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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种基于改进插值最远点采样的PCB焊点缺陷检测方法，具体为：3D相机对印制电路板扫描获取PCB点云数据；对PCB点云预处理再划分训练集和测试集；搭建基于PointNet++两阶段的PCB焊点检测模型；确定基板和焊点的交界线L；用最近邻插值算法NN得到焊点密集的PCB点云；将最远点采样算法结合交界线L对PCB进行采样；由分割模型分割出焊点，记录检测结果并基于评价指标对模型分割性能评估；融合最远点采样算法和密度最远点采样算法对焊点点云采样，将采样后的点送入分类模型对每个焊点分类；输出每个焊点的类别，记录检测结果并基于评价指标对模型分割性能评估。本发明提高了PCB焊点检测精度和准确率。
主权项：1.一种基于改进插值最远点采样的PCB焊点缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：搭建3D相机和传送装置，对PCB扫描获取PCB点云数据；步骤2：对PCB点云数据预处理，再将点云数据划分训练集和测试集；步骤3：搭建基于PointNet++的两阶段PCB焊点检测模型；步骤4：根据PCB点云的Z坐标值分布规律，确定基板和焊点的交界线L；步骤5：用自然邻点插值法对PCB点云插值，通过交界线L提取出插值后的焊点点云，再和原始PCB点云合并，得到焊点密集的PCB点云，提出焊点插值法；步骤6：将最远点采样算法结合交界线L对PCB进行采样，实现在基板和焊点交界处采样较多的点，提出新的采样算法；步骤7：由分割模型分割出焊点，记录检测结果并基于评价指标对模型分割性能评估；步骤8：融合FPS算法和密度最远点采样算法提出DF-FPS采样算法，对焊点点云采样，将采样后的点送入分类模型对每个焊点分类；步骤9：输出每个焊点的类别，记录检测结果并基于评价指标对模型分割性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于改进插值最远点采样的PCB焊点缺陷检测方法
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