一種基于注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的PCB缺陷檢測方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110410707.X 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113112482A 公開（公告）日 2021-07-13
申請(qǐng)公布號(hào) CN113112482A 申請(qǐng)公布日 2021-07-13
分類號(hào) G06T7/00（2017.01）I;G06T7/10（2017.01）I;G06T7/62（2017.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張成英;李緗珍 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 深圳市玻爾智造科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 杭州九洲專利事務(wù)所有限公司 代理人 張羽振
地址 518110廣東省深圳市龍華區(qū)觀瀾街道大富社區(qū)大富工業(yè)區(qū)20號(hào)硅谷動(dòng)力智能終端產(chǎn)業(yè)園A5棟101
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的PCB缺陷檢測方法，包括步驟：輸入圖片，捕獲圖像并提取圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建視覺增益網(wǎng)絡(luò)模型；訓(xùn)練視覺增益網(wǎng)絡(luò)模型。本發(fā)明的有益效果是：通過分析注意機(jī)制和視覺增益機(jī)制之間的關(guān)系，將相關(guān)機(jī)制進(jìn)一步融入到Faster RCNN模型中，構(gòu)建視覺增益網(wǎng)絡(luò)模型（VG?RCNN模型）；使用Focal Loss代替原來的交叉熵，通過減少易分類樣本的權(quán)重，從而使得VG?RCNN模型在訓(xùn)練時(shí)更專注于難分類的樣本。通過低成本的圖像處理技術(shù)提高了PCB板缺陷檢測的精度；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本發(fā)明具較高精確率，相比其他方法更加快速魯棒。