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一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法與流程

文檔序號:40584593發(fā)布日期:2025-01-07 20:24閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述方法包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第二步中,所述第一圖像分解模塊組(2)包括三個第一圖像分解模塊(21),每個第一圖像分解模塊(21)都將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶,然后由第一圖像分解模塊(21)對所有子帶進行降維、特征提取。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第二步中,所述第一圖像分解模塊(21)包括第一注意力小波變換模塊(211)與第一殘差模塊(212),所述第一圖像分解模塊(21)都將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶為第一注意力小波變換模塊(211)都將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶,所述第一圖像分解模塊(21)對所有子帶進行降維、特征提取為第一殘差模塊(212)對所有子帶進行降維、特征提取。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第二步中,所述圖像拼合模塊組(3)包括三個圖像拼合模塊(31),每個圖像拼合模塊(31)都對所有子帶進行降維、特征提取,再由圖像拼合模塊(31)對所有子帶進行降維、特征提取,然后由圖像拼合模塊(31)將所有子帶重構(gòu)為完整的暗光特征圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述圖像拼合模塊(31)包括拼合殘差模塊(311)與拼合注意力小波逆變換模塊(312),所述圖像拼合模塊(31)都對所有子帶進行降維、特征提取為拼合殘差模塊(311)對所有子帶進行降維、特征提取,所述圖像拼合模塊(31)將所有子帶重構(gòu)為完整的暗光特征圖為拼合注意力小波逆變換模塊(312)將所有子帶重構(gòu)為完整的暗光特征圖。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第三步中,所述第二圖像分解模塊組(5)包括三個第二圖像分解模塊(51),每個第二圖像分解模塊(51)都將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶,然后由第二圖像分解模塊(51)對所有子帶進行降維、特征提取。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第三步中,所述第二圖像分解模塊(51)包括第二注意力小波變換模塊(511)與第二殘差模塊(512),所述第二圖像分解模塊(51)都將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶為第二注意力小波變換模塊(511)都將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶,所述第二圖像分解模塊(51)對所有子帶進行降維、特征提取為第二殘差模塊(512)對所有子帶進行降維、特征提取。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第三步中,所述圖像修正模塊組(6)包括三個圖像修正模塊(61),圖像修正模塊(61)都對所有子帶進行降維、特征提取,然后由圖像修正模塊(61)將所有子帶的空間域轉(zhuǎn)換為頻率域,以凸顯子帶中需要暗光修復(fù)的特征,再由圖像修正模塊(61)根據(jù)光照參數(shù)對所有子帶中需要暗光修復(fù)的特征進行亮度提升,然后得到光照信息正常的子帶,再將子帶從頻率域轉(zhuǎn)化為空間域,然后由圖像修正模塊(61)將所有子帶重構(gòu)為亮度正常的特征圖。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第三步中,所述圖像修正模塊(61)包括修正殘差模塊(611)、頻率特征變換模塊(612)與修正注意力小波逆變換模塊(613),所述圖像修正模塊(61)都對所有子帶進行降維、特征提取為修正殘差模塊(611)都對所有子帶進行降維、特征提取;所述圖像修正模塊(61)將所有子帶的空間域轉(zhuǎn)換為頻率域為頻率特征變換模塊(612)將所有子帶的空間域轉(zhuǎn)換為頻率域;所述圖像修正模塊(61)根據(jù)光照參數(shù)對所有子帶中需要暗光修復(fù)的特征進行亮度提升為頻率特征變換模塊(612)根據(jù)光照參數(shù)對所有子帶中需要暗光修復(fù)的特征進行亮度提升;所述圖像修正模塊(61)將所有子帶重構(gòu)為亮度正常的特征圖為修正注意力小波逆變換模塊(613)將所有子帶重構(gòu)為亮度正常的特征圖。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,其特征在于:所述第二步中,所述第一圖像分解模塊組(2)與圖像拼合模塊組(3)之間設(shè)置有殘差連接(8);所述第三步中,所述第二圖像分解模塊組(5)與圖像修正模塊組(6)之間設(shè)置有殘差連接(8)。


技術(shù)總結(jié)
一種電路板視覺異常狀態(tài)檢測方法,所述方法包括以下步驟:第一步:先獲取暗光圖片;第二步:先獲取暗光特征圖,再將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶,然后將所有子帶重構(gòu)為完整的暗光特征圖,此時,得到光照參數(shù);第三步:先得到暗光特征圖,再將暗光特征圖分解為不同頻率的多個子帶,然后根據(jù)光照參數(shù)對所有子帶中進行亮度提升,然后將所有子帶重構(gòu)為正常亮度的特征圖,再輸出正常亮度的圖片;將暗光條件下所拍攝的電路板圖片修正為正常亮度的電路板圖片,故圖片清晰度較高;前述過程中,還進行了多次篩選以保留子帶中的關(guān)鍵特征,故圖片的有效細節(jié)較多。因此,本設(shè)計的電路板圖片清晰度較好,且圖片的有效細節(jié)較多。

技術(shù)研發(fā)人員:程浩宇,侯志巖,袁德焱
受保護的技術(shù)使用者:武漢船用機械有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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