[发明专利]一种基于轮廓超差算法的PCB板表面检测方法有效
申请号: | 201910107780.2 | 申请日: | 2019-02-01 |
公开(公告)号: | CN109829911B | 公开(公告)日: | 2020-09-29 |
发明(设计)人: | 张鹏中;张璐;张美杰;胡晓强 | 申请(专利权)人: | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/136 |
代理公司: | 广州科沃园专利代理有限公司 44416 | 代理人: | 张帅 |
地址: | 528225 广东省佛山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 轮廓 算法 pcb 表面 检测 方法 | ||
1.一种基于轮廓超差算法的PCB板表面检测方法,其特征在于,包括以下具体步骤:
S1,获得PCB裸板模板图,将其切分成数个大小相同特定尺寸的小图像,被分割的标准图像优先被用于被匹配的对象;
S2,将采集到的图像进行处理即去噪、自动阈值分割的算法将裸板铜面给准确分割出来,然后二值化图像即线路导体区的灰度值为255,背景区的灰度值为0,得到二值图即测试图切分成数个大小相同特定尺寸到的测试小图像,切分成的测试小图像用于优先匹配模板图;
S3,用形状模板匹配的方法,将测试小图像作为模板去匹配对应的标准小图像;
S4,将得到的测试图像和对应的标准图像分别求取边缘亚像素边缘,并求取亚像素边缘的行列坐标,然后用特定的方法求取边缘每个坐标点的法向;
所述步骤S4中的具体步骤包括:
S401,将得到测试小图像和对应的标准小图像分别求取亚像素边缘,并求取亚像素边缘的行列坐标,将求取的行列坐标按照游走轮廓的方式,按顺序存放在数组中,行坐标和列坐标应对应存放在不同的数组中;
S402,将在步骤401所求的轮廓行列坐标按照游走轮廓的方式将求得的行列坐标编号,1、2、3、4......n,将编号1的轮廓坐标点和编号3的轮廓坐标点用直线连接起来,编号4和编号6用直线连接起来,按照这种方式连接下去,如果最后有剩余的坐标点,不论剩余多少个都是第n个坐标点与第n-2个坐标点用直线连接起来,并求取所连接起来的这些线段的斜率,进而求取这些线段法向角度;法向角度的范围为[-π,π],将所求得的法向角度按照和求行列坐标游走轮廓的方向一样按顺序将其编号;3、6、9.......3m、n;
S403,将步骤402中所求取的法向角度按照编号的顺序和对应的轮廓点坐标对应起来,编号为1、2、3的轮廓点的法向角度为法向角度编号为3号的法向角度,编号为4、5、6的轮廓点的法向角度为法向角度编号为6号的法向角度,这样依次进行下去;每个轮廓坐标点都有对应于自己的法向角度;
S5,分别求取测试小图和对应的标准小图的边缘轮廓,将步骤S3中对位好的标准小图和对应测试小图放在同一图像坐标系下,用轮廓超差算法即优先在测试图轮廓坐标点的法向上的对应的步长数之内去找标准图的轮廓点;
所述步骤S5中的具体步骤包括:
S501,分别求取测试小图和对应的标准小图的边缘轮廓,将步骤S3中对位好的标准小图和对应测试小图放在同一图像坐标系下;
S502,根据步骤S402中所优先求取测试小图的轮廓点和对应的法向角度按照测试小图轮廓游走的顺序求取轮廓点编号为1的坐标点正向法向步长为0的坐标点的坐标和这个坐标点上的灰度值,如果灰度为0,则找这个坐标点的8邻域的灰度值;如果这个坐标点上的灰度值为255,则找到了模板小图上的轮廓点并求出它们的距离D0,如果距离D0小于规定的法向距离值Dmix时,则测试小图上的这个轮廓点不为缺陷点;如果轮廓点编号为1的坐标点正向法向步长为0的坐标点的8邻域的灰度值都为0,则继续往下一个步长上寻找;如果测试小图轮廓点编号为1的坐标点正向法向步长为0的坐标点的8邻域的灰度值有为255时,说明找到了对位好的模板小图的轮廓点,然后求出测试小图轮廓点编号为1的坐标点与测试小图轮廓点编号为1的坐标点正向法向步长为0的坐标点的8邻域的灰度值为255坐标的距离D1,D2......;如果他们的的最小距离大于规定的法向距离值Dmix时,则测试小图上的这个轮廓点为缺陷点,反之不为缺陷点;如果找到了对应模板小图的轮廓点即灰度值为255的点就不在法向的步长上继续寻找;反之,没有找到缺陷点则在法向的步长上继续寻找;
S503,如果在规定的正向法向的步长数之内像素点上及其8邻域之内还没有找到灰度值为255的坐标点则按照步骤S502的方法步骤在测试小图轮廓点编号为1的坐标点反向法向步长数之内寻找模板图的轮廓点,如果找到模板图的轮廓点则不在法向上寻找,如果它们的距离大于规定的距离,则测试小图上的这个轮廓点为缺陷点;如果在规定的反向法向的步长数之内像素点上及其8邻域之内还没有找到灰度值为255的坐标点,则测试小图上的这个轮廓点为缺陷点;
S504,按照步骤S502和步骤S503的方法步骤,沿测试小图轮廓游走的方向去寻找轮廓点编号为2,3,4.......n轮廓点上法向方向的模板小图像上的轮廓点,如果对应的测试小图像轮廓点和模板小图像轮廓点的距离大于规定的法向距离值Dmix时,则测试小图上的这个轮廓点为缺陷点,反之不为缺陷点;如果,在测试小图像轮廓点正反法向上都没有找到像素值为255的点即模板小图像轮廓点;此时,测试小图像轮廓点也为缺陷点;
S505,如果测试小图像的像素值全为0或255时,则反过来在法向上去寻找轮廓点即在模板小图像的轮廓点上的法线方向上按照步骤S502和步骤S503及步骤S504的方法步骤下去寻找对应的测试小图像的轮廓点进而找到测试小图像上的缺陷点;
S506,如果是大铜面的裸板或大缺陷沿轮廓隔点在法向方向寻找缺陷点;如果是小铜面的裸板或小缺陷则沿轮廓逐点在法向方向寻找缺陷点;
S507,如果找PCB板上铜面的大缺陷则在轮廓点的法向方向上规定的法向距离值Dmix要适当的设置大一些,法向步长数也适当的要大一些;反之则相反。
2.如权利要求1所述的基于轮廓超差算法的PCB板表面检测方法,其特征在于,如果在测试小图像的轮廓点的法向方向的规定的步长数内找到了测试小图像上的轮廓点并且它们之间距离大于规定的最大Dmax距离则所找的缺陷点的类型为铜面破损,铜面多焊,铜渣缺陷;如果在测试小图像的轮廓点的法向方向的正反方向上的规定的步长数内及其8邻域内都没有找到模板小图像上的轮廓点则所找的缺陷点的类型为铜面断路;在模板小图像的轮廓点上的法线方向上的正反方向上的规定的步长数内及其8邻域内都没有找到测试小图像上的轮廓点则所找的缺陷点的类型为铜面短路缺陷。
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