[发明专利]一种基于多模板匹配的PCB板缺陷定位方法

说明书

本发明提供了一种基于多模板匹配的PCB板缺陷定位方法，通过对模板图像分割，并根据分割后的小模板图像特征来设置相对于的匹配模板，此方法可以极大的减少传统模板匹配中的误差，通过多模板匹配还能进一步减小实际图像变形带来的累积误差，并在模板匹配后对匹配后的区域进行越界判断和自动像素填充处理，此方法也有效的解决越界后造成缺陷检测偏差出现的问题；通过本方法可以提高PCB板检测前期的定位精度，较小实际图像同模板图的累积偏差，也有效的提高了检测的效率和检测精度，真正实现了PCB检测流程的高精度定位和匹配等一系列检测要求。

技术领域

本发明涉及检测设备技术领域，具体涉及一种基于多模板匹配的PCB板缺陷定位方法。

背景技术

对PCB光板表面缺陷进行在线检测方法是PCB板检测中重要的一环，直接影响到PCB检测的精准度，随着PCB生产设备和生产工艺的升级改造，PCB光板缺陷检测的精度和准确率要求也越来越高。目前传统的机器视觉检测算法均基于模板与待检测图像的特征匹配方法，该算法检测速度较慢，而且当待检测图像有形变时会产生较多干扰而形成误检，检测稳定性较差。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于多模板匹配的PCB板缺陷定位方法，目的在于解决现在机器视觉模板匹配算法中效率低、干扰多及鲁棒性差等问题；优化匹配定位的精度和速度，提高下一步缺陷检测的准确性。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于多模板匹配的PCB板缺陷定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，将模板图像分成N个小模板图像；

S2，取一个小模板图像进行二值化处理；

S3，判断二值化后的小模板图像是否全黑或全白；

S4，全黑或全白条件下，将小模板图像坐标赋值给(x,y)，非全黑或全白条件下，判断二值化小模板图像是否有明显轮廓；

S5，步骤S4判断中有明显轮廓情况下，以小模板图创建形状匹配模板；

S6，步骤S4判断中无明显轮廓情况下，以小模板图创建灰度匹配模板；

S7，按照步骤S5、S6中的模板在待检测图中进行模板匹配寻找，如果找到匹配区域，将返回值(row1,column1)赋值给(x,y)如果没找到匹配区域，将(x1,y1)赋值给(x,y)；

S8，以坐标(x,y)为中心，在待检测图上扣取尺寸为(N1+100)*(N2+100)的图像；

S9，判断扣取图像是否超过待检测图的边界，如果没有越界则不处理；

S10，如果越界，则将超出边界的区域按照边界像素灰度值进行填充；

S11，最后将扣取图像跟小模板图像进行差分处理，并结合后续的缺陷分割算法提取缺陷信息。

本发明提供的一种基于多模板匹配的PCB板缺陷定位方法的有益效果在于：本发明通过判断小模板图的特征给出不创建模板、创建形状模板和创建灰度模板三种匹配方法，极大的减少了图像匹配的时间，也在一定程度上提升了匹配的精度；在图像匹配过程中还针对待检测图像大小设置了越界判断和像素自动填充方法，改善了图像边界区域匹配的准确度；本发明在一定程度上提升了图像匹配定位的准确度，可以有效的减少待测图像变形带来的匹配误差，也为后续缺陷信息的提取分割提供了保障。

附图说明

图1为本发明流程示意图。

具体实施方式