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一种基于改进的全卷积神经网络的PCB缺陷检测方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2022100851766
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2022100851766 | 专利名称 | 一种基于改进的全卷积神经网络的PCB缺陷检测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T 7/00 (2017.01),G06T 5/90 (2024.01),G06T 5/20 (2006.01),G06T 5/60 (2024.01),G06T 7/11 (2017.01),G06T 7/136 (2017.01),G06T 7/33 (2017.01),G06V 10/80 (2 |
| 申请人 | 常州大学 | 申请地址 | 江苏省常州市武进区滆湖中路21号 |
| 发明人 | 孙晓鹏,郑剑锋,周海翔,高寅冲,唐文祺 | 申请日期 | 2022-01-25 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-09-09 15:56:05 |
| 专利摘要 | 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于改进的全卷积神经网络的PCB缺陷检测方法，包括S1、采集标准和待测PCB图像；S2、对图像进行灰度变换；S3、对图像进行高斯滤波、对数变换、最大类方差法阈值分割；S4、采用归一化互相关模板匹配；S5、对图像二值化后做差影运算；S6、对图像形态学处理；S7、将图像输入改进的全卷积神经网络模型。本发明在第四卷积层后引入了连续空洞卷积模块，增大了感受野的同时解决了普通空洞卷积损失信息连续性的问题；传统的跳级结构因其上采样率偏大，得到的图片效果不理想，本发明在上采样层之后引入了改进的跳级结构，降低了上采样率，从而得到多尺度融合的特征，以提高图像的分辨率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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