[發(fā)明專利]一種用于矩形引腳元件視覺(jué)定位的檢測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410652310.1
• 申請(qǐng)日: 2014-11-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104359402A
• 公開(kāi)（公告）日: 2015-02-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃筱調(diào);王祖進(jìn);丁爽
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G01B11/00
• 分類號(hào): G01B11/00;G01B11/03;G01B11/26
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責(zé)任公司 32218
• 代理人: 蔣真;徐冬濤

1.一種用于矩形引腳元件視覺(jué)定位的檢測(cè)方法，其特征在于它包括下述步驟：?

步驟一：采用貼片機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)獲取矩形引腳元件的圖像；?

步驟二：對(duì)步驟一得到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，濾除圖像中的噪聲，修補(bǔ)引腳缺陷，采用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割，得到二值化后的圖像；?

步驟三：對(duì)步驟二得到的元件引腳圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記；?

對(duì)連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記的步驟為：?

初始化：隨機(jī)選取原始圖像中某個(gè)連通區(qū)域內(nèi)的一個(gè)亮點(diǎn)B₀；?

循環(huán)：采用正方形結(jié)構(gòu)元S對(duì)B₀進(jìn)行膨脹運(yùn)算，膨脹后的結(jié)果與原始圖像相交得到B₁，重復(fù)進(jìn)行膨脹運(yùn)算與相交運(yùn)算，直到B_i+1＝＝B_i，一個(gè)連通區(qū)域標(biāo)記完成。為該連通區(qū)域分配一個(gè)唯一的編號(hào)，并將輸出圖像中該連通區(qū)域內(nèi)的所有像素點(diǎn)賦值為該區(qū)域的編號(hào)，從原始圖像中刪除已標(biāo)記的連通區(qū)域。重復(fù)上述步驟，直到原始圖像中再無(wú)亮點(diǎn)，至此所有的連通區(qū)域標(biāo)記完畢；?

步驟四：計(jì)算步驟三得到的連通區(qū)域的二階中心矩的比值，判別元件引腳的形狀。若二階中心矩的比值遠(yuǎn)大于1或者遠(yuǎn)小于1，則元件類型正確，否則元件類型不正確，不對(duì)元件進(jìn)行檢測(cè)；?

一幅M×N的數(shù)字圖像f(i,j)，其p+q階幾何矩m_pq和中心矩μ_pq為：?

其中，i₀＝m₁₀/m₀₀，j₀＝m₀₁/m₀₀，p,q＝0,1,2,…；?

設(shè)X為標(biāo)記圖像的橫向坐標(biāo)矩陣，Y為標(biāo)記圖像的縱向坐標(biāo)矩陣，大小均為n×1。則標(biāo)記區(qū)域的二階中心矩的計(jì)算過(guò)程如下：?

步驟五：提取步驟四得到的引腳圖像的Harris角點(diǎn)坐標(biāo)；?

步驟六：對(duì)步驟五得到的像素級(jí)角點(diǎn)坐標(biāo)，采用基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)算法對(duì)像素級(jí)角點(diǎn)進(jìn)行精確定位；?

步驟七：對(duì)步驟六得到的亞像素坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行分類。在x-y坐標(biāo)系中標(biāo)注出每個(gè)角點(diǎn)，然后找出具有x軸坐標(biāo)最大、最小值以及y軸坐標(biāo)最大、最小值的4個(gè)基準(zhǔn)角點(diǎn)，最后通過(guò)計(jì)算其他角點(diǎn)與4個(gè)基準(zhǔn)角點(diǎn)的距離來(lái)判斷剩余角點(diǎn)與哪個(gè)基準(zhǔn)角點(diǎn)屬于同一類；?

步驟八：通過(guò)最小二乘法對(duì)步驟八中得到的四類角點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，并將擬合得到的直線平移0.75l(l為貼片元件的引腳長(zhǎng)度)，去除已分類的角點(diǎn)，剔除虛假角點(diǎn)，對(duì)余下的角點(diǎn)再次進(jìn)行分類和最小二乘擬合，最后取八條直線斜率的平均值作為偏轉(zhuǎn)角度θ的檢測(cè)結(jié)果；?

虛假角點(diǎn)的判別方法是將余下角點(diǎn)分別帶入平移后的四條直線的直線方程，得到四個(gè)值，若四個(gè)值中正數(shù)的個(gè)數(shù)為2，則此點(diǎn)為四條直線所構(gòu)成的封閉區(qū)間內(nèi)的點(diǎn)，否則為虛假點(diǎn)；?

步驟九：取步驟六得到的角點(diǎn)附近的8個(gè)像素值作為匹配特征點(diǎn)向量，與偏?轉(zhuǎn)角度為θ的標(biāo)準(zhǔn)圖像的特征點(diǎn)向量進(jìn)行匹配，得到最佳匹配點(diǎn)對(duì)，匹配點(diǎn)對(duì)間的坐標(biāo)差值即為元件的偏移量。?

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于矩形引腳元件視覺(jué)定位的檢測(cè)方法，其特征在于步驟五所述的Harris角點(diǎn)提取方法，具體按照以下步驟實(shí)現(xiàn)：?

(1)計(jì)算圖像I(x,y)在x、y方向上的梯度I_x、I_y；?

其中，為卷積運(yùn)算；?

(2)計(jì)算圖像x、y方向梯度的乘積；?

(3)使用高斯函數(shù)對(duì)梯度乘積進(jìn)行高斯加權(quán)；?

其中，w為9×9的高斯窗函數(shù)；?

(4)計(jì)算自相關(guān)矩陣M的行列式det?M和直跡trace?M；?

(5)計(jì)算每個(gè)角點(diǎn)的響應(yīng)值R，并對(duì)小于閥值t的R置零：?

R＝det?M-α(trace?M)²；?

其中，α為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)；?

(6)在3×3的鄰域內(nèi)進(jìn)行非極大值抑制，余下的局部極大值點(diǎn)即為圖像的角點(diǎn)。?

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于矩形引腳元件視覺(jué)定位的檢測(cè)方法，其特征在于步驟六所述的基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)法，具體按照以下步驟實(shí)現(xiàn)：?

(1)根據(jù)亞像素邊緣檢測(cè)理想模型，利用7×7的模板計(jì)算每個(gè)像素級(jí)角點(diǎn)的5個(gè)旋轉(zhuǎn)后的Zernike矩Z₀₀,Z₁₁,Z₂₀,Z₃₁,Z₄₀；?

(2)計(jì)算旋轉(zhuǎn)后的5個(gè)Zernike矩Z’₀₀,Z’₁₁,Z’₂₀,Z’₃₁,Z’₄₀；?

(3)計(jì)算邊緣模型的邊緣參數(shù)與旋轉(zhuǎn)后的Zernike矩之間的關(guān)系；?

V₀₀＝1，V₁₁＝x-jy，V₂₀＝2x²+2y²-1；?

V₃₁＝(3x³+3xy²-2x)+j(3y³+3x²y-2y)，V₄₀＝6(x⁴+y⁴)+12x²y²-6(x²+y²)+1；?

(4)計(jì)算邊緣模型的邊緣參數(shù)；?

l＝0.5(l₁+l₂)；?

其中，Im[Z_n1]、Re[Z_n1]分別為Z_n1的虛部和實(shí)部；?

(5)計(jì)算Harris角點(diǎn)的亞像素坐標(biāo)；?

式中，(x_s,y_s)為Harris角點(diǎn)的亞像素坐標(biāo)，(x,y)為Harris角點(diǎn)的像素級(jí)坐標(biāo)。?