[发明专利]一种快速稳定的亚像素级精度器件厚度检测方法

说明书

本发明涉及一种快速稳定的亚像素级精度器件厚度检测方法。包括以下步骤：边界初步定位：将图像分成目标和空气两个区域，然后得到这两个区域的分界线，作为初步的边界定位结果；亚像素精准定位：采用反正切曲线拟合的方法，采用粒子群优化算法进行求解，针对每一列的定位结果，再采用贝塞尔曲线进行拟合；异常情况处理。针对亚像素边界定位算法进行改进，从初定位、参数大致估计、快速搜索最佳参数三个方面，在保证了定位精度满足要求的基础上，进一步实现了算法速度的提升，从而提高亚像素边界定位算法的应用潜力。

技术领域

本发明属于自动化检测领域，涉及工业视觉技术领域，具体涉及一种快速稳定的亚像素级精度器件厚度检测方法。

背景技术

随着我国制造业的飞速发展，对质量的重视日益重要。在各种产品的生产过程中，对各种元器件利用自动化设备进行质量检测，就可以降低废品率，降低对材料的损耗，这已经成为提高企业利润和品牌影响力的强有力的手段。工业视觉技术是自动化检测领域最常用的技术。

对元器件的厚度和尺寸进行测量，是工业视觉检测的最常见的应用。在得到元器件的尺寸参数之后，就可以判断器件是否合格，从而提前加以剔除，防止对后续制造环节造成影响。通过测量元器件的各种尺寸参数，然后与标准尺寸进行对比，就可以知道哪些元器件是不合格的，以及不合格的比例和详细情形。

器件的厚度检测，是自动化检测中的最常见的步骤。目前的厚度检测，都是通过在图像中，对器件的亚像素边界进行定位而实现的。但是，当前常见的亚像素边界定位算法，复杂度过高，存在较高程度的冗余计算，导致自动检测设备的效率降低，从而降低了产能，影响了企业的利润。

发明内容

本发明目的是提供一种快速稳定的亚像素级精度器件厚度检测方法，针对亚像素边界定位算法进行改进，从初定位、参数大致估计、快速搜索最佳参数三个方面，在保证了定位精度满足要求的基础上，进一步实现了算法速度的提升，从而提高亚像素边界定位算法的应用潜力。

为了实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种快速稳定的亚像素级精度器件厚度检测方法，包括以下步骤：

1)边界初步定位：将图像分成目标和空气两个区域，然后得到这两个区域的分界线，作为初步的边界定位结果；

2)亚像素精准定位：采用反正切曲线拟合的方法，采用粒子群优化算法进行求解，针对每一列的定位结果，再采用贝塞尔曲线进行拟合；

3)异常情况处理。

进一步的，边界初步定位的初定位位置与最终的亚像素景区坐标的偏差在1个像素的距离之内。

再进一步的，所述的边界初步定位包括以下步骤：

a)由粗到精的边界初步定位

按照如下流程来得到分界面的初步定位坐标点：

1a)图像缩小：将图像先进行缩小，缩小到原有尺寸的四分之一；

2a)提取目标区域参考亮度值、空气区域参考亮度值：预先计算图像中，目标区域和空气区域的亮度参考值，采用聚类方法，对所有像素，根据亮度值，分成两个大类，然后计算每一类的亮度平均值，分别作为目标亮度和空气区域亮度的参考值；

3a)二值化操作：在得到目标区域和空气区域的参考亮度值之后，利用二者的均值，作为整幅图像的二值化阈值，对所有像素进行二值化操作；

4a)提取最大连通区域：提取二值化操作结果中的最大连通区域；

5a)基于对称性的初步边界定位；利用边界附近的像素亮度变化规律曲线的对称性来得到初步判定；

6a)初定位时的异常处理；

b)承重界面的定位