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摘要
本发明公开了一种基于深度学习与体积测算的混合式焊锡缺陷检测方法,包括如下步骤：获取工件上PCB板的深度图像数据及对应的亮度图像数据并裁剪；将亮度图像数据和深度图像数据进行融合；利用深度学习模型进行正面形态检测,利用检测到的焊锡范围提取深度图像中的正面焊锡区域；获得正面焊锡的底面高度,并计算正面焊锡体积；对侧面线扫深度图像进行处理,获得真实的焊锡深度数据并计算侧面焊锡底部深度,累加求和并乘以体积超参数计算侧面焊锡体积；根据焊锡使用的固定锡量及求取的正面、侧面焊锡体积估计背面焊锡体积,并判断PCB板的焊锡是否存在缺陷,结果推送后,结束检测。本发明还公开了一种用于实现上述缺陷检测方法的缺陷检测系统。
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