[发明专利]一种基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法和系统

权利要求书

1.一种基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，应用于服务器端，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取图像数据集，并将图像数据集融合拼接还原料盘信息；

基于还原料盘信息，并利用定位排序算法对料盘上元器件进行计数、定位以及排序，得到元器件的位置信息；

根据所述位置信息计算出所述元器件与图像数据集相对应的映射关系，进行单个元器件的分割，经图像刚性变化将所述元器件旋转至水平方向，以得到元器件的特征。

2.根据权利要求1所述的基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，其特征在于，所述将采集的图像数据集融合拼接还原料盘信息的步骤具体包括：

将提取到的图像数据进行分类，间隔获取单张图像四邻域的图像信息，选取一定滑动域的特征信息以及梯度评价进行相似度计算，获取最大值作为评价参考，通过类间、类内最大值计算获取最佳相似度；

根据最大相似度提取特征信息，生成掩码图像与源图像进行卷积，然后使用积分图像的偏移量计算权重进行图像融合，从而还原料盘信息。

3.根据权利要求2所述的基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，其特征在于，在所述将提取到的图像数据进行分类的步骤之前，还包括对图像数据的有效性进行判断的步骤，所述对图形数据进行有效性判断的步骤包括：

从采集到的图像数据集中进行识别，根据特征边缘信息提取判断图像数据是否有效。

4.根据权利要求1-3任一所述的基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，其特征在于，所述定位排序算法步骤包括类型判别、约束信息计算、分割信息提取、向量运算以及位置信息归类；其中：

所述类型判别的步骤包括：通过元器件轮廓特征信息判断料盘类型的数量级；

所述约束信息计算的步骤包括：根据料盘数量级计算出相应的约束信息，所述约束信息包括但不限于元器件内基座之间的距离约束、位置约束、面积约束；以及临近元器件质心之间距离约束、角度约束；

所述分割信息提取的步骤包括：通过交叉熵阈值与特征信息约束计算进行图像分割，形态学运算后提取各个连通域的图像；

所述向量运算的步骤包括：根据各个连通域质心位置构建坐标系，通过向量计算余弦夹角以及仿射位置信息计算获取各个元器件的坐标位置；

所述位置信息归类的步骤包括：将元器件各个位置坐标进行象限归类，根据向量间正交投影和点乘计算判断元器件的排列的顺逆方向，并以此方向作为旋转基准进行角度偏移量计算得到螺旋排列的起始位置。

5.根据权利要求4所述的基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，其特征在于，所述根据元器件位置信息计算出与图像数据集相对应的映射关系进行单个元器件的分割的步骤包括：

基于元器件所在拼接图像的位置坐标信息，拼接图象的中心位置坐标信息、偏转角度信息、偏移量信息所计算出的数据信息模板。

6.根据权利要求5所述的基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，其特征在于，所述根据元器件位置信息计算出与图像数据集相对应的映射关系进行单个元器件的分割的步骤还包括：

根据模板数据信息计算出拼接图像中元器件的相对偏移量，以此获取数据集中各个元器件信息归类。

7.根据权利要求4所述的基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，其特征在于，所述根据元器件位置信息计算出与图像数据集相对应的映射关系进行单个元器件的分割的步骤还包括：

根据映射信息归类获取各个元器件在数据集中的单个图像信息和坐标信息，据此计算单个元器件的最小外接矩形，提取图像后进行梯度计算获取特征信息。

8.根据权利要求7所述的基于料盘元器件计数排序及特征提取的方法，其特征在于，所述经图像刚性变化将所有元器件旋转至水平方向的步骤包括：根据映射模板中单个元器件与中心位置的偏移量与角度关系进行图像的旋转变化，得到水平方向上的图像信息。