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公开(公告)号：CN111652844B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010345590.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 中国空间技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像区域增长的X射线缺陷检测方法，所述方法包括如下步骤：对元器件图像中的外部阴影进行滤波处理得到阴影滤波后的图像；对阴影滤波后的图像采用基于灰度投影积分的边缘检测方法得到阴影滤波后的图像中元器件的倾斜角度，对阴影滤波后的图像进行空间坐标变换得到旋转校正后的元器件图像；将旋转校正后的元器件图像通过双三次内插算法得到统一尺寸的图像；对统一尺寸的图像采用归一化互相关的匹配算法得到模板匹配的图像；采用区域生长算法的对模板匹配的图像进行图像分割得到元器件的缺陷位置。本发明解决了当前的X射线检测试验效率较低，人员劳动强度大的问题。
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公开(公告)号：CN111652844A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010345590.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 中国空间技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像区域增长的X射线缺陷检测方法，所述方法包括如下步骤：对元器件图像中的外部阴影进行滤波处理得到阴影滤波后的图像；对阴影滤波后的图像采用基于灰度投影积分的边缘检测方法得到阴影滤波后的图像中元器件的倾斜角度，对阴影滤波后的图像进行空间坐标变换得到旋转校正后的元器件图像；将旋转校正后的元器件图像通过双三次内插算法得到统一尺寸的图像；对统一尺寸的图像采用归一化互相关的匹配算法得到模板匹配的图像；采用区域生长算法的对模板匹配的图像进行图像分割得到元器件的缺陷位置。本发明解决了当前的X射线检测试验效率较低，人员劳动强度大的问题。
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公开(公告)号：CN115861229A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211528460.2
申请日：2022-11-30
Applicant: 中国空间技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5s元器件封装缺陷X射线检测方法。构建样本数据集；采集到的X射线芯片图像通过人工标注得到每一张图片的标签数据，标签数据包括：气泡缺陷的中心点坐标值、宽高值和类别。采用K‑means++算法对芯片数据集真实标注框宽高值进行聚类，得到三个尺度的先验框初始值。搭建轻量化的YOLOv5s轻量化检测模型，为充分利用多尺度语义信息，采用轻量的BiFPN的多尺度双向特征融合思想构建特征融合网络。引入Ghost模块替换掉C3模块，对主干网络进行轻量化，在不降低精度的前提下提高检测速度。构建损失函数，利用QFocal loss代替二分类交叉熵损失函数，解决正负样本不均衡问题。
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公开(公告)号：CN114155197A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111314595.4
申请日：2021-11-08
Applicant: 中国空间技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种元器件缺陷检测方法及装置，所述方法包括：获取目标元器件的X射线图像，并对所述X射线图像进行降噪处理，得到第一图像；消除所述第一图像的非均匀光照背景，得到第二图像；基于模板匹配定位所述第二图像中待检测的目标元器件图像；通过预设图像分割算法，将目标元器件图像从所述第二图像中分割出来；基于局部信息熵结合区域生长算法，对所述X射线图像中的多余物进行检测，以检测到所述目标元器件的缺陷。本申请实施例提供的元器件缺陷检测方法，高效且可节省大量人力资源，所得检测结果准确、可靠。
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