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申请/专利权人：泰山科技学院

摘要：本发明提供一种印刷电路电子元器件寿命评估与维护方法，本发明通过对印刷电路板进行整体识别可定位到芯片所在区域，通过分割X光相应区域图像进行缺陷检测可避免电路板其他区域所带来的影响，在进行芯片区域时，本发明针对多尺度的芯片目标时引入大尺度卷积核和坐标注意力模块增大感受视野，同时为了提高特征图精度，尽量避免过多预先降采样操作，通过上述方法，本发明无需进行物理和化学的拆解即可完成对整个印刷电路电子元器件寿命评估，大大节约了检测耗材同时提升了检测效率。

主权项：1.一种印刷电路电子元器件寿命评估与维护方法，该方法包括以下步骤：S1：利用图像采集设备拍摄得到待检查的印刷电路板图像，所述印刷电路板图像包括采用同一拍摄位置采集得到的印刷电路板可见光图像和X光图像；S2:采用第一检测网络对印刷电路板可见光图像进行识别，得到印刷电路板缺陷信息；S3:采用第二检测网络对印刷电路板可见光图像进行识别，得到芯片位置信息；S4:利用步骤S3识别得到的芯片位置信息分割X光图像中的芯片区域，并将所述芯片区域图像输入至第三检测网络中，得到芯片内部缺陷信息；S5:根据印刷电路板缺陷和芯片内部缺陷信息评估印刷电路电子元器件使用寿命并给出维护建议；其中，所述第一检测网络包括第一特征提取网络，第一残差网络和第一检测头；所述第一特征提取网络包括两个卷积层和一个池化层，卷积核尺寸均为3*3；池化窗口为2*2；第一残差网络包括七个残差模块，每个残差模块包括三个卷积层，卷积核分别为3*3、1*1和3*3，卷积处理后的特征图与当前残差模块的输入特征图进行融合，在第一、三、五残差模块后设置一个2*2窗口的池化层；第一检测头包括区域建议网络和区域池化网络；所述区域建议网络的输入为第七残差模块的输出，特征图进入区域建议网络后先进行卷积核3*3的卷积处理，之后进行双路卷积处理，其中一支路特征图经过1*1的卷积、激活层、尺度放缩以及softmax层后与另一支路经过1*1的卷积处理后进行融合得到带有建议框的特征图；区域池化网络的输入为第七残差模块的输出特征图和区域建议网络的输出特征图，Roi池化层对带有区域建议框的特征图映射至残差模块的输出特征图并进行池化处理后输入至全连接层，得到图像的类别和位置信息；所述第二检测网络包括第二特征提取模块、空间金字塔池化模块和第二检测头；所述第二特征提取网络包括五个特征提取块Conv1-Conv5，所述特征提取块Conv1包括一个卷积层和一个归一化层，所述卷积层中的卷积核为3*3，步长为2；Conv2-Conv4均包括一个跳跃连接模块和一个降采样层；Conv5仅包括一个跳跃连接模块；所述跳跃连接模块首先连接一个逐深度可分离卷积，该逐深度可分离卷积核为7*7，步长为1,边缘填充为3，逐深度可分离卷积的输出顺次经过归一化层，坐标注意力层以及两次卷积处理后进行尺度放缩，并与跳跃连接模块的输入特征图进行融合得到跳跃连接模块的输出；所述空间金字塔池化模块对Conv5的输出特征图进行多分支池化处理，并对分支特征图进行拼接输入至第二检测头模块中；所述第三检测网络中包括第三特征提取模块、修正模块以及编码-解码模块；所述第三特征提取模块采用ResNet-50网络结构进行特征提取；所述修正模块的输入为ResNet-50的第三卷积层输出和第四卷积层输出，第四卷积层输出特征图通过2*2的反卷积、3*3卷积处理后输入至多通道归一化模块，第三卷积层的输出特征图通过3*3卷积处理后输入至多通道归一化模块，两个多通道归一化模块输出的特征图进行融合、非线性激活后输入至编码-解码模块后得到芯片内部缺陷信息；所述多通道归一化模块的输入为批次为N、通道数为C、尺寸为H,W的特征图，预设每类通道类别中通道个数为C1，最后一类通道类别中的通道个数不为C1,并将通道分为个不重合通道类别，表示向上取整，则每次进行归一化像素集合要求该集合中像素所在的特征图的批次为同一批次，像素所在的特征图的通道属于同一通道类别,计算同一通道类别中的像素均值mean和方差var，并得到规划后的像素；其中，p为待归一化的像素值，为归一化后的像素值，为常量避免分母出现0情况。

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