(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211207713.6 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 江苏宝翼通讯科技有限公司 地址 226300 江苏省南 通市通州区东社镇 新通掘公路3 333号 (72)发明人 成骁　陈成　陆丹华　刘小虎　 景红艳　姜建梅　王新峰　 (74)专利代理 机构 南通一恒专利商标代理事务 所(普通合伙) 32553 专利代理师 梅家祺 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/40(2017.01) G06T 7/90(2017.01)G06V 10/28(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种计算机PCB主板生产质量检测方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种计算机PCB主板生产质量检测方法。 该方法对 经由图像识别电子设备所识别得到的PCB主板表 面图像进行数据获取， 获取PCB主板表面的数据， 进而对获取的数据进行处理分析， 该方法的侧重 点是对获取数据后的数据处理方法进行改进， 改 变现有LBP算法的阈值， 并在其中加入颜色特征 信息来完成缺陷类别判断， 并额外获取了缺陷区 域的边缘梯度特征信息。 本发明提供的该方法经 过对数据处理方法的改进， 解决了现有LBP算法 对PCB进行质量检测时精确度不足的问题， 解决 了LBP算法在检测PCB质量时无法满足精确度要 求的技术问题。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115272350 A 2022.11.01 CN 115272350 A 1.一种计算机PCB主板生产质量检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取PCB主板表面图像， 根据PCB主板表面图像确定PCB主板表面是否存在缺 陷， 并在缺 陷存在时确定缺陷区域； 以PCB主板表面灰度图像的缺陷区域中任一像素点为中心像素点， 确定一个设定大小 的窗口， 计算窗口边缘上各个像素点灰度值与中心像素点灰度值的差值的均值， 以所述均 值作为阈值， 计算中心像素点的LBP值： 其中， 为窗口边缘上第i个像素点的灰度 值， 为窗口内中心像素点的灰度值， M为阈 值， P为窗口边 缘上像素点总数， 为门限函数； 对PCB主板表面图像进行Lab空间转换， 根据窗口中心像素点的LBP值以及颜色信息， 得 到同时表征窗口纹 理特征信息与颜色特 征信息的特 征值： 其中， LBPC为同时表征窗口纹理特征信息与颜色特征信息的特征值， 为窗口中心像 素点的LBP值， 表示窗口内各个像素点的色彩值， 为窗口中心像素点的色彩值， 为窗口边缘上各个像素点色彩值相对于中心像素点色彩值的偏差程度的均值， L表示亮度 维度， a和b表示颜色对立维度； 缺陷区域内所有像素点对应得到的特征值即为缺陷区域的特征信 息， 将所述特征信 息 输入训练好的神经网络进行缺陷的确 定与分类， 得到PCB主板生产质量评价值， 完成PCB主 板生产质量检测。 2.根据权利要求1所述的计算机PCB主板生产质量检测方法， 其特征在于， 所述特征信 息还包括缺陷区域的边缘梯度特征信息， 所述缺陷区域的边缘梯度特征信息的确定方法 为： 对PCB主板表面灰度图像进行边缘检测， 确定缺陷区域的边缘， 在缺陷区域边缘上任取 一像素点Q， 确定像素点Q的设定大小的邻域， 去除邻域内所有的属于缺陷边缘的像素点， 得 到两部分新的邻域， 分别为 缺陷邻域以及正常邻域； 在缺陷邻域中任取一像素点 W， 计算其与缺陷区域 边缘上像素点 Q之间的差异C：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272350 A 2其中， 为缺陷邻域中像素点W的灰度值， 为缺陷区域边缘上像素点Q的灰度值， 以及 分别为Lab空间下缺陷邻域中像素点W以及缺陷区域边缘 上像素点Q的亮度信息， 以及 分别为Lab空间下缺陷邻域中像素点W以及缺陷区域边缘上像素点Q从绿色到红色 的颜色分量， 以及 分别为Lab空间下缺陷邻域中像素点W以及缺陷区域边缘上像素点Q 从蓝色到 黄色的颜色 分量； 确定缺陷邻域中与像素点Q之间的差异C最大的像素点E， 则可得像素点Q的第一特征向 量 ： 其中， 为像素点E的坐标， 为像素点 Q的坐标； 相应的， 可在正常邻域中得到像素点Q的第二特征向量 ， 也即缺陷区域边缘上像素 点Q对应两个特征向量， 缺陷区域边缘上所有像素点的特征向量即为所述缺陷区域的边缘 梯度特征信息。 3.根据权利要求1或2所述的计算机PCB主板生产质量检测方法， 其特征在于， 所述根据 PCB主板表面图像确定P CB主板表面是否存在缺陷， 并在缺陷存在时确定缺陷区域的具体方 法为： 将所述PCB主板表面图像进行灰度化处理， 得到PCB主板表面灰度图像， 将PCB主板表面 灰度图像与标准的无表面缺陷的PCB主板表面灰度图像作差得到差值图像， 并对差值图像 进行二值化处理， 差异区域标记为1， 其 余区域标记为0， 得到二 值图像； 若二值图像所有像素点的灰度 值均为0， 则PCB主板表面不存在缺陷， 否则PCB主板表面 存在缺陷， 将二值图像与所述PCB主板表面图像相乘， 完成对PCB主板表面图像上缺陷位置 的标记。 4.根据权利 要求3所述的计算机PCB主板生产质量检测方法， 其特征在于， 所述PCB主板 生产质量评价 值为： 其中， Z为PCB主板生产质量评价值， 为PCB主板表面不同种类缺陷所对应 的权重， 为PCB主板表面第i个缺陷区域的面积， n 为PCB主板表面的缺陷总个数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272350 A 3