一种基于卷积神经网络的焊点检测方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的焊点检测方法。
背景技术
近年来,人们对网络的需求快速增长,互联网流量快速增长,从而也大大拉动了电子制造产业需求的增长,让电子制造产业成为当今世界最重要的战略性产业之一。在互联网时代,电子产品不仅应用于计算器、移动电话以及电脑等产品,在人工智能设备、大型工业设备、汽车以及航空设备等产品上也应用广泛。电子制造业是体现一个国家的生产力水平的重要要素,也是区分发展中国家和发达国家的重要因素。我国的电子制造业规模在近年来一直呈平稳增长的态势,电子制造业已然成为了国民经济的重要支柱产业。
表面组装技术(Surface Mounted Technology,SMT)是电子制造组装行业里最流行的一种技术和工艺。SMT技术可以实现对一些印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)“自动化、高科技”加工。在近十年来,SMT技术在中国已经浸透到各个行业,各个领域,发展神速,应用范围十分广泛。虽然SMT技术有其自身的特点和优势,但是在电子制造组装业中除了有标准的元器件外,还有很多的非标准元器件,由于它们的结构外型特殊,导致很难实现全自动焊接。
尽管目前现代化企业已经普遍使用自动插装、自动焊接的生产工艺,但对一些非标元器件目前还采用手工焊接的方法,所以目前还没有任何一种焊接方法可以完全取代手工焊接。手工焊接这种传统的基于人工焊接的方式,不仅生产效率低,劳动强度大,而且对工人经验要求高,易受情绪影响等,因此人工焊接无法保证产品交付时间以及产品质量。
当PCB板焊接完成后,需要对其进行故障检测,而进行故障检测的重要前提就是对于待检测焊点的精确识别。传统方法主要是目测法,但其易受主观因素影响、不稳定、速度慢以及效率低下,容易影响产品的市场竞争力。为了助力实现自动焊接,可以使用计算机视觉等技术自动识别焊点位置。
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