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申请/专利权人：深圳市常丰激光刀模有限公司

摘要：本发明涉及柔性电路板检测技术领域，尤其涉及一种柔性电路板瑕疵检测方法及系统。所述方法包括以下步骤：根据多光谱光源阵列对柔性电路板进行多通道图像序列采集，得到多通道图像序列；对多通道图像序列进行多光谱图像立方体构建，得到多光谱图像立方体；根据多光谱图像立方体进行材质区域分割，得到材质区域图；根据材质区域图进行多特征图像融合，得到光谱特征图谱；对柔性电路板进行多角度光度图像采集，得到多角度光度图像序列。本发明通过多光谱成像降低了光照变化的影响，通过材质区域分割和光谱特征提取克服了复杂纹理的干扰，通过三维表面重建和多尺度特征融合增强了微小瑕疵的检出能力，最终实现了在复杂光照环境下的精准瑕疵检测。

主权项：1.一种柔性电路板瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：根据多光谱光源阵列对柔性电路板进行多通道图像序列采集，得到多通道图像序列；对多通道图像序列进行多光谱图像立方体构建，得到多光谱图像立方体；步骤S2：根据多光谱图像立方体进行材质区域分割，得到材质区域图；根据材质区域图进行多特征图像融合，得到光谱特征图谱，其中步骤S2具体为：步骤S21：根据多光谱图像立方体进行多光谱像素向量构建，得到多光谱像素向量数据集；对多光谱像素向量数据集进行光谱维度降维，得到多光谱像素向量降维数据集；步骤S22：对多光谱像素向量降维数据集进行光谱聚类分析，得到光谱聚类结果图；对光谱聚类结果图进行聚类结果空间平滑，得到光谱聚类结果平滑图；步骤S23：对光谱聚类结果平滑图进行材质区域边界提取，得到材质区域边界图；步骤S24：根据材质区域边界图对光谱聚类结果平滑图进行材质区域分割，得到材质区域图；对材质区域图进行光谱特征曲线拟合，得到材质区域光谱特征曲线；步骤S25：对材质区域光谱特征曲线进行特征波段选择，得到特征波段集合；根据特征波段集合对多光谱图像立方体进行对应波段图像提取并进行特征图像构建，得到特征图像集；步骤S26：对特征图像集进行多特征图像融合，得到光谱特征图谱；步骤S3：对柔性电路板进行多角度光度图像采集，得到多角度光度图像序列；根据多角度光度图像序列进行光谱特征高度配准图提取，得到光谱特征高度配准图；利用光谱特征高度配准图对材质区域图进行材质表面纹理数据库构建，得到材质表面纹理数据库；根据材质表面纹理数据库进行高分辨率模型优化，得到高分辨率三维表面模型，其中步骤S3具体为：步骤S31：对柔性电路板进行多角度光度图像采集，得到多角度光度图像序列；根据多角度光度图像序列进行光谱特征高度配准图提取，得到光谱特征高度配准图，其中步骤S31具体为：步骤S311：根据多光谱光源阵列对柔性电路板进行多角度光度图像采集，得到多角度光度图像序列；步骤S312：对多角度光度图像序列进行图像亮度差异分析，得到图像亮度差异数据；利用图像亮度差异数据以及朗伯反射模型对多角度光度图像序列进行像素点法向量方向计算，得到法线图；步骤S313：利用法线图对柔性电路板进行表面高度信息计算，得到高度图；步骤S314：对高度图以及光谱特征图谱进行图像精确配准，得到光谱特征高度配准图；步骤S32：利用光谱特征高度配准图对材质区域图进行材质区域分割优化，得到材质区域分割优化图；步骤S33：对材质区域分割优化图中不同材质区域进行高度和光谱特征信息提取，得到高度和光谱特征参数；根据高度和光谱特征参数进行材质表面纹理数据库构建，得到材质表面纹理数据库；步骤S34：利用光谱特征高度配准图进行三维网格模型构建，得到柔性电路板表面三维网格模型；步骤S35：根据材质表面纹理数据库对柔性电路板表面三维网格模型进行纹理映射，得到纹理映射三维网格模型；步骤S36：对纹理映射三维网格模型进行高分辨率模型优化，得到高分辨率三维表面模型；步骤S4：对高分辨率三维表面模型进行曲率特征图金字塔构建，得到曲率特征图金字塔；对曲率特征图金字塔进行多尺度特征融合，得到多尺度融合特征图金字塔；对多尺度融合特征图金字塔进行多尺度特征聚合，得到多尺度特征金字塔，其中步骤S4具体为：步骤S41：对高分辨率三维表面模型进行高斯金字塔构建，得到高斯金字塔；步骤S42：对高斯金字塔进行顶点法线方向计算，得到顶点法线方向数据；根据顶点法线方向数据进行范围映射并进行法线方向图金字塔构建，得到法线方向图金字塔；步骤S43：根据法线方向图金字塔进行形状指数计算并进行形状指数图金字塔构建，得到形状指数图金字塔；步骤S44：对形状指数图金字塔进行曲率特征提取并进行曲率特征图金字塔构建，得到曲率特征图金字塔；步骤S45：对高分辨率三维表面模型进行二维平面映射并进行纹理特征提取，得到纹理特征图金字塔；步骤S46：对曲率特征图金字塔以及纹理特征图金字塔进行多尺度特征融合，得到多尺度融合特征图金字塔；步骤S47：对多尺度融合特征图金字塔进行局部特征描述，得到局部特征描述图金字塔；对局部特征描述图金字塔进行显著性特征增强，得到显著性增强特征图金字塔；对显著性增强特征图金字塔进行多尺度特征聚合，得到多尺度特征金字塔；步骤S5：对多尺度特征金字塔进行多尺度特征逐层编码，得到多尺度特征编码金字塔；对多尺度特征编码金字塔进行全局特征池化，得到全局特征向量；对全局特征向量进行非线性变换，得到深度瑕疵特征向量，其中步骤S5具体为：步骤S51：对多尺度特征金字塔进行数据增强，得到数据增强特征金字塔；步骤S52：将数据增强特征金字塔输入至预训练的深度特征提取器模型中，进行多尺度特征逐层编码，得到多尺度特征编码金字塔；步骤S53：对多尺度特征编码金字塔进行注意力机制引入分析，得到注意力增强特征金字塔；对注意力增强特征金字塔进行特征图融合，得到融合特征金字塔；步骤S54：对融合特征金字塔进行全局特征池化，得到全局特征向量；对全局特征向量进行特征向量降维，得到全局特征降维向量；步骤S55：对全局特征降维向量进行瑕疵特征增强，得到瑕疵特征增强向量；对瑕疵特征增强向量进行瑕疵区分优化，得到瑕疵特征优化向量；步骤S56：将瑕疵特征优化向量输入至全连接层中，进行非线性变换，得到深度瑕疵特征向量；步骤S6：根据深度瑕疵特征向量进行类别激活图生成，得到类别激活图；对类别激活图进行瑕疵数据融合，得到瑕疵分类结果和定位图，其中步骤S6具体为：步骤S61：将深度瑕疵特征向量输入至预训练的多分类器模型中，进行分类预测，得到瑕疵类别概率分布数据；步骤S62：利用预设的置信度阈值对瑕疵类别概率分布数据进行瑕疵类别判定，得到瑕疵分类结果数据；步骤S63：根据瑕疵分类结果数据进行类别激活图生成，得到类别激活图；步骤S64：将类别激活图映射至多尺度特征金字塔中，进行瑕疵精确定位，得到多尺度瑕疵定位图；步骤S65：对多尺度瑕疵定位图进行瑕疵区域边界优化，得到瑕疵定位优化图；步骤S66：对瑕疵定位优化图以及瑕疵分类结果数据进行瑕疵数据融合，得到瑕疵分类结果和定位图；步骤S7：根据瑕疵分类结果和定位图以及高分辨率三维表面模型定位图进行瑕疵区域分割提取，得到瑕疵三维模型；对瑕疵三维模型进行三维缺陷信息叠加，得到三维瑕疵检测模型；利用三维瑕疵检测模型进行柔性线路板瑕疵检测分析，得到柔性线路板瑕疵检测数据，其中步骤S7具体：步骤S71：将瑕疵分类结果和定位图映射至高分辨率三维表面模型中，进行瑕疵区域三维定位，得到三维定位瑕疵区域数据；步骤S72：根据三维定位瑕疵区域数据对高分辨率三维表面模型进行瑕疵区域分割提取，得到瑕疵三维模型；步骤S73：对瑕疵三维模型进行瑕疵表面特征计算，得到瑕疵表面特征数据；步骤S74：将瑕疵分类结果和定位图映射至瑕疵三维模型中，进行瑕疵类别标签匹配，得到类别标签瑕疵三维模型；步骤S75：根据瑕疵表面特征数据对类别标签瑕疵三维模型进行三维缺陷信息叠加，得到三维瑕疵检测模型；步骤S76：利用三维瑕疵检测模型进行柔性线路板瑕疵检测分析，得到柔性线路板瑕疵检测数据。

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