[發(fā)明專利]一種電子元器件質(zhì)量檢測系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910247051.7
• 申請日: 2019-03-29
• 公開（公告）號: CN109870461B
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫磊;許海財;陳倫森
• 申請（專利權(quán)）人: 泗陽恒潤電子有限公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;H04N5/225;G06T7/00
• 代理公司: 北京盛凡智榮知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11616
• 代理人: 王勇

1.一種電子元器件質(zhì)量檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：圖像獲取模塊、圖像篩選模塊、電子元器件分類模塊、圖像處理模塊和缺陷檢測模塊；

所述圖像獲取模塊，被配置為：獲取待檢測電子元器件的多張原始圖像，并將其傳輸至所述圖像篩選模塊；

所述圖像篩選模塊，被配置為：對接收到的多張原始圖像進行質(zhì)量評價，選取圖像質(zhì)量最佳的原始圖像并分別發(fā)送至所述電子元器件分類模塊和圖像處理模塊；

所述電子元器件分類模塊，被配置為：從接收到的原始圖像中提取所述待檢測電子元器件的輪廓信息，并將其與預存儲的各類型電子元器件的標準輪廓信息進行比對，確定所述待檢測電子元器件所屬的類型；

所述圖像處理模塊，被配置為：對接收到的原始圖像進行降噪處理，并從降噪后的原始圖像中提取描述所述待檢測電子元器件的特征數(shù)據(jù)；

所述缺陷檢測模塊，被配置為：調(diào)取預存儲的、與所述待檢測電子元器件類型相應的缺陷數(shù)據(jù)，并根據(jù)調(diào)取的缺陷數(shù)據(jù)對已提取到的所述待檢測電子元器件的特征數(shù)據(jù)進行識別，判斷所述待檢測電子元器件是否存在缺陷以及若存在缺陷時其對應的缺陷類型；

對原始圖像進行質(zhì)量評價，具體是：

(1)將原始圖像X轉(zhuǎn)換為灰度圖像X’，并采用高斯模型的低通濾波器對所述灰度圖像X’進行濾波，得到濾波后的圖像，并將所述濾波后的圖像作為參考圖像Y；

(2)將所述灰度圖像X’和參考圖像Y分別劃分成A×B大小的圖像塊，將所述灰度圖像X’的圖像塊記為：x_k(k＝1,2,...,K),將所述參考圖像Y的圖像塊記為：y_k(k＝1,2,...,K)，其中，K為圖像塊的個數(shù)；圖像塊x_k的灰度值均值和標準方差的計算公式為：

式中，為圖像塊x_k灰度值均值，為圖像塊x_k中坐標為(a,b)處像素點的灰度值，為圖像塊x_k的標準方差；同理計算所述灰度圖像X’和參考圖像Y中所有圖像塊的灰度值均值和標準方差；

(3)根據(jù)得到的所述灰度圖像X’和參考圖像Y中所有圖像塊的灰度值均值和標準方差，利用下式計算所述灰度圖像X’的圖像質(zhì)量評分值：

式中，ρ_X'為所述灰度圖像X’的圖像質(zhì)量評分值，其可用來表征原始圖像X的圖像質(zhì)量評分值；

所述的從接收到的原始圖像中提取所述待檢測電子元器件的輪廓信息，并將其與預存儲的各類型電子元器件的標準輪廓信息進行比對，確定所述待檢測電子元器件所屬的類型，包括：

(1)對接收到的原始圖像進行圖像分割，去除背景圖像，得到只包含待檢測電子元器件的目標圖像；

(2)將得到的目標圖像進行歸一化處理，以將其調(diào)整到預設(shè)的標準尺寸大小，并從中提取所述待檢測電子元器件的輪廓信息，所述輪廓信息包括：待檢測電子元件邊緣點的曲率值；

(3)將提取到的所述待檢測電子元器件的輪廓信息與預存儲的各類型電子元器件的標準輪廓信息進行比對，確定待檢測電子元器件所屬的類型；

所述的對接收到的原始圖像進行圖像分割，具體是：

(1)將接收到的原始圖像進行灰度化處理，并將其劃分為多個大小為S×T的圖像塊；

(2)對每個圖像塊進行閾值分割，其中，其圖像塊的閾值計算公式為：

當該像素點為目標圖像的像素點，反之，該像素點為背景圖像的像素點；

式中，為第r₁行第r₂列的圖像塊的最優(yōu)閾值，Th₀為預設(shè)的全局分割閾值，為第r₁行第r₂列的圖像塊中第s行第t列處像素點的灰度值，為第r₁行第r₂列的圖像塊的平均灰度值，為第r₁行第r₂列的圖像塊的灰度值的方差，σ₀為灰度化后的原始圖像的灰度值的方差，為第r₁行第r₂列的圖像塊的灰度值均值，u₀為灰度化后的原始圖像的灰度值均值，α、β為大于零的權(quán)重因子，其滿足α+β＝1；

(3)獲取所有目標圖像的像素點，所述目標圖像的像素點構(gòu)成的集合即為目標圖像。