元器件检测方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

本申请涉及检测技术领域，具体而言，涉及一种元器件检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术：

印制电路板(printedcircuitboard，简称pcb)自诞生以来，已广泛应用于社会生产生活的各个领域。pcb板的正常工作与否直接决定产品的正常工作与否。pcb板上的元器件是pcb板的重要组成部分，pcb板正是通过焊接元器件从而实现各种复杂的电路功能。在pcb板的实际生产制作过程中，有时会出现错接或漏接的元器件安装问题。当出现上述的元器件安装问题时，轻则导致pcb板短路断路，pcb板报废；重则导致起火，引发安全事故。因此，需要对元器件的安装情况进行检测。

目前主要的检测方法是使用人工肉眼识别电路板的方式实现，费时费力。

技术实现要素：

本申请实施例的目的在于提供一种元器件检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以改善现有技术中人工检测费时费力的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种元器件检测方法，所述方法包括：根据人工智能算法，确定印制电路板pcb设计图与pcb实物照片的位置对应关系；对于所述pcb设计图中的每个元器件，根据元器件的身份信息以及元器件在所述pcb设计图中的位置，在所述pcb实物照片的对应位置标记出该位置应当安装的元器件的身份信息；对所述pcb实物照片的对应位置进行图像识别获得识别结果；根据所述识别结果和所述应当安装的元器件的身份信息，确定所述pcb实物照片的对应位置的元器件是否出现安装问题。

在上述的实施方式中，可以根据人工智能算法来确定pcb设计图与pcb实物照片的位置对应关系，从而在pcb实物照片中与pcb设计图对应的位置标记出应安装的元器件的身份信息，然后再对pcb实物照片进行图像识别，将识别出的结果与应当安装的元器件的身份信息进行比对，从而便可以确定出pcb实物照片中的元器件是否存在安装问题。通过人工智能算法来确定设计图与实物照片的对应关系，与现有技术中的人工检测相比，减少了精力的消耗，改善了人工检测费时费力的问题。

在一个可能的设计中，所述根据人工智能算法，确定印制电路板pcb设计图与pcb实物照片的位置对应关系，包括：利用所述人工智能算法，在所述pcb设计图和所述pcb实物照片中选择表征图像整体特征的至少一个角点；在所述pcb设计图中获取所述至少一个角点的图像；在所述pcb实物照片中获取所述至少一个角点的图像；建立所述pcb设计图与pcb实物照片之间相似度高于相似阈值的角点的对应关系。

在上述的实施方式中，可以先在pcb设计图和pcb实物照片中找出能够代表图像整体特征的角点，即特征比较明显的角点，然后再建立特征比较明显的角点的对应关系，从而实现pcb设计图和pcb实物照片的位置对应关系。由于是从特征明显的角点入手，可以提高建立位置对应关系的速度。

在一个可能的设计中，对所述pcb实物照片的对应位置进行图像识别获得识别结果，包括：对所述pcb实物照片，按照所述应当安装的元器件的位置进行分割，分割出多个子图像，其中，所述多个子图像中的每个子图像均包含着所述应当安装的元器件所在的位置；对每个所述子图像，通过检测模型进行图像处理，获得每个所述子图像的识别结果。

在上述的实施方式中，由于对实物照片进行了分割，并且对分割后的子图像进行图像处理，由于子图像相当于原实物照片来说体积减小，因此对每张子图像来说，降低了图像处理的难度。

在一个可能的设计中，所述安装问题包括漏接，所述根据所述识别结果和所述应当安装的元器件的身份信息，确定所述pcb实物照片的对应位置的元器件是否出现安装问题，包括：判断所述识别结果中，与所述应当安装的元器件对应的位置是否安装有元器件；若否，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在漏接的问题。

在上述的实施方式中，可以优先判断实物照片对应位置处是否安装元器件，若未安装元器件可以直接判定存在漏接的问题，且漏接问题所在的位置便是该应当安装的元器件对应的位置。元器件有无的判断所耗费的运算资源较少，先进行该判断，可以有效节约运算资源，提高检测速度。

在一个可能的设计中，所述安装问题包括错接，所述判断所述识别结果中，与所述应当安装的元器件对应的位置是否安装有元器件之后，所述方法还包括：若与所述应当安装的元器件对应的位置安装有元器件，则判断安装的元器件的身份是否与应当安装的元器件的身份信息对应；若否，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在错接的问题。

在上述的实施方式中，在确定实物照片的对应位置安装有元器件的基础上，再进行进一步的判断即判断实际安装的元器件是否是应当安装的元器件，若是，则表明该位置不存在元器件安装问题；若否，则表明该位置的元器件存在错接。先判断是否漏接，在确定未漏接的基础上再进行是否错接的判断，由于元器件有无的判断所耗费的运算资源较少，因此上述两步式组合判断可以实现高效的判断。

第二方面，本申请实施例提供了一种元器件检测装置，所述装置包括：位置对应确定模块，用于根据人工智能算法，确定印制电路板pcb设计图与pcb实物照片的位置对应关系；信息标记模块，用于对于所述pcb设计图中的每个元器件，根据元器件的身份信息以及元器件在所述pcb设计图中的位置，在所述pcb实物照片的对应位置标记出该位置应当安装的元器件的身份信息；识别结果获得模块，用于对所述pcb实物照片的对应位置进行图像识别获得识别结果；安装问题确定模块，用于根据所述识别结果和所述应当安装的元器件的身份信息，确定所述pcb实物照片的对应位置的元器件是否出现安装问题。

在一个可能的设计中，所述位置对应确定模块，具体用于利用所述人工智能算法，在所述pcb设计图和所述pcb实物照片中选择表征图像整体特征的至少一个角点；在所述pcb设计图中获取所述至少一个角点的图像；在所述pcb实物照片中获取所述至少一个角点的图像；建立所述pcb设计图与pcb实物照片之间相似度高于相似阈值的角点的对应关系。

在一个可能的设计中，所述识别结果获得模块，具体用于对所述pcb实物照片，按照所述应当安装的元器件的位置进行分割，分割出多个子图像，其中，所述多个子图像中的每个子图像均包含着所述应当安装的元器件所在的位置；对每个所述子图像，通过检测模型进行图像处理，获得每个所述子图像的识别结果。

在一个可能的设计中，安装问题确定模块具体用于：判断所述识别结果中，与所述应当安装的元器件对应的位置是否安装有元器件；若否，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在漏接的问题。

在一个可能的设计中，安装问题确定模块具体用于：在与所述应当安装的元器件对应的位置安装有元器件时，则判断安装的元器件的身份是否与应当安装的元器件的身份信息对应；若否，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在错接的问题。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括上述第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。

第四方面，本申请提供一种可读存储介质，该可读存储介质上存储有可执行程序，该可执行程序被处理器运行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。

第五方面，本申请提供一种可执行程序产品，所述可执行程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。

为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本申请实施例提供的元器件检测方法的流程示意图；

图2示出了图1中步骤s110的具体步骤的流程示意图；

图3示出了图1中步骤s130的具体步骤的流程示意图；

图4示出了图1中步骤s140的具体步骤的流程示意图；

图5示出了pcb实物照片的部分示意图；

图6示出了本申请实施例提供的元器件检测装置的示意性结构框图。

具体实施方式

对照实施例中，pcb板的制作流程如下：首先由设计人员通过绘制软件例如：altiumdesigner进行pcb板的绘制，然后制板人员使用制板机器按照绘制好的电路板进行pcb板裸板的生成，随后由工人对照设计人员设计的电路原理图和设计图把对应的电子元器件例如：芯片、电阻、电感、电容等安装到pcb裸板对应位置，从而完成pcb板的制作。

上述的制作流程，在工人安装电子元器件的环节中，由于目前元器件多是贴片式，当pcb板上元器件数量很多，且排布密集的时候，极其容易发生元器件漏接或错接的现象。元器件漏接或错接会引发严重后果，轻则造成电路断路，电路功能无法实现；重则造成电路短路，烧坏整块硬件电路板，包括电路板上的所有芯片，造成巨大的经济损失。

目前主要的检测方法是使用人工肉眼识别电路板的方式实现，费时费力。

本申请实施例提供的元器件检测方法通过人工智能算法来确定设计图与实物照片的对应关系，减少了精力的消耗，改善了人工检测费时费力的问题。

请参见图1，图1示出了本申请实施例提供的元器件检测方法，该方法可以由电子设备执行，该方法具体包括如下步骤s110至步骤s140：

步骤s110，根据人工智能算法，确定印制电路板pcb设计图与pcb实物照片的位置对应关系。

可选地，可以利用人工智能算法先进行角点检测，在检测完角点后进行角点匹配。

在进行角点匹配时，可以通过如下方式进行：在pcb设计图和pcb实物照片中选择出表示同一位置的某点，然后可以把该点作为坐标原点，分别在pcb设计图和pcb实物照片建立平面直角坐标系，且在pcb设计图的平面直角坐标系的纵横坐标轴的单位长度与在pcb实物照片的平面直角坐标系的纵横坐标轴的单位长度相同。然后可以在pcb设计图所在的平面直角坐标系中获取各个元器件对应的坐标点，随后在pcb实物照片所在的平面直角坐标系中找出相应的各个坐标点，实现pcb设计图与pcb实物照片的位置对应。

请参见图2，在一种具体实施方式中，步骤s110可以包括如下步骤：

步骤s111，利用所述人工智能算法，在所述pcb设计图和所述pcb实物照片中选择表征图像整体特征的至少一个角点。

人工智能算法为从图像中提取表征图像整体特征的角点的算法，具体可以为卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks，简称cnn)算法，resnet算法，googlenet算法等；表征图像整体特征的角点可以是图像中事物的边角位置，图像中事物的点状的特征、或圆形特征的圆心等。可以通过向该人工智能算法输入大量pcb设计图和pcb事物照片作为样本图像对该人工智能算法进行训练。

步骤s112，在所述pcb设计图中获取所述至少一个角点的图像。

步骤s113，在所述pcb实物照片中获取所述至少一个角点的图像。

步骤s114，建立所述pcb设计图与pcb实物照片之间相似度高于相似阈值的角点的对应关系。

相似阈值为预先设定的值，超出相似阈值，则表征角点的相似度较高。可以先在pcb设计图和pcb实物照片中找出能够代表图像整体特征的角点，即特征比较明显的角点，然后再建立特征比较明显的角点的对应关系，从而实现pcb设计图和pcb实物照片的位置对应关系。由于是从特征明显的角点入手，可以提高建立位置对应关系的速度。

可选地，在步骤s110之前，可以通过如下方式获得pcb实物照片：使用高分辨率的相机对pcb板进行成像。从而获得pcb实物照片。

步骤s120，对于所述pcb设计图中的每个元器件，根据元器件的身份信息以及元器件在所述pcb设计图中的位置，在所述pcb实物照片的对应位置标记出该位置应当安装的元器件的身份信息。

元器件的身份信息可以为元器件的类型和具体型号。在pcb设计图中，各个位置的元器件的具体身份信息均是明确的，例如，位置a对应型号为a的电阻；位置b对应型号为b的芯片等。因此，可以根据pcb设计图中各个位置的明确的元器件的身份信息，在pcb实物照片对应位置标记出该位置应当安装的元器件的身份信息。

步骤s130，对所述pcb实物照片的对应位置进行图像识别获得识别结果。

在一种具体实施方式中，可以直接对pcb实物照片整体进行图像识别，并从中识别出识别结果。

请参见图3，在另一种具体实施方式中，步骤s130也可以包括如下步骤s131至步骤s132：

步骤s131，对所述pcb实物照片，按照所述应当安装的元器件的位置进行分割，分割出多个子图像，其中，所述多个子图像中的每个子图像均包含着所述应当安装的元器件所在的位置。

可选地，可以通过边界检测的方式在pcb设计图中检测出元器件的边界，并且在pcb实物照片中按照相同的边界圈出应当安装的元器件所处的范围，将该范围内的图像分割出来，成为子图像。

可选地，也可以在pcb设计图中识别出元器件的多个边角，然后在pcb实物照片中对应的位置同样识别出上述多个边角，然后连接多个边角，围出应当安装的元器件所处的范围，将该范围内的图像分割出来，成为子图像。

步骤s132，对每个所述子图像，通过检测模型进行图像处理，获得每个所述子图像的识别结果。

可选地，识别结果可以是具体的元器件信息或“未检测到元器件”的提示信息，即对子图像进行识别，获得该子图像中的元器件的具体身份信息，若子图像中未识别到元器件，识别结果也可以是“未检测到元器件”。

可选地，识别结果也可以包括“未检测到元器件”、“一致”或“不一致”，可以在未识别到元器件的时候，给出“未检测到元器件”的识别结果；在确定安装有元器件的情况下，可以直接将实际安装的元器件图像与应当安装的元器件图像进行比对，判断两者是否一致，从而直接得出“一致”或“不一致”的识别结果。

由于对实物照片进行了分割，并且对分割后的子图像进行图像处理，由于子图像相当于原实物照片来说体积减小，因此对每张子图像来说，降低了图像处理的难度。

步骤s140，根据所述识别结果和所述应当安装的元器件的身份信息，确定所述pcb实物照片的对应位置的元器件是否出现安装问题。

请参见图4，对于识别结果可以是具体的元器件信息或“未检测到元器件”的情况，步骤s140可以包括如下步骤s141至步骤s144：

步骤s141，判断所述识别结果中，与所述应当安装的元器件对应的位置是否安装有元器件，若是，执行步骤s142；若否，执行步骤s144。

步骤s142，判断安装的元器件的身份是否与应当安装的元器件的身份信息对应，若否，执行步骤s143。

在确定对应的位置安装有元器件的基础上，可以对元器件进行识别，从而识别出安装的元器件的具体身份。并且判断该身份与应当安装的元器件的身份信息是否对应，若对应，则表示未出现安装问题；若不对应，则表示安装的元器件错误，执行步骤s143。

步骤s143，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在错接的问题。

步骤s144，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在漏接的问题。

可选地，元器件可以通过焊接的方式固定于pcb板，也可以通过插接的方式固定在pcb板，元器件与pcb板的固定方式不应该理解为是对本申请的限制。为便于说明，不妨设元器件通过焊接的方式固定于pcb板，则错接对应错焊的问题，漏接对应漏焊的问题。

请参见图5，不妨设图5中502对应的位置应当安装的元器件是型号为c的电感，504对应的位置应当安装的元器件是型号为103的电阻，图5中506对应的位置应当安装的元器件是型号为z的芯片，则由于502对应的位置未识别出元器件，则可以确定502对应的位置存在漏接的安装问题；504实际安装的元器件是型号为103的电阻，与应当安装的元器件一致，则可以确定504对应的位置不存在安装问题；506实际安装的元器件是型号为103的电阻，与应当安装的元器件不一致，则可以确定506对应的位置存在错接的安装问题。

在确定实物照片的对应位置安装有元器件的基础上，再进行进一步的判断即判断实际安装的元器件是否是应当安装的元器件，若是，则表明该位置不存在元器件安装问题；若否，则表明该位置的元器件存在错接。先判断是否漏接，在确定未漏接的基础上再进行是否错接的判断，由于元器件有无的判断所耗费的运算资源较少，因此上述两步式组合判断可以实现高效的判断。

可选地，对于识别结果包括“未检测到元器件”、“一致”或“不一致”的情况，步骤s140可以直接依据识别结果确定pcb实物照片的对应位置的元器件是否出现安装问题。若识别结果为“未检测到元器件”，则可以确定应当安装的元器件对应的位置存在漏接的问题；若识别结果为“不一致”，则可以确定应当安装的元器件对应的位置存在错接的问题；若识别结果为“一致”，则可以确定应当安装的元器件对应的位置不存在安装问题。请参见图6，图6示出了本申请实施例提供的元器件检测装置，所述装置500包括：

位置对应确定模块510，用于根据人工智能算法，确定印制电路板pcb设计图与pcb实物照片的位置对应关系；

信息标记模块520，用于对于所述pcb设计图中的每个元器件，根据元器件的身份信息以及元器件在所述pcb设计图中的位置，在所述pcb实物照片的对应位置标记出该位置应当安装的元器件的身份信息；

识别结果获得模块530，用于对所述pcb实物照片的对应位置进行图像识别获得识别结果；

安装问题确定模块540，用于根据所述识别结果和所述应当安装的元器件的身份信息，确定所述pcb实物照片的对应位置的元器件是否出现安装问题。

所述位置对应确定模块，具体用于利用所述人工智能算法，在所述pcb设计图和所述pcb实物照片中选择表征图像整体特征的至少一个角点；在所述pcb设计图中获取所述至少一个角点的图像；在所述pcb实物照片中获取所述至少一个角点的图像；建立所述pcb设计图与pcb实物照片之间相似度高于相似阈值的角点的对应关系。

所述识别结果获得模块530，具体用于对所述pcb实物照片，按照所述应当安装的元器件的位置进行分割，分割出多个子图像，其中，所述多个子图像中的每个子图像均包含着所述应当安装的元器件所在的位置；对每个所述子图像，通过检测模型进行图像处理，获得每个所述子图像的识别结果。

安装问题确定模块540具体用于：判断所述识别结果中，与所述应当安装的元器件对应的位置是否安装有元器件；若否，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在漏接的问题。

安装问题确定模块540具体用于：在与所述应当安装的元器件对应的位置安装有元器件时，则判断安装的元器件的身份是否与应当安装的元器件的身份信息对应；若否，确定所述应当安装的元器件对应的位置存在错接的问题。

图6示出的元器件检测装置与图1示出的元器件检测方法相对应，在此便不做赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。