一种基于深度学习目标检测算法的焊点质量检测方法及其实现系统

摘要

本发明涉及一种基于深度学习目标检测算法的焊点质量检测方法及其实现系统，包括步骤如下：(1)采集数据并进行前期预处理：采集图片中每一个焊点的位置和类别，对进行标注，对图片统一尺寸大小；(2)提取特征；(3)利用RPN网络自动生成多个建议区域，并映射到深度卷积神经网络模型最后一层的特征图上；(4)筛选并生成固定尺寸的特征图；(5)送入边界回归网络及分类器，得到焊点的位置与类别，以提示检测人员是否对电路板进行重新加工。本发明完全实现自动化，无需焊点检测的专业知识，从根本上避免了工人工作效率不稳定的问题，无须雇佣大量质检员，解放大量劳动力的同时也为企业节约生产成本。