融合AOI检测与深度学习的SMT焊接缺陷检测方法及系统

本发明提供了一种融合AOI检测与深度学习的SMT焊接缺陷检测方法及系统，包括：采集原始图像数据；采用在大型通用视觉数据集上预训练的残差网络作为骨干特征提取网络；获得丰富且多尺度的卷积特征金字塔；在金字塔网络的每个层级连接一个子网络用于缺陷位置回归和缺陷分类预测；用于生成模拟样本的生成对抗网络，以及用于检测缺陷的目标检测网络与孪生神经网络的集成模型，生成对抗网络的训练基于博弈思想，由一个生成网络和一个判别网络构成；对训练单元中得到的已训练检测模型进行优化部署。本发明通过采用AOI与深度学习相结合的二阶段检测方法，解决了传统SMT焊接缺陷检测中过度依赖AOI判别所造成的缺陷误判问题，大大提升了缺陷检测的精度与可靠性。