一种基于深度学习的全自动电路板缺陷检测系统及方法
基本信息
| 申请号 | CN201910825571.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110726735A | 公开（公告）日 | 2020-01-24 |
| 申请公布号 | CN110726735A | 申请公布日 | 2020-01-24 |
| 分类号 | G01N21/956;G01N21/88;G01B11/00 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 鲁刚 | 申请（专利权）人 | 北京精思博智科技有限公司 |
| 代理机构 | 天津睿禾唯晟专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 北京精思博智科技有限公司 |
| 地址 | 100089 北京市海淀区苏州街55号3层01-A239 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习的全自动电路板缺陷检测系统及方法，包括处理器、标记模块、图像采集设备、穹顶光源、上料系统、下料系统和可调速传送系统，所述处理器内设有深度学习检测模块，所述标记模块、图像采集设备、穹顶光源、上料系统、下料系统和可调速传送系统均与处理器连接，本发明在于运用深度神经学习网络，通过大量的质量缺陷图像的训练，得到计算机识别模型，在检测设备中，该识别模型在代检物图像中自动识别缺陷并进行分类、记录坐标，自动录入数据库。 |
