CN102486829A - 图像分析系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种图像分析系统。该系统提取参考图及待测图中的特征点，根据特征点的特征信息确参考图及待测图的特征点对，并根据特征点对构建两个矩阵，再根据该两个矩阵计算映射矩阵。该系统还根据参考图的基准点及映射矩阵确定各待测图中的匹配点。之后，该系统根据基准点确定参考图中的参考区域，根据匹配点确定待测图中的匹配区域，将匹配区域与参考区域比较、查找匹配区域中的差异点，以定位电路板上的设计不良位置。本发明还提供一种图像分析方法。

Description

图像分析系统及方法
技术领域
本发明涉及一种图像处理系统及方法，尤其是关于一种图像分析系统及方法。
背景技术
在光学自动检测系统(automatic optic inspection，AOI)中，需要将扫描待测印刷电路板得到的待测图与参考图进行比较，确定待测图与参考图中某一区域对应的匹配区域，再对该匹配区域的待测点(例如主板上的插槽角点等)进行检测，以查找待测印刷电路板上的设计不良位置。
目前，确定待测图与参考图中某一区域对应的匹配区域采取的匹配方法主要有基于待测图与参考图中对应像素点像素值的差值的绝对值(sum of absolute difference，SAD)，基于待测图与参考图中对应像素点像素值的差值的平方和(sum of squared difference，SSD)，以及待测图与参考图图像的相关性(normalized cross correlation，NCC)等方法。这些方法的不足之处在于，由于图像中像素点的数量巨大导致计算量过大，速度较慢。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提出一种图像分析系统及方法，可以快速确定待测图与参考图中某一区域对应的匹配区域。
一种图像分析系统，应用于计算装置，该计算装置与工业相机相连接，工业相机扫描待测电路板得到待测图。该系统包括信息读取模块、特征点提取模块、矩阵构建模块、匹配点确定模块及比较模块。信息读取模块从存储器读取所述待测图及符合电路板设计规范的参考图。特征点提取模块利用数学算法提取参考图及待测图中的特征点及各特征点附加的特征信息，并根据特征信息确定参考图及待测图的特征点对。矩阵构建模块根据特征点对构建两个1*n矩阵，并根据该两个1*n矩阵计算得到映射矩阵。匹配点确定模块根据参考图中各基准点的坐标及映射矩阵确定各基准点在待测图中的对应点的坐标，并判断是否所有对应点均落入待测图中。若所有对应点均落入待测图中，则以各对应点为参考图中基准点在待测图中的匹配点。若有对应点落入待测图之外，则移动该对应点至待测图中，并将参考图中与该对应点匹配的基准点作与该对应点相同的位移操作，移动后得到的对应点为参考图中相应基准点在待测图中的匹配点。比较模块根据基准点确定参考图的参考区域，根据匹配点确定待测图的匹配区域，并将匹配区域与参考区域进行比较，查找匹配区域中的差异点，以定位电路板上的设计不良位置。
一种图像分析方法，该方法应用于计算装置，该计算装置与工业相机相连接，工业相机扫描待测电路板得到待测图。该方法包括：(A)读取所述待测图及符合电路板设计规范的参考图；利用数学算法提取参考图及待测图中的特征点及各特征点附加的特征信息，并根据特征信息确定参考图及待测图的特征点对；(B)根据所述特征点对构建两个1*n矩阵，并根据该两个1*n矩阵计算得到映射矩阵；(C)读取参考图中各基准点的坐标；(D)根据各基准点的坐标及映射矩阵确定各基准点在待测图中的对应点的坐标；(E)判断是否所有对应点均落入待测图中，若所有对应点均落入待测图中，则以各对应点为参考图中基准点在待测图中的匹配点，若有对应点落入待测图之外，则移动该对应点至待测图中，并将参考图中与该对应点匹配的基准点作与该对应点相同的位移操作，移动后得到的对应点为参考图中相应基准点在待测图中的匹配点；及(F)根据基准点确定参考图中的参考区域，根据匹配点确定待测图中的匹配区域，并将匹配区域与参考区域进行比较，查找匹配区域中的差异点，以定位电路板上的设计不良位置。
相较于现有技术，本发明所提供的图像分析系统及方法根据图像中特征点的不变性，可以快速找到参考图上的基准点在待测图中的匹配点。
附图说明
图1是本发明图像分析系统较佳实施例的应用环境图。
图2是本发明图像分析系统较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明图像比较方法较佳实施例的流程图。
图4是参考图中基准点的示意图。
图5是参考图中各基准点在待测图中的匹配点的示意图。
主要元件符号说明
  计算装置   100
  工业相机   200
  电路板   300
  存储器   10
  处理器   20
  显示器   40
  图像分析系统   30
  信息读取模块   31
  特征点提取模块   32
  矩阵构建模块   33
  匹配点确定模块   34
  比较模块   35
具体实施方式
参阅图1所示，是本发明图像分析系统30较佳实施例的应用环境图。该图像分析系统30应用于计算装置100。该计算装置100可以为个人电脑，服务器，或其它有数据处理能力的电子产品。在本实施例中，该计算装置100与工业相机200相连接。工业相机200扫描待测电路板300，得到待测图，并将待测图传送至计算装置100。
计算装置100还包括存储器10、处理器20及显示器40。存储器10存储图像资料，包括扫描待测电路板300得到的待测图及符合电路板设计规范的参考图。存储器10还存储图像分析系统30的程序化代码。处理器20执行所述程序化代码，实现图像分析系统30提供的下述功能：提取参考图及待测图中的特征点，根据待测图及参考图中特征点的对应关系，在待测图中确定参考图上各基准点的匹配点，以确定待测图中与参考图上基准点构成的参考区域匹配的区域。
显示器40用于显示所述待测图、参考图，以及匹配结果。
参阅图2所示，是图1中图像分析系统30的功能模块图。该图像分析系统30包括信息读取模块31、特征点提取模块32、矩阵构建模块33、匹配点确定模块34及比较模块35。
信息读取模块31用于从存储器10读取所述参考图及一张待测图。在本实施例中，该参考图及待测图为二维图像。
特征点提取模块32用于利用数学算法提取参考图及待测图中的特征点(feature points)及各特征点附加的特征信息。在本实施例中，该数学算法为SURF算法。所述特征点为特征值大于预设阀值的像素点。各特征点附加的特征信息包括该特征点的方向(direction)、尺度(scale)及特征向量(feature vector)等。在其它实施例中，该数学算法也可以为SIFT算法。
特征点提取模块32还用于根据特征信息确定参考图及待测图的特征点对。在本实施例中，特征点提取模块32根据特征向量间的欧式距离(Euclidean distance)来衡量特征点之间的相似性，欧式距离越小说明两个特征点的相似性越大。其中，参考图中的一个特征点与待测图中的一个对应特征点组成一个特征点对。例如，特征点提取模块32取参考图中的某个特征点A1，在待测图中找出其与特征点A1欧式距离最近的特征点B1、次近的特征点B2，如果最近的距离除以次近的距离小于预设的比例阈值a，则特征点A1与特征点B1为一个特征点对。
矩阵构建模块33用于根据参考图及待测图的特征点对构建两个1*n矩阵。例如，若特征点对包括参考图中的特征点A1，A2，A3，...，An，这些特征点在待测图中的对应特征点分别为B1，B2，B3，...，Bn，则矩阵构建模块33构建第一1*n矩阵A＝[A1，A2，A3，...，An]，第二1*n矩阵B＝[B1，B2，B3，...，Bn]。
矩阵构建模块33还用于根据该两个1*n矩阵计算得到映射矩阵。例如，矩阵构建模块33根据公式A*E＝B计算得到映射矩阵E。
信息读取模块31还用于读取参考图中各基准点的坐标。所述基准点可以为参考图中的特征点，也可以为除特征点外的像素点，用于确定参考图的范围。基准点的数量至少为2个。在本实施例中，信息读取模块31读取4个基准点P1(0，0)，P2(w，0)，P3(w，h)，P4(0，h)，其中w＞0，h＞0，第一个基准点为坐标系原点，w表示参考图的宽度，h表示参考图的高度。在其它实施例中，也可以只取P1(0，0)和P3(w，h)2个基准点，用于确定参考图的范围。
匹配点确定模块34用于根据各基准点的坐标及映射矩阵确定各基准点在待测图中的对应点的坐标。例如，假设基准点P1、P2、P3及P4在待测图中的对应点分别为P5、P6、P7及P8，则P1*E＝P5，P2*E＝P6，P3*E＝P7，P4*E＝P8。
匹配点确定模块34还用于判断是否所有对应点均落入待测图中。例如，由于映射矩阵中的元素可能包括负数，导致对应点的坐标值可能包括负数。若一个对应点的X、Y坐标值包括负数，则该对应点落入待测图之外。此外，若一个对应点的X坐标值超出参考图的宽度，或者Y坐标值超出参考图的高度，则该对应点落入待测图中之外。若有对应点落入待测图之外，则匹配点确定模块34移动该对应点至待测图中，移动后得到的对应点即为参考图中各基准点在待测图中的匹配点。匹配点确定模块34还用于将参考图与该对应点匹配的基准点作与该对应点相同的位移操作。
比较模块35用于根据基准点确定参考图中的参考区域，根据匹配点确定待测图中的匹配区域，并将匹配区域与参考区域进行比较，查找匹配区域中的差异点，以定位电路板300上的设计不良位置。
参阅图3所示，是本发明图像比较方法较佳实施例的流程图。
步骤S301，信息读取模块31从存储器10读取参考图及一张待测图。特征点提取模块32利用数学算法提取参考图及待测图中的特征点(feature points)及各特征点附加的特征信息。在本实施例中，该参考图及待测图为二维图像，该数学算法为SURF算法。所述特征点为特征值大于预设阀值的像素点。各特征点附加的特征信息包括该特征点的方向(direction)、尺度(scale)及特征向量(feature vector)等。在其它实施例中，该数学算法也可以为SIFT算法。
步骤S303特征点提取模块32还用于根据特征信息确定参考图及待测图的特征点对。在本实施例中，特征点提取模块32根据特征向量间的欧式距离(Euclidean distance)来衡量特征点之间的相似性，欧式距离越小说明两个特征点的相似性越大。其中，参考图中的一个特征点与待测图中的一个对应特征点组成一个特征点对。例如，特征点提取模块32取参考图中的某个特征点A1，在待测图中找出其与特征点A1欧式距离最近的特征点B1、次近的特征点B2，如果最近的距离除以次近的距离小于预设的比例阈值a，则特征点A1与特征点B1为一个特征点对。
步骤S305，矩阵构建模块33根据参考图及待测图的特征点对构建两个1*n矩阵。例如，若特征点对包括参考图中的特征点A1，A2，A3，...，An，这些特征点在待测图中的对应特征点分别为B1，B2，B3，...，Bn，则矩阵构建模块33构建第一1*n矩阵A＝[A1，A2，A3，...，An]，第二1*n矩阵B＝[B1，B2，B3，...，Bn]。
步骤S307，矩阵构建模块33根据该二个1*n矩阵计算得到映射矩阵。例如，矩阵构建模块33根据公式A*E＝B计算得到映射矩阵E。
步骤S309，信息读取模块31还用于读取参考图中各基准点的坐标。所述基准点可以为参考图中的特征点，也可以为除特征点外的像素点，用于确定参考图的范围。基准点的数量至少为2个。在本实施例中，信息读取模块31读取4个基准点P1(0，0)，P2(w，0)，P3(w，h)，P4(0，h)，其中w＞0，h＞0，第一个基准点为坐标系原点，w表示参考图的宽度，h表示参考图的高度。在其它实施例中，也可以只取P1(0，0)和P3(w，h)2个基准点，用于确定参考图中的范围。
步骤S311，匹配点确定模块34根据各基准点的坐标及映射矩阵确定各基准点在待测图中的对应点的坐标。例如，假设基准点P1、P2、P3及P4在待测图中的对应点分别为P5、P6、P7及P8，则P1*E＝P5，P2*E＝P6，P3*E＝P7，P4*E＝P8。
步骤S313，匹配点确定模块34判断是否所有对应点均落入待测图中。例如，由于映射矩阵中的元素可能包括负数，导致对应点的坐标值可能包括负数。若一个对应点的X、Y坐标值包括负数，则该对应点落入待测图之外。此外，若一个对应点的X坐标值超出参考图的宽度，或者Y坐标值超出参考图的高度，则该对应点落入待测图中之外。若有对应点落入待测图之外，则流程进入步骤S315。若所有对应点均落入待测图中，则流程进入步骤S319，匹配点确定模块34确定各对应点为参考图中基准点在待测图中的匹配点。之后，流程进入步骤S317。
步骤S315，匹配点确定模块34移动该对应点至待测图中，移动后得到的对应点即为参考图中相应基准点在待测图中的匹配点。匹配点确定模块34还将参考图与该对应点匹配的基准点作与该对应点相同的位移操作。
例如，若基准点的坐标为P1(0，0)，P2(400，0)，P3(400，312)，P4(0，312)(如图4所示)，对应点的坐标为P5(0，-4)，P6(400，-4)，P7(399，308)，P8(0，308)(如图5所示)，单位为毫米。则匹配点确定模块34在二维坐标系中分别将对应点P5、P6向Y轴正方向移动4毫米，得到P5’(0，0)，P6’(400，0)，并将与P5、P6匹配的基准点也向Y轴正方向移动4毫米，得到P1’(0，4)，P2’(400，4)。
步骤S317，比较模块35根据参考图中的基准点确定参考区域，根据待测图中的匹配点确定待测图中的匹配区域，并将匹配区域与参考区域进行比较，查找匹配区域中的差异点，以定位电路板300上的设计不良位置。之后，流程结束。例如，图4中由基准点P1’(0，4)，P2’(400，4)，P3(400，312)，P4(0，312)构成的区域为参考区域，图5中由P5’(0，0)，P6’(400，0)，P7(399，308)，P8(0，308)构成的区域为匹配区域。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种图像分析系统，应用于计算装置，该计算装置与工业相机相连接，工业相机扫描待测电路板得到待测图，其特征在于，该系统包括：
信息读取模块，用于从存储器读取符合电路板设计规范的参考图及所述待测图；
特征点提取模块，用于利用数学算法提取参考图及待测图中的特征点及各特征点附加的特征信息，并根据特征信息确定参考图及待测图的特征点对；
矩阵构建模块，用于根据所述特征点对构建两个1*n矩阵，并根据该两个1*n矩阵计算得到映射矩阵；
信息读取模块，还用于读取参考图中各基准点的坐标；
匹配点确定模块，用于根据各基准点的坐标及映射矩阵确定各基准点在待测图中的对应点的坐标，并判断是否所有对应点均落入待测图中，若所有对应点均落入待测图中，则以各对应点为参考图中基准点在待测图中的匹配点，若有对应点落入待测图之外，则移动该对应点至待测图中，并将参考图中与该对应点匹配的基准点作与该对应点相同的位移操作，移动后得到的对应点为参考图中相应基准点在待测图中的匹配点；及
比较模块，用于根据基准点确定参考图的参考区域，根据匹配点确定待测图的匹配区域，并将匹配区域与参考区域进行比较，查找匹配区域中的差异点，以定位电路板上的设计不良位置。
2.如权利要求1所述的图像分析系统，其特征在于，所述特征点为特征值大于预设阀值的像素点，各特征点附加的特征信息包括该特征点的方向、尺度及特征向量。
3.如权利要求2所述的图像分析系统，其特征在于，所述特征点提取模块是根据特征向量间的欧式距离来确定参考图中各特征点在待测图中的对应特征点，参考图中的一个特征点与待测图中的一个对应特征点组成一个特征点对。
4.如权利要求1所述的图像分析系统，其特征在于，所述基准点为参考图中的特征点或除特征点外的像素点。
5.一种图像分析方法，该方法应用于计算装置，该计算装置与工业相机相连接，工业相机扫描待测电路板得到待测图，其特征在于，该方法包括：
读取所述待测图及符合电路板设计规范的参考图；
利用数学算法提取参考图及待测图中的特征点及各特征点附加的特征信息，并根据特征信息确定参考图及待测图的特征点对；
根据所述特征点对构建两个1*n矩阵，并根据该两个1*n矩阵计算得到映射矩阵；
读取参考图中各基准点的坐标；
根据各基准点的坐标及映射矩阵确定各基准点在待测图中的对应点的坐标；
判断是否所有对应点均落入待测图中，若所有对应点均落入待测图中，则以各对应点为参考图中基准点在待测图中的匹配点，若有对应点落入待测图之外，则移动该对应点至待测图中，并将参考图中与该对应点匹配的基准点作与该对应点相同的位移操作，移动后得到的对应点为参考图中相应基准点在待测图中的匹配点；及
根据基准点确定参考图中的参考区域，根据匹配点确定待测图中的匹配区域，并将匹配区域与参考区域进行比较，查找匹配区域中的差异点，以定位电路板上的设计不良位置。
6.如权利要求5所述的图像分析方法，其特征在于，所述特征点为特征值大于预设阀值的像素点，各特征点附加的特征信息包括该特征点的方向、尺度及特征向量。
7.如权利要求6所述的图像分析方法，其特征在于，所述根据特征信息确定参考图及待测图的特征点对包括：根据特征向量间的欧式距离来确定参考图中各特征点在待测图中的对应特征点，参考图中的一个特征点与待测图中的一个对应特征点组成一个特征点对。
8.如权利要求5所述的图像分析方法，其特征在于，所述基准点为参考图中的特征点或除特征点外的像素点。
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