[發明專利]一種基于機器視覺的快速亞像素邊緣檢測與定位方法

有效

• 申請號: 201410469840.2
• 申請日: 2014-09-16
• 公開（公告）號: CN104268857B
• 公開（公告）日: 2017-07-18
• 發明（設計）人: 王耀南;李康軍;陳鐵建;吳成中;馮明濤
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/181
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所43114
• 代理人: 黃美成

技術領域

本發明屬于機器視覺圖像處理技術領域，涉及一種基于機器視覺的快速亞像素邊緣檢測與定位方法。

背景技術

在電子制造生產線PCB板的機器視覺質量檢測和分揀系統中，圖像處理是一個非常重要的環節。在視覺引導上料的過程中，需要獲取上料臺的實時圖像，采用快速準確的圖像處理算法，進行目標識別，獲得PCB板的數量、位置、姿態等信息；在質量檢測過程中，采用圖像拼接技術，快速獲取PCB板的尺寸、偏移等信息并對粘貼在PCB板上的條形碼進行缺陷檢測，再根據檢測數據標記結果；在視覺引導下料分揀的過程中，又需要對傳送裝置上的PCB板進行目標識別。所用的圖像處理算法的快速精確與否，將直接影響整個系統的工作效率和可靠性。

邊緣存在于圖像的不規則結構和不平穩現象中，也即存在于信號的突變點處，往往攜帶著圖像的大部分信息。這些邊緣點能夠給出目標輪廓的位置，而這些輪廓常常包含著我們在圖像處理時所感興趣目標的重要特征，是形狀目標檢測的基礎，同時也是圖像分割所依賴的重要特征，為人們描述或識別目標提供了重要的特征信息。邊緣檢測是圖像處理領域中最基本的問題，也是經典的技術難題之一，它的解決對于進行高層次的特征提取、特征描述、目標識別和圖像理解等有著重大的影響。因此，邊緣檢測在圖像分割、模式識別、計算機視覺等眾多方面都有著非常重要的地位。

在電子制造生產線PCB板的機器視覺質量檢測和分揀系統中，要實現實時視覺引導上料、分揀，快速精確的邊緣檢測與定位算法，對提高采用模板匹配的目標識別速度和準確度有著至關重要的作用。在質量檢測過程中，基于圖像拼接的尺寸測量的檢測速度和精度，也在很大程度上依賴于邊緣檢測與定位的速度和精度。

邊緣檢測的實質是通過一些算法來提取圖像中灰度不連續的邊緣像素，而傳統邊緣檢測算法是觀察圖像的每個像素在某個區域內灰度的變化，如Sobel算子、Laplacian算子和Robert算子等，形式簡單，易于實現，但定位精度差，只有一個像素級的精度，實際上，邊緣的位置存在于像素的任何位置，隨著工業檢測等對精度要求的不斷提高，傳統的邊緣檢測算法已經不能滿足實際需要。

要提高圖像測量系統的測量精度，可以從兩個方面入手。一方面可以從硬件方面入手，如選用高分辨率的攝像機，采用頻率較高的圖像卡，提高傳感器的分辨率等，然而，用提高的硬件性能來提高測量精度的方法代價較高，難度較大；另一方面可以利用目標的成像特性，采用亞像素定位技術提高測量定位的精度，如果用軟件方法將圖像上的特征目標定位在亞像素級別，就相當于提高了測量系統精度。這種方法簡單、有效且成本低廉。因此，亞像素技術具有十分重要的理論意義和實踐意義。

目前國內外研究的亞像素邊緣檢測理論與技術，在數學上可以歸納為插值法、擬合法、矩方法等三種類型。與像素級邊緣檢測方法不同，由于其定位精度和計算速度的矛盾，實現亞像素邊緣檢測，面臨著以下主要技術難題：

(1)計算速度的要求。三種實現亞像素邊緣檢測的方法中，基于矩的方法包括基于灰度矩的方法、基于空間矩的方法、質心法等，其中基于灰度矩和空間矩的方法能獲得較高的定位精度，但是由于其模板尺寸大，計算復雜等原因，計算速度相對較慢。

(2)定位精度的要求。基于插值的方法由于計算簡單，在亞像素邊緣檢測中獲得了廣泛的應用，這些插值方法包括線性插值法、二次拋物線插值法、三次樣條插值法、高斯插值法等。其中線性插值法、二次拋物線插值法、三次樣條插值法計算速度較快，但定位精度較低。由于高斯插值法中高斯函數最接近真實的邊緣模型，因而其不僅計算速度快，且能獲得較高精度。

發明內容

本發明針對上述問題提出了一種基于機器視覺的快速亞像素邊緣檢測與定位方法，解決現有的PCB板的圖像處理過程中檢測定位精度低及處理速度慢的問題。

本發明的技術解決方案如下：

一種基于機器視覺的快速亞像素邊緣檢測與定位方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取待檢測的PCB板圖像：

當電子制造生產線上的PCB板機器視覺質量檢測與分揀系統運行時，獲取待檢測PCB板圖像；

步驟2：對待檢測的PCB板圖像進行灰度化處理與去噪操作，獲得去噪圖像：

采用基于模板操作的自適應中值濾波方法去除噪聲的干擾；

步驟3：計算去噪圖像上每個像素點在水平方向上的直角水平梯度G_x和在垂直方向上的直角垂直梯度G_y；