一种基于嵌入式AI平台的精密金工3D无损检测方法与流程

本发明属于工业检测，特别涉及一种基于嵌入式ai平台的精密金工3d无损检测方法。

背景技术：

1、精密金工，例如金属弹片，在电子行业的应用极为广泛。在电子产品制造中，电路板是一个非常重要的组成部分，而金属弹片可以用于实现电路板的各种功能。例如：跳线功能、连接器、传导性等。这些就要求金属弹片具有极高的精密程度，要求整体弹片水平高度误差范围在0.1mm内。

技术实现思路

1、本公开实施例之一，一种精密金工3d无损检测方法，该检测方法包括，

2、将激光线扫传感器固定在支架上；

3、设置传送带于所述激光线扫传感器下方，所述精密金工被置于所述传送带上；

4、配置嵌入式ai平台，接收所述激光线扫传感器传送的精密金工的图像数据；

5、激光线扫传感器采集数据激光线扫描数据，嵌入式ai平台将激光线扫传感器传输的数据进行深度图的生成，根据深度图进行缺陷检测。

6、所述嵌入式ai平台装载有精密金工3d无损检测模型。

7、所述检测模型的构建方法包括：采集精密金工的高度数据，生成深度图；对深度图进行阈值分割；进行双三次插值超分辨率处理，利用ai模型进行训练。

技术特征：

1.一种精密金工3d无损检测方法，其特征在于，该检测方法包括，将激光线扫传感器固定在支架上；

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，精密金工的位置放置应在激光线的中间区域。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述的缺陷包括翘起和裂痕。

4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述嵌入式ai平台被部署在pc端。

5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述嵌入式ai平台装载有精密金工3d无损检测模型。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述检测模型的构建方法包括：采集精密金工的高度数据，生成深度图；对深度图进行阈值分割；进行双三次插值超分辨率处理，利用ai模型进行训练。

7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述检测模型的构建方法还包括：

8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，定义损失函数，是由定位损失、分类损失和置信度损失组成的加权和。

9.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述精密金工包括金属弹片。

10.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，该检测方法用于电路板的缺件、漏焊破损检测。

技术总结
本发明公开了一种精密金工3D无损检测方法，该检测方法包括，将激光线扫传感器固定在支架上；将传送带置于激光线扫传感器下方，精密金工被置于传送带上；设置嵌入式AI平台接收激光线扫传感器传送的精密金工的图像数据；激光线扫传感器采集数据激光线扫描数据，嵌入式AI平台将激光线扫传感器传输的数据进行深度图的生成，根据深度图进行缺陷检测。精密金工的位置放置应在激光线的中间区域。缺陷包括翘起和裂痕。嵌入式AI平台被部署在PC端。嵌入式AI平台装载有精密金工3D无损检测模型。

技术研发人员：谢勇,祁伟光,吕恒星,田敏,李红娟
受保护的技术使用者：上海兰宝传感科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8