[发明专利]一种基于LOGO匹配和OCR的元器件检测方法

说明书

本发明涉及一种基于LOGO匹配和OCR的元器件检测方法，该方法步骤为：建立LOGO图片库：采集含有LOGO图案的元器件的图像，并将LOGO图案存入LOGO库；去噪处理：使用中值滤波对元器件图片进行去噪处理，获取更加清晰的图片；字符串区域定位与分割：对元器件图片进行字符行区域的目标检测，获取元器件图片上字符串区域并将字符串区域分割保存成图片；字符串识别：通过OCR对上述字符串区域图片进行识别处理，将图片中的字符串转换成计算机中的字符串；LOGO匹配：从LOGO图片库中获取LOGO图片，使用TM_CCOEFF_NORMED算法进行LOGO匹配，获取匹配结果的置信度；检测元器件的型号：字符识别的结果和LOGO匹配的置信度确定元器件的检测结果；本发明在提高了元器件检测速率的基础上保证了检测的准确性。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及深度学习和OCR技术(Optical CharacterRecognition，光学字符识别)，并于图像匹配算法相融合的元器件检测方法。

背景技术

印制电路板(Printed Circuit Board,PCB)作为电子元器件电气连接的载体，是现代社会工业化的基础；由于PCB板具有高密度化和高集成性等特点，对PCB板上安装的元器件的检测具有非常高的精度要求。传统的人工目测往往需要耗费大量的人力与物力，并且测量误差大，难以实现对精度要求越来越高的元器件的检测标准；这使得开发一种高准确率、高效率的元器件安检测方案非常必要。

目前工业上常用的元器件检查方法主要有：人工检测、图像比对等，对于上述方法，首先人工检测是通过专业的检验员根据元器件清单列表，对PCB板上的元器件进行逐一核查，若元器件与清单列表能够对应，则在相应的质量检测栏标注合格；若元器件与清单列表无法对应，则在相应的质量检测栏标注不合格，这种方法主要依据检验员自身的背景知识，通过元器件文本内容和LOGO图案与元器件清单上的信息综合来判断所检测的元器件是否符合标准；这种只通过人工比对的方式检测元器件效率相当低下，很大程度上依赖与“人”，非常容易出错，而且这样的解决方案极大程度上受限于检验员的速度与精度，无法高效和高准确率的要求。

另一种检测方式为图像对比，该方式先将所有可能需要检测的元器件进行图片采集，随后根据采集到的图像建立元器件模板库，在需要检测新来的元器件时，将元器件与模板库中的图像做比对，选出最相似的元器件图像来确定该元器件的信息；这种方法提高了一定的工作效率，但是其准确率比人工检测还要低，因为这种方法将元器件视为一个整体，没能考虑和使用元器件的细节信息作为检测依据，例如：元器件上的丝印和LOGO图案等信息。

发明内容

根据上述缺陷，本发明提出了一种基于LOGO匹配和OCR的元器件检测方法；其中应用深度学习算法、OCR技术及图像对比等算法实现对元器件的检测。

为实现以上的目的，本发明是通过以下技术方案来实现的：

一种基于LOGO匹配和OCR的元器件检测方法，该方法包括以下步骤：

(1)建立LOGO图片库：采集含有LOGO图案的元器件图像，并将元器件图像上的LOGO图案存入LOGO图片库；

(2)去噪处理：使用中值滤波对元器件图片进行去噪处理，获取更加清晰的元器件图像Ⅰ；

(3)字符串区域定位与分割：对元器件图像Ⅰ进行字符行区域的目标检测，获取元器件图像Ⅰ上的字符串区域并将字符串区域分割保存成字符串区域图片；

(4)字符串识别：通过OCR对步骤(3)中字符串区域图片进行识别处理，将字符串区域图片中的字符串转换成计算机中的字符串，获取识别结果；

(5)LOGO匹配：从LOGO图片库中获取LOGO图片，使用 TM_CCOEFF_NORMED算法进行LOGO匹配，获取匹配结果的置信度。