一种基于数据分析的PCBA智能检测系统及方法

专利主权项内容

1.一种基于数据分析的PCBA智能检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：从PCBA缺陷检测的历史记录中，根据缺陷尺寸的不同，获取各个缺陷种类对应尺寸的特征图片，获取PCBA中存在缺陷位置周围布局的特征元素，将特征图片和特征元素作为训练样本，通过机器学习的方法获取缺陷特征和特征元素的对应关系；步骤S200：通过图片获取设备获取待检测PCBA的图片信息，识别图片信息中的特征元素，根据特征元素划定待检测区域，通过清晰图评价函数评价特征元素是否清晰，对不清晰的区域对应的图片进行重新获取；步骤S300：获取不同缺陷种类对应的缺陷检测最低分辨率，获取缺陷检测过程中，处理不同分辨率图片的单位时间；步骤S400：分析缺陷数量在缺陷种类和PCBA种类上的变化情况，将缺陷数量随PCBA种类变化的情况设置为第一检测模式，将缺陷数量随缺陷种类变化的情况设置为第二检测模式，调整图片获取设备的检测模式；步骤S500：构建PCBA缺陷检测用时与图片分辨率的模型，计算第一检测模式采用的第一检测分辨率，根据第二检测模式中的不同缺陷种类的缺陷数量，设置第二检测模式的第二检测分辨率，在对待检测PCBA进行缺陷检测时，根据检测模式采用对应的分辨率，调整获取PCBA的完整图片时的图片分辨率。