(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111625624.9 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 湖南云箭智能科技有限公司 地址 410116 湖南省长 沙市雨花区振华路 199号湖南环保科技产业园创业中心 101房 (72)发明人 曹美春　刘美学　高万军　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 代理人 刘林　陈攀 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 板卡质量的分区检测方法、 装置、 设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明涉及质量检测技术领域， 具体而言， 涉及一种板卡质量的分区检测方法、 装置、 设备 及可读存储介质， 所述方法包括获取一种类型的 合格板卡的三维图像信息和未检验的板卡的三 维图像信息； 基于运用语义分割依次对至少两个 合格板卡的三维图像信息进行分区和标记， 然后 将每个分区图像依次进行灰度变换和特征提取， 得到每个所述分区图像的灰度值集合的矩 阵特 征值； 基于聚类算法得到每个所述矩阵特征值的 误差阈值， 并基于卷积神经网络算法建立板卡质 量的分区检测模型对未检验的板卡的三维图像 信息进行检测， 得到第二信息内的板卡质量的分 区检测结果。 本发明可以多个区域同时检测， 检 测速度快， 减少人力物力投入， 不用经过人工处 理更客观准确。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 114240928 A 2022.03.25 CN 114240928 A 1.一种板卡质量的分区检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取第二信息和至少两个第 一信息， 每个所述第 一信息均包括一种类型的合格板卡的 三维图像信息， 所述第二信息为未检验的板卡的三维图像信息； 基于运用语义分割依次对至少两个所述第 一信息进行分区和标记， 得到每个所述第 一 信息的分区图像； 将每个所述分区图像依次进行灰度变换和特征提取， 得到每个所述分区图像的灰度值 集合的矩阵特 征值； 基于聚类算法得到每个所述矩阵特征值的误差 阈值， 并基于卷积神经网络算法建立板 卡质量的分区检测模型对第二信息内的板卡质量进行检测， 得到第二信息内的板卡质量的 分区检测结果。 2.根据权利要求1所述的板卡质量的分区检测方法， 其特征在于， 所述基于运用语义分 割依次对至少 两个所述第一信息进行分区和标记， 得到每个所述第一信息的分区图像， 包 括： 依次将至少两个所述第 一信息发送至语义分割模型进行检测， 得到每个所述第 一信息 内的板卡上所有 元器件的像素点， 并基于边缘检测算法获取每个所述第一信息内的板卡上 所有元器件像素点的范围信息； 获取第三信息， 所述第三信息包括至少一个， 每个所述第三信息包括一个所述第一信 息内的板卡上每 个元器件位置信息； 基于每个所述范围信 息和所述第 三信息， 依次计算每个所述第 一信息内的板卡上的元 器件大小和元器件高度， 并基于层次分析法、 所述元器件大小和所述元器件高度对每个所 述板卡进行分区， 得到每 个所述板卡的分区信息； 基于标记整理算法将每个所述分区信息进行标号， 得到每个所述第一信息的分区图 像。 3.根据权利要求1所述的板卡质量的分区检测方法， 其特征在于， 所述将每个所述分区 图像依次进行灰度变换和特征提取， 得到每个所述分区图像的灰度值集合的矩阵特征值， 包括： 依次将每个所述分区图像进行灰度变换， 得到每个所述分区图像的灰度图， 通过SEMB ‑ LBP特征提取算法提取 所述灰度图内每 个像素点的LBP值； 依次将每个所述灰度图内具有相同LBP值的像素点依次相连， 得到每个所述分区图像 的特征图， 并对每个所述特征图建立灰度直方图， 得到每个所述分区图像的特征图的灰度 值； 建立至少两个灰度值集合， 每个所述灰度值集合中包括一张所述板卡内的所有分区图 像的特征图的灰度值； 将每个所述灰度值集合分别建立矩阵， 得到每个所述灰度值集合的灰度值集合矩阵， 并基于矩阵特 征值的计算公式计算得到每 个所述灰度值 集合矩阵的矩阵特 征值。 4.根据权利要求1所述的板卡质量的分区检测方法， 其特征在于， 所述得到第 二信息内 的板卡质量的分区检测结果之后， 还 包括： 调用所述第二信息内的板卡质量的分区检测结果 为不符合要求的分区图像； 将所述不符合要求的分区图像进行放大对比处理， 得到至少一个第一区域， 所述第一权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114240928 A 2区域为不符合要求的分区图像与合格的分区图像对应的像素点 不相同的区域； 基于通过因子分析法对所有的所述第 一区域进行分析处理， 选取其中两个第 一区域作 为关键因子， 并将所述关键因子圈出， 并提示检测人员进行优先检测是否为该区域内元器 件出现质量问题。 5.一种板卡质量的分区检测装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取单元， 用于获取第二信息和至少两个第一信息， 每个所述第一信息均包括一 种类型的合格板卡的三维图像信息， 所述第二信息为未检验的板卡的三维图像信息； 第一处理单元， 用于基于运用语义分割依次对至少两个所述第一信息进行分区和标 记， 得到每 个所述第一信息的分区图像； 第二处理单元， 用于将每个所述分区图像依次进行灰度变换和特征提取， 得到每个所 述分区图像的灰度值 集合的矩阵特 征值； 第一检测单元， 用于基于聚类算法得到每个所述矩阵特征值的误差阈值， 并基于卷积 神经网络算法建立板卡质量的分区检测模型对第二信息内的板卡质量进 行检测， 得到第二 信息内的板卡质量的分区检测结果。 6.根据权利要求5所述的板卡质量的分区检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一检测子单元， 用于依次将至少两个所述第一信息发送至语义分割模型进行检测， 得到每个所述第一信息内的板卡上所有元器件的像素点， 并基于边缘检测算法获取每个所 述第一信息内的板卡上 所有元器件像素点的范围信息； 第一获取子单元， 用于获取第 三信息， 所述第 三信息包括至少一个， 每个所述第 三信息 包括一个所述第一信息内的板卡上每 个元器件位置信息； 第一计算子单元， 用于基于每个所述范围信息和所述第三信息， 依次计算每个所述第 一信息内的板卡上 的元器件大小和元器件高度， 并基于层次分析法、 所述元器件大小和所 述元器件高度对每 个所述板卡进行分区， 得到每 个所述板卡的分区信息； 第一标记子单元， 用于基于标记整理算法将每个所述分区信息进行标号， 得到每个所 述第一信息的分区图像。 7.根据权利要求5所述的板卡质量的分区检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一处理子单元， 用于依次将每个所述分区图像进行灰度变换， 得到每个所述分区图 像的灰度图， 通过SE MB‑LBP特征提取算法提取 所述灰度图内每 个像素点的LBP值； 第二处理子单元， 用于依次将每个所述灰度图内具有相同LBP值的像素点依次相连， 得 到每个所述分区图像的特征图， 并对每个所述特征图建立灰度直方图， 得到每个所述分区 图像的特 征图的灰度值； 第三处理子单元， 用于建立至少两个灰度值集合， 每个所述灰度值集合中包括一张所 述板卡内的所有分区图像的特 征图的灰度值； 第四处理子单元， 用于将每个所述灰度值集合分别建立矩阵， 得到每个所述灰度值集 合的灰度值集合矩阵， 并基于矩阵特征值的计算 公式计算得到每个所述灰度值集合矩阵的 矩阵特征值。 8.根据权利要求5所述的板卡质量的分区检测装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 第一调用单元， 用于调用所述第 二信息内的板卡质量的分区检测结果为不符合要求的 分区图像；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114240928 A 3