一种YOLOv5和EfficientNet的PCB焊点缺陷检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210950446.5
IPC分类号：G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-08-09
申请人：
重庆邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种YOLOv5和EfficientNet的PCB焊点缺陷检测方法
申请号	CN202210950446.5	申请日期	2022-08-09
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-25	公开/公告号	CN115393291A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;4;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;4;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	郑凯;姜丹;蒋炜杰;白银;伍申鑫;石阳;魏博;曾广权;姚登科
代理机构	北京同恒源知识产权代理有限公司	代理人	方钟苑

摘要

本发明涉及一种YOLOv5和EfficientNet的PCB焊点缺陷检测方法，属于PCB焊点缺陷检测领域，包括以下步骤S1采集PCB图像；S2对含有缺陷的PCB图像进行标注，形成数据集，并划分数据集；S3构建用于易识别缺陷类型检测但难识别缺陷类型定位的YOLOv5目标检测网络；再构建对难识别缺陷类型进行细粒度分类的EfficientNet图像分类网络；S4分别对YOLOv5目标检测网络和EfficientNet图像分类网络进行训练和验证；S5使用训练好的最优模型对测试集进行检测测试；S6使用测试完成的模型进行PCB焊点缺陷检测；S7对识别到的含有缺陷的PCB进行分拣。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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