CN102878941A - 一种用圆形轮廓法定位PCB板Mark点的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种用圆形轮廓法定位PCB板Mark点的方法，是指利用Mark点的圆形特性，根据出厂设计的Mark点的半径可以提取到Mark点的圆形轮廓半径；然后根据提取到的圆形轮廓半径对其进行二值化处理；处理之后，提取到Mark点的实际轮廓，求出Mark点的圆心；将Mark点的实际圆心与基准Mark点圆心进行比较，就得出Mark点的偏移量，以此来进行PCB板补偿。本发明能够准确的计算出PCB板的偏移量；能够准确的对偏移量进行补偿；焊接时，不会因为PCB板的位置发生偏移而焊接不准。
Description
技术领域
本发明涉及PCB板视觉检测技术领域，特别是关于一种用圆形轮廓法定位PCB板Mark点的方法，使得在定位、校正PCB板时，能够有效的提高补偿精度。
背景技术
随着计算机数字图像处理技术和无损检测技术的发展，现在检测与识别技术日益朝着智能化、高可靠性、高速自动化在线检测方向发展。计算机视觉技术和可靠性技术是现代检测的两大技术基础。机器视觉在工业检测领域已被成功的应用，其中即包括了对PCB板(即：印制电路板)的自动检测，实现对电路板的自动定位以及基准的校正，在生产中对准确安置元器件有着重要的作用.这是因为在焊接PCB板上的元器件时，由于每次放PCB板，板的位置容易发生偏移，所以焊接焊盘时就不能焊准。为了使焊接时能够焊准，必须采取一定措施将PCB板准确定位。
在PCB板设计阶段，设计者通常会制作mark点作为定位基准，有了准确的位置关系，才可以为后续有效的检测做好基础。PCB板的Mark点是电路板设计中，PCB应用于自动贴片机上的位置识别点，也叫标记点或特征点。
视觉检测PCB板的基本原理是：在图像处理后，根据像素点的统计判断出标识的位置，然后将检测到的标识点与标准定位点进行比较，如果发现误差则予以补偿，提高PCB板的定位精度。
现有对PCB板自动检测图像的处理方法是：图像匹配法。但是这个方法只能处理像素级别的，不能处理亚像素级别的。且该方法易受外界光照的影响，当外界光源变化较大时，该方法会出现误报的情况。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种用圆形轮廓法定位PCB板Mark点的方法。使用该方法能够提高PCB板的定位准确度，提高焊接精度。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种用圆形轮廓法定位PCB板Mark点的方法，包括以下步骤：
1)用相机拍摄下含有Mark点的PCB图像，显示在电脑显示屏上，然后用焊锡机器人自带的截图控件在当前视场中截取含有Mark点的区域图像；
2)焊锡机器人对截取的Mark点区域图像进行二值化处理，得到二值化图像，图像中能明显显现出所截取Mark点的轮廓；
3)在二值化结果中提取Mark点的实际轮廓，提取的方法是：利用已知PCB板的标准Mark点的半径，求出待提取Mark点的直径、周长和面积，从而提取Mark点的实际轮廓；
4)将提取Mark点的直径、周长和面积，与已知的标准Mark点进行比对，如果两者对应值相同，说明检测的Mark点有效，继续进行第5)步，如果不相同，则无效，不必往下进行。
5)对提取的Mark点的实际轮廓求外接圆的圆心和半径，将该圆心作为待检Mark点的匹配中心；
6)按照1)～5)步，求出另外一些Mark点的匹配中心；
7)利用基准Mark点和待检Mark点之间的中心偏移来进行PCB板补偿，补偿的方法是：根据两组或多组基准Mark点和检测Mark点的位置，求出以基准Mark点为参考点的水平垂直偏移和旋转角度，并根据这个旋转角度求出PCB板的旋转偏移，进而除了可以对PCB板进行水平、垂直偏移补偿外，还可以对PCB板进行旋转补偿。
图像的二值化处理，就是将图像上的像素点的灰度值只设置为0或255，在焊锡机器人自带的计算软件中设置一个灰度阀值，当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值大于或等于灰度阀值时，这些像素点被判定为属于Mark点，其灰度值用255表示，即将这些像素点设置为白色；当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值小于灰度阀值时，这些像素点被排除在Mark点以外，灰度值为0，即将这些像素点设置为黑色。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、能够准确的计算出PCB板的偏移量。2、能够准确的对偏移量进行补偿。3、焊接时，不会因为PCB板的位置发生偏移而焊接不准。
附图说明
图1是相机截取的Mark点的源图像；
图2是利用半径求得的二值化处理后的图像。
具体实施方式
下面结合附图对本发明技术方案进行详细的描述。
本发明中所述的圆形轮廓法是指：利用Mark点的圆形特性(工业上标准的Mark点形状都是呈圆形状，且半径有0.5mm、1.0mm和1.5mm这三种半径，用户在选择PCB板的时候可以知道PCB板的Mark点半径)，根据出厂设计的Mark点的半径可以知道提取到的Mark点的圆形轮廓半径；然后根据实际提取到的Mark点的圆形轮廓半径数据对其进行二值化处理；处理之后，可以提取到Mark点的实际轮廓，然后求出实际Mark点的中心(即提取到的Mark点的圆心)；将Mark点的实际圆心与基准Mark点圆心进行比较，就得出Mark点的偏移量，以此来进行PCB板补偿。
在检测Mark点时，首先利用已知的标准Mark点的面积和周长，和检测Mark点的面积和周长，比对两者对应值是否相同，来判断检测的Mark点是否有效。如果相同，则有效，继续求取圆心；如果不相同，则无效，不必往下进行。当检测到有效Mark点的时候，最后利用基准Mark点的圆形轮廓和检测Mark点的圆形轮廓之间的中心偏移来进行PCB板补偿。
具体操作步骤如下：
1、用相机拍摄下含有Mark点的PCB图像，显示在电脑显示屏上(称为FOV视场，FOV是指相机当前所拍摄的实际区域)，然后用焊锡机器人自带的截图控件在当前视场中截取含有Mark点的区域图像，如图1所示。
2、焊锡机器人对截取的Mark点区域图像进行二值化处理，得到二值化图像，即黑白效果图，如图2所示。
图像的二值化处理，就是将图像上的像素点的灰度值只设置为0或255，在焊锡机器人自带的计算软件中设置一个灰度阀值，当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值大于或等于灰度阀值时，这些像素点被判定为属于Mark点，其灰度值用255表示，即将这些像素点设置为白色；当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值小于灰度阀值时，这些像素点被排除在Mark点以外，灰度值为0，即将这些像素点设置为黑色，表示背景或者例外的物体区域。
3、在二值化结果中提取Mark点的实际轮廓。提取的实际轮廓指的是：图2中白色像素点和黑色像素点相交处的那个圆环。提取的方法是：利用已知PCB板的标准Mark点的半径，求出待提取Mark点的直径、周长和面积，从而提取Mark点的实际轮廓。
4、将提取Mark点的直径、周长和面积，与已知的标准Mark点进行比对，如果两者对应值相同，说明检测的Mark点有效，继续进行第5步，如果不相同，则无效，不必往下进行。
5、对提取的Mark点的实际轮廓求外接圆的圆心和半径，将该圆心作为待检Mark点的匹配中心。
6、按照1-5步，求出另一个或多个Mark点的匹配中心(求两个Mark点的匹配中心的好处是可以补偿Mark点的偏移，如果只求一个Mark点的匹配中心，只能确定“X轴”水平方向和“Y轴”垂直方向的偏移量。也就是说求一个Mark点也行，但是会影响补偿精度，导致焊接不准确，所以求两个或多个Mark点)。
7、利用基准Mark点和待检Mark点之间的中心偏移来进行PCB板补偿。补偿的方法是：根据两组基准Mark点和检测Mark点的位置(或多组)，求出以基准Mark点为参考点的水平垂直偏移和旋转角度，并根据这个旋转角度求出PCB板的旋转偏移，进而除了可以对PCB板进行水平、垂直偏移补偿外，还可以对PCB板进行旋转补偿。
本发明方法的精度可以达到亚像素级别，但是补偿的精度跟使用的工业相机也有关系，当相机的像元尺寸越小时，补偿的精度越高，当相机的像元尺寸越大时，补偿的精度越低。
Claims (2)
1.一种用圆形轮廓法定位PCB板Mark点的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)用相机拍摄下含有Mark点的PCB图像，显示在电脑显示屏上，然后用焊锡机器人自带的截图控件在当前视场中截取含有Mark点的区域图像；
2)焊锡机器人对截取的Mark点区域图像进行二值化处理，得到二值化图像，图像中能明显显现出所截取Mark点的轮廓；
3)在二值化结果中提取Mark点的实际轮廓，提取的方法是：利用已知PCB板的标准Mark点的半径，求出待提取Mark点的直径、周长和面积，从而提取Mark点的实际轮廓；
4)将提取Mark点的直径、周长和面积，与已知的标准Mark点进行比对，如果两者对应值相同，说明检测的Mark点有效，继续进行第5)步，如果不相同，则无效，不必往下进行。
5)对提取的Mark点的实际轮廓求外接圆的圆心和半径，将该圆心作为待检Mark点的匹配中心；
6)按照1)～5)步，求出另外一些Mark点的匹配中心；
7)利用基准Mark点和待检Mark点之间的中心偏移来进行PCB板补偿，补偿的方法是：根据两组或多组基准Mark点和检测Mark点的位置，求出以基准Mark点为参考点的水平垂直偏移和旋转角度，并根据这个旋转角度求出PCB板的旋转偏移，进而除了可以对PCB板进行水平、垂直偏移补偿外，还可以对PCB板进行旋转补偿。
2.根据权利要求1所述的用圆形轮廓法定位PCB板Mark点的方法，其特征在于，图像的二值化处理，就是将图像上的像素点的灰度值只设置为0或255，在焊锡机器人自带的计算软件中设置一个灰度阀值，当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值大于或等于灰度阀值时，这些像素点被判定为属于Mark点，其灰度值用255表示，即将这些像素点设置为白色；当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值小于灰度阀值时，这些像素点被排除在Mark点以外，灰度值为0，即将这些像素点设置为黑色。
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