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[發(fā)明專利]一種亞像素級的PCB板殘缺基準點檢測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810523189.0 申請日: 2018-05-28
公開(公告)號: CN108830838A 公開(公告)日: 2018-11-16
發(fā)明(設(shè)計)人: 許楨英;李世奇;徐夢瑩;趙波;王一凡 申請(專利權(quán))人: 江蘇大學(xué)
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/70;G01N21/88
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 212013 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 圖像 基準點檢測 亞像素級 去噪 殘缺 去除 算法 亞像素邊緣檢測 最大類間方差法 最小二乘法擬合 預(yù)處理 圖像特征區(qū)域 孔洞 定位精度低 二值化圖像 高精度基準 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 圖像預(yù)處理 有效地實現(xiàn) 定位效率 二值分割 灰度圖像 中值濾波 基準點 基準圓 連通域 速度差 自適應(yīng) 讀入 噪聲 尺度
【說明書】:

發(fā)明提供了一種亞像素級的PCB板殘缺基準點檢測方法,包括如下步驟:讀入一幅PCB板灰度圖像1;對PCB板圖像預(yù)處理:自適應(yīng)中值濾波去噪,用于去除椒鹽類噪聲,得到去噪后的圖像2;用最大類間方差法進行圖像的二值分割,得到二值化圖像3;用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對圖像進行處理,進一步去除小的干擾點以及孔洞,得到圖像4;運用連通域算法求取預(yù)處理后的圖像特征區(qū)域的位置和尺度,然后通過亞像素邊緣檢測算法和最小二乘法擬合,使基準圓提取與定位效率和精度提高,有效地實現(xiàn)了高精度基準點點提取和定位的要求,克服了以往基準點定位精度低、速度差的缺陷,本發(fā)明具有適用性強、準確性高的特點。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及SMT高速高精度自動貼片機領(lǐng)域,具體涉及一種亞像素級的PCB板殘缺基準點檢測方法。

背景技術(shù)

表面貼裝技術(shù)SMT(Surface Mount Technology)是新一代電子組裝技術(shù),它將傳統(tǒng)的電子元器件壓縮成為體積只有幾十分之一的器件。SMT表面貼裝技術(shù)主要涉及貼裝技術(shù)、焊接技術(shù)、半導(dǎo)體封裝技術(shù)、組裝設(shè)備設(shè)計技術(shù)、電路成型工藝技術(shù)、功能設(shè)計模擬技術(shù)等。SMT生產(chǎn)線主要包括:貼片機、印刷機、SPI(錫膏檢測儀)、波峰焊設(shè)備、回流焊設(shè)備、AOI檢測設(shè)備(自動光學(xué)檢測設(shè)備)、X-Ray檢測設(shè)備、返修工作站等。其中貼片機是用來實現(xiàn)高速、高精度、全自動貼放電子元器件的設(shè)備,關(guān)系到SMT生產(chǎn)線的效率和精度,是最關(guān)鍵、最復(fù)雜的核心的設(shè)備。

PCB板的準確定位是實現(xiàn)貼片機精確貼裝的關(guān)鍵步驟之一,其中常見的PCB定位孔是圓形孔,因此準確的尋找到圓形基準點并精確地定位圓心,直接影響到整個系統(tǒng)的檢測準確性。

現(xiàn)有的圓形基準點檢測方法是模板匹配和霍夫變換以及它們各自衍生的相關(guān)算法。這些方法都有其獨特的適用性,但是它們的精度均沒有達到亞像素級,而隨著科技的發(fā)展,對于精度的要求越來越高。同時霍夫圓檢測在PCB有圓干擾的情況下會出現(xiàn)定位錯誤的現(xiàn)象;模板匹配法在基準點拍攝不全的情況下需要加入各種不同的模板以及算法才能實現(xiàn)定位。因此,提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)亞像素級的圓形基準點檢測方法并實現(xiàn)在多元件干擾、拍攝不全情況下的非整圓準確定位是十分必要的。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在不足,本發(fā)明提供了一種亞像素級的PCB板殘缺基準點檢測方法,適用于亞像素級的在多元件干擾、拍攝不全的非整圓情況下檢測圓形基準點。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)手段實現(xiàn)上述技術(shù)目的的。

一種亞像素級的PCB板殘缺基準點檢測方法,包括以下步驟:

S1、原始圖像的獲取:通過基準定位CCD相機獲取一幅大小為A×B的PCB板原始圖像1;其中:A、B為正整數(shù);

S2、對PCB板原始圖像預(yù)處理,包括如下步驟:

S2.1、中值濾波去噪:將原始圖像1進行中值濾波去噪,得到去燥后的圖像2;

S2.2、二值化處理:對圖像2進行二值化處理,得到二值圖像3;

S2.3、形態(tài)學(xué)處理:將二值圖像3進行形態(tài)學(xué)開、閉操作進一步去除噪聲,其中形態(tài)學(xué)開操作去除孤立的小點,形態(tài)學(xué)閉操作去除填補區(qū)域內(nèi)的一些小空洞,得到圖像4;

S3、用區(qū)域描繪算法計算圖像4的區(qū)域,并篩選出正確的基準點區(qū)域,得到圖像5;

S4、用基于多項式插值的亞像素邊緣檢測算法對圖像5進行邊緣檢測,得出亞像素級的邊緣信息;

S5、利用最小二乘法對S4中得到的亞像素邊緣點進行擬合,確定它的圓心與半徑,得到參數(shù)矩陣;

S6、將S5中獲取得到的基準點的相關(guān)參數(shù)利用數(shù)值處理軟件進行繪制,并顯示到原始圖像1上,繪制基準點的圓心以及輪廓,最后,輸出基準點的圓心坐標以及半徑數(shù)值。

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