一种基于注意力机制网络的PCB缺陷检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110410707.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113112482A | 公开（公告）日 | 2021-07-13 |
| 申请公布号 | CN113112482A | 申请公布日 | 2021-07-13 |
| 分类号 | 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 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张成英;李缃珍 | 申请（专利权）人 | 深圳市玻尔智造科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州九洲专利事务所有限公司 | 代理人 | 张羽振 |
| 地址 | 518110广东省深圳市龙华区观澜街道大富社区大富工业区20号硅谷动力智能终端产业园A5栋101 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于注意力机制网络的PCB缺陷检测方法，包括步骤：输入图片，捕获图像并提取图像数据，对图像数据进行数据预处理；构建视觉增益网络模型；训练视觉增益网络模型。本发明的有益效果是：通过分析注意机制和视觉增益机制之间的关系，将相关机制进一步融入到Faster RCNN模型中，构建视觉增益网络模型（VG‑RCNN模型）；使用Focal Loss代替原来的交叉熵，通过减少易分类样本的权重，从而使得VG‑RCNN模型在训练时更专注于难分类的样本。通过低成本的图像处理技术提高了PCB板缺陷检测的精度；实验结果表明本发明具较高精确率，相比其他方法更加快速鲁棒。 |
