[發(fā)明專利]一種電路板故障紅外圖像自動(dòng)檢測方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710164574.6
• 申請(qǐng)日: 2017-03-20
• 公開（公告）號(hào): CN107025648A
• 公開（公告）日: 2017-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蒙文;李云霞;趙尚弘;馬麗華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍空軍工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/33;G06K9/46
• 代理公司: 西安西達(dá)專利代理有限責(zé)任公司61202
• 代理人: 劉華

1.一種電路板故障紅外圖像自動(dòng)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)可見光圖像和紅外熱圖像融合配準(zhǔn)；

利用可見光相機(jī)和紅外熱像儀光路相對(duì)固定，所拍圖像空間對(duì)應(yīng)關(guān)系固定的特點(diǎn)，確定好可見光圖像和紅外熱圖像融合配準(zhǔn)關(guān)系，基本做到逐點(diǎn)對(duì)應(yīng)；

2)紅外圖像之間的空間配準(zhǔn)；

利用紅外熱像儀測得電路板上各電子元器件在工作時(shí)的紅外輻射溫度，進(jìn)而通過溫度信息來判定是否發(fā)生故障及故障位置，為了達(dá)到快速、準(zhǔn)確檢測定位電路板溫度異常區(qū)域的目的，必須將采集到的正常工作標(biāo)準(zhǔn)紅外熱圖像與待測紅外熱圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，采用灰度變換、平滑濾波、銳化增強(qiáng)、頻域處理、圖像重構(gòu)、圖像識(shí)別對(duì)圖像預(yù)處理，然后進(jìn)行紅外圖像拼接與配準(zhǔn)處理，完成故障紅外圖像與標(biāo)準(zhǔn)紅外圖像配準(zhǔn)計(jì)算；

3)可見光圖像輔助精確紅外圖像配準(zhǔn)；

采用基于不變特征的圖像配準(zhǔn)算法，利用SIFT算法對(duì)可見光圖像進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，采取粗匹配與精匹配結(jié)合的匹配策略選取特征點(diǎn)，并將其映射到紅外圖像，實(shí)現(xiàn)快速、有效、高精度的紅外圖像配準(zhǔn)；

首先由一系列的不同核值σ的高斯函數(shù)(G(x,y,σ))與圖像(I(x,y))做卷積得到的高斯尺度空間(L(x,y,σ))，其次高斯尺度空間進(jìn)行采樣得到高斯金字塔，將相鄰的高斯尺度空間做差得到高斯差分尺度空間，即：

L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y) (1)

在高斯差分尺度空間中的中間層的每個(gè)像素與相鄰的26個(gè)像素點(diǎn)(其中包含同層8個(gè)相鄰的像素點(diǎn)以及上層和下層各9個(gè)相鄰的像素點(diǎn))進(jìn)行比較，找出極值點(diǎn)，這些極值點(diǎn)也是候選點(diǎn)；

確定特征點(diǎn)位置；

檢測到的所有極值點(diǎn)通過三維二次函數(shù)進(jìn)行擬合，達(dá)到精確極值點(diǎn)位置的目的，同時(shí)去除對(duì)比度低的極值點(diǎn)(對(duì)比度低的極值點(diǎn)對(duì)噪聲很敏感，不穩(wěn)定)，DoG算子對(duì)邊緣響應(yīng)強(qiáng)烈，因此在邊緣上的極值點(diǎn)不穩(wěn)定，必須去除，去除對(duì)比度低的極值點(diǎn)和邊緣上的極值點(diǎn)，剩下的極值點(diǎn)為圖像的特征點(diǎn)；

SIFT特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法；

設(shè)待配準(zhǔn)圖像為M，基準(zhǔn)圖像為N，圖像M的特征點(diǎn)描述子集合為R＝{r₁,r₂,r₃,…,r_M}，圖像N的特征點(diǎn)描述子集合為S＝{s₁,s₂,s₃,…,s_N}，則圖像M中某個(gè)特征點(diǎn)描述子r_m與圖像N中某個(gè)特征點(diǎn)描述子s_n的歐氏距離d_mn為：

圖像M中某個(gè)特征點(diǎn)描述子r_m與圖像N中特征點(diǎn)描述子s_n有最近距離d_mn且與描述子s_k有次近距離d_mk，如果有：

式中T為常數(shù)，通常取T∈(0.4,0.8)，則接受該匹配點(diǎn)對(duì)；

圖像變換，設(shè)待配準(zhǔn)圖像中的點(diǎn)(x,y)經(jīng)過仿射變換到標(biāo)準(zhǔn)圖像為(u,v)，則：

式中為旋轉(zhuǎn)與縮放量，為平移量，則仿射變換矩陣可以寫為：

通過最小二乘法就計(jì)算仿射變換的變換矩陣；

粗匹配，經(jīng)過SIFT算法檢測到特征點(diǎn)生成的描述子后進(jìn)行特征點(diǎn)匹配；

精匹配，經(jīng)過SIFT算法檢測到特征點(diǎn)生成的描述子后進(jìn)行特征點(diǎn)匹配有錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì)，剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì)；

為了從紅外熱圖中提取需要的故障特征，需要確定如何從圖像中求出那些最需要、最有效的特征；

4)通過正常板卡與故障板卡的紅外圖像對(duì)比及計(jì)算，對(duì)電路板卡故障進(jìn)行判別與精確定位；為了在板卡紅外熱圖像中提取出最有效的特征，首先對(duì)原始紅外圖像進(jìn)行了濾波、降噪預(yù)處理，設(shè)定溫度閾值和灰度閾值通過拉普拉斯算子把背景去除，從而使芯片與背景分離，將芯片準(zhǔn)確提取出來；然后提取芯片特征，依據(jù)芯片特征使兩幅圖像配準(zhǔn)；最后對(duì)兩幅圖像進(jìn)行差值運(yùn)算，得到溫度異常區(qū)域并將其標(biāo)注出來，完成故障區(qū)域判斷，再利用紅外圖像和可見光圖像的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，在可見光圖像中找到對(duì)應(yīng)的溫度異常區(qū)域并將其標(biāo)注出來，完成故障區(qū)域顯示，然后格局需要，可以自動(dòng)生成報(bào)表，形成故障診斷報(bào)告；經(jīng)過圖像處理和比對(duì)，故障區(qū)域?qū)⒃趫D像中被圈出。