第二步中，所述特征加強(qiáng)模塊包括門函數(shù)卷積模塊、膨脹卷積模塊與動(dòng)態(tài)通道注意力機(jī)制，所述由特征加強(qiáng)模塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行提取為先由門函數(shù)卷積模塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行提取，再由膨脹卷積模塊對(duì)特征圖進(jìn)行特征提取，以提取更多數(shù)量的特征，然后由動(dòng)態(tài)通道注意力機(jī)制增強(qiáng)有用特征。

10、所述第二步中，所述連接模塊包括兩個(gè)連接綜合模塊與一個(gè)連接卷積模塊，所述由連接模塊將向量特征圖中的特征進(jìn)行綜合為由連接綜合模塊將向量特征圖中的特征進(jìn)行綜合，所述連接綜合模塊將向量特征圖中的特征進(jìn)行綜合的次數(shù)為兩次；所述由連接模塊將全局特征圖與純黑圖片進(jìn)行融合為連接卷積模塊先對(duì)全局特征圖進(jìn)行特征提取，再由連接卷積模塊將全局特征圖與純黑圖片進(jìn)行融合以得到暗特征圖。

11、所述第二步中，所述連接綜合模塊包括全連接模塊與全卷積模塊，所述連接綜合模塊將向量特征圖中的特征進(jìn)行綜合為由全連接模塊向量特征圖中的特征進(jìn)行綜合，再由全卷積模塊對(duì)向量特征圖進(jìn)行特征提取。

12、所述第二步中，所述特征提取模塊包括提取卷積模塊與兩個(gè)提取增強(qiáng)模塊，所述由特征提取模塊對(duì)電路板圖片進(jìn)行特征提取為先由提取卷積模塊對(duì)電路板圖片進(jìn)行特征提取，再由提取增強(qiáng)模塊分別對(duì)電路板圖片進(jìn)行特征提取，以獲取更多特征。

13、所述第三步中，所述第一融合模塊包括第一卷積融合模塊，所述由第一融合模塊將暗特征圖與電路板圖片進(jìn)行融合得到第一特征圖為第一卷積融合模塊將暗特征圖與電路板圖片進(jìn)行融合得到第一特征圖。

14、所述第三步中，所述第二融合模塊包括第二門函數(shù)卷積模塊、第二殘差塊與第二卷積融合模塊，所述由第二融合模塊對(duì)暗特征圖中的有用特征進(jìn)行提取為第二門函數(shù)卷積模塊對(duì)暗特征圖中的有用特征進(jìn)行提取，所述由第二融合模塊對(duì)暗特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整為由第二殘差塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行多次提取，再由第二殘差塊增強(qiáng)特征圖的有用特征，然后由第二殘差塊對(duì)特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整，以適配下一步驟對(duì)特征圖的處理；所述由第二融合模塊對(duì)暗特征圖進(jìn)行特征提取為由第二卷積融合模塊對(duì)暗特征圖進(jìn)行特征提取。

15、所述第三步中，所述第三融合模塊包括第三門函數(shù)卷積模塊、第三殘差塊與第三卷積模塊，所述由第三融合模塊對(duì)第一特征圖、第二特征圖的有用特征進(jìn)行提取為由第三門函數(shù)卷積模塊對(duì)第一特征圖、第二特征圖的有用特征進(jìn)行提取，所述由第三融合模塊對(duì)第一特征圖、第二特征圖進(jìn)行融合為由第三殘差塊對(duì)融合特征圖的有用特征進(jìn)行多次提取，然后由第三殘差塊增強(qiáng)融合特征圖的有用特征，再由第三殘差塊對(duì)融合特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整，然后由第三卷積模塊對(duì)第一特征圖、第二特征圖進(jìn)行融合。

16、所述第四步中，所述輸出圖像模塊包括多個(gè)輸出卷積模塊、全局平均池化模塊與全連接模塊，所述由輸出圖像模塊對(duì)特征圖進(jìn)行多次特征提取為由多個(gè)輸出卷積模塊依次對(duì)特征圖進(jìn)行多次特征提取，所述輸出圖像模塊減少特征圖中的無(wú)用特征為全局平均池化模塊減少特征圖中的無(wú)用特征，所述由輸出圖像模塊對(duì)特征進(jìn)行多次綜合后輸出高光區(qū)域亮度正常的電路板圖片為全連接模塊對(duì)特征進(jìn)行多次綜合后輸出高光區(qū)域亮度正常的電路板圖片。

17、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

18、1、本發(fā)明一種電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法中，所述檢測(cè)方法包括以下步驟：第一步：先得到包括高光的電路板圖片；第二步：再由特征提起模塊對(duì)電路板圖片進(jìn)行特征提取以輸出特征圖，然后由調(diào)整及池化模塊對(duì)特征圖中的有用特征進(jìn)行提取，再輸出向量特征圖，然后由連接模塊將向量特征圖與純黑圖片進(jìn)行融合，以得到暗特征圖；第三步：先由第一融合模塊將暗特征圖與電路板圖片融合以得到第一特征圖，再由第二融合模塊對(duì)暗特征圖進(jìn)行特征提取、尺寸調(diào)整以得到第二特征圖，然后由第三融合模塊將第一特征圖、第二特征圖進(jìn)行融合，此時(shí)，第二特征圖中亮度較暗的高光特征與第一特征圖中亮度較亮的高光特征進(jìn)行融合，得到亮度正常的高光特征，再輸出亮度正常的高光特征的特征圖；第四步：先由輸出圖像模塊對(duì)特征圖進(jìn)行多次特征提取、減少無(wú)用特征，再由輸出圖像模塊對(duì)特征進(jìn)行多次綜合后輸出高光區(qū)域亮度正常的電路板圖片，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)還包括：

19、第一點(diǎn)：第一特征圖為融合了電路板圖片的特征圖，第二特征圖為融合了純黑圖片的特征圖，故第二特征圖的亮度較暗，再使用第二特征圖中亮度較暗的高光特征與第一特征圖中亮度較亮的高光特征進(jìn)行融合，得到亮度正常的高光特征，故可以顯示高光區(qū)域的電路板表面的電子元器件的細(xì)節(jié)，避免了高光區(qū)域影響，所以電路板圖片的清晰度較高，便于后續(xù)對(duì)電路板圖片的檢測(cè)；

20、第二點(diǎn)：對(duì)電路板圖片及特征圖進(jìn)行了多次特征提取，且增強(qiáng)了有用特征，故輸出的電路板圖片中的有用細(xì)節(jié)較多，有助于提升后續(xù)對(duì)電路板圖片的檢測(cè)的準(zhǔn)確性；

21、因此，本發(fā)明的電路板圖片的清晰度較高，便于后續(xù)對(duì)電路板圖片的檢測(cè)。

22、2、本發(fā)明一種電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法中，所述調(diào)整及池化模塊包括三個(gè)特征加強(qiáng)模塊與金字塔池化模塊，所述特征加強(qiáng)模塊包括門函數(shù)卷積模塊、膨脹卷積模塊與動(dòng)態(tài)通道注意力機(jī)制，應(yīng)用時(shí)，門函數(shù)卷積模塊用于提取有用特征，膨脹卷積模塊用于提取更多特征，動(dòng)態(tài)通道注意力機(jī)制對(duì)有用特征進(jìn)行加強(qiáng)，避免有用特征丟失，金字塔池化模塊對(duì)特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整，再將特征圖變?yōu)橄蛄刻卣鲌D，以適應(yīng)下一步驟對(duì)向量特征圖的處理。因此，本發(fā)明對(duì)有用特征的收集效果較好。

23、3、本發(fā)明一種電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法中，所述連接模塊包括兩個(gè)綜合連接模塊與一個(gè)連接卷積模塊，所述綜合連接模塊包括全連接模塊與全卷積模塊，所述特征提取模塊包括提取卷積模塊與提取增強(qiáng)模塊，應(yīng)用時(shí)，提取卷積模塊提取電路板圖片中的特征以輸出特征圖，提取增強(qiáng)模塊可以得到提取更多的特征；全連接模塊對(duì)特征進(jìn)行綜合以得到全局特征圖，再由全卷積模塊對(duì)全局特征圖進(jìn)行特征提取，前述過程重復(fù)兩次以輸出特征圖，然后由連接卷積模塊將特征圖與純黑圖片進(jìn)行融合，以輸出下一步驟中所需的暗特征圖。因此，本發(fā)明的步驟銜接性較好。

24、4、本發(fā)明一種電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法中，所述第三步中，所述第一融合模塊包括第一卷積融合模塊，所述第二融合模塊包括第二門函數(shù)卷積模塊、第二殘差塊與第二卷積融合模塊，所述第三融合模塊包括第三門函數(shù)卷積模塊、第三殘差塊與第三卷積模塊，應(yīng)用時(shí)，第一卷積融合模塊將暗特征圖與電路板圖片融合得到第一特征圖，第二門函數(shù)卷積模塊、第二殘差塊與第二卷積融合模塊依次對(duì)暗特征圖中的特征進(jìn)行增強(qiáng)得到第二特征圖，再由第三門函數(shù)卷積模塊、第三殘差塊與第三卷積模塊對(duì)第一特征圖、第二特征圖進(jìn)行融合以得到高光區(qū)域亮度正常的電路板圖片；不僅可以得到亮度正常的高光特征，且通過多次特征提取、增強(qiáng)后，對(duì)其余亮度正常的有用特征進(jìn)行了很好地保留。因此，本發(fā)明對(duì)有用特征的保留效果較好。

25、5、本發(fā)明一種電路板視覺去高光異常狀態(tài)檢測(cè)方法中，所述第四步中，所述輸出圖像模塊包括多個(gè)輸出卷積模塊、全局平均池化模塊與全連接模塊，應(yīng)用時(shí)，輸出卷積模塊對(duì)特征圖進(jìn)行特征提取，再由全局平均池化模塊減少無(wú)用特征，然后由全連接模塊對(duì)特征進(jìn)行多次綜合后輸出高光區(qū)域亮度正常的電路板圖片；減少無(wú)用特征，不僅減少了計(jì)算負(fù)擔(dān)，還提升了運(yùn)算速度。因此，本發(fā)明運(yùn)行速度較快。