CN103020586A - 一种pcb板识别方法、装置及系统 - Google Patents
一种pcb板识别方法、装置及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103020586A CN103020586A CN2012104572284A CN201210457228A CN103020586A CN 103020586 A CN103020586 A CN 103020586A CN 2012104572284 A CN2012104572284 A CN 2012104572284A CN 201210457228 A CN201210457228 A CN 201210457228A CN 103020586 A CN103020586 A CN 103020586A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pcb board
- image
- standard
- pcb
- characteristic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本申请提供一种PCB板识别方法、装置及系统,图像采集装置预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将标准PCB图像传输至主控计算机,主控计算机提取标准PCB图像的特征信息,并依据标准PCB图像的特征信息建立特征信息库,该方法包括:图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的待识别PCB板的PCB图像传输至主控计算机,主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与特征信息库中的特征信息进行匹配识别。本申请提供的PCB板识别方法、装置及系统解决了现有技术中通过人工识别PCB板的缺陷所带来的识别效率低、主观性强的问题。
Description
技术领域
本发明涉及PCB板识别技术领域,尤其涉及一种PCB板识别方法、装置及系统。
背景技术
智能电能表是一种新型全电子式电能表,具有电能量计量、实时监控、自动控制、信息交互及数据交互等功能,方便用户准确迅速地了解家庭的用电情况,制定节能计划。
印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)是构成智能电能表的核心部件,是承载各种电子元器件的母体,每个智能电能表均有一块PCB及大量的元器件,如电阻、电容、电感、集成芯片等等,这些元器件主要以表面贴装技术(Surface Mount Technology,SMT)及插孔式安装技术焊接在PCB板上。
在PCB板的生产过程中,由于生产现场各种环境因素的影响,以及加工制造过程中各种误差的存在,使得PCB板在生产过程中有可能产生各种各样的缺陷,这些缺陷必然会影响智能电能表的质量和安全。现有技术中,采用人工识别方式识别并判断PCB板的元器件是否存在缺陷,然而,人工识别元器件的方式效率低、主观性强。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种PCB板识别方法、装置及系统,用以解决现有技术中人工识别元器件的方式效率低、主观性强的问题,其技术方案如下:
一种PCB板识别方法,图像采集装置预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将所述标准PCB图像传输至所述主控计算机;
所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息,并依据所述标准PCB图像的特征信息建立特征信息库,该方法包括:
图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的所述待识别PCB板的PCB图像传输至所述主控计算机;
所述主控计算机提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与所述特征信息库中的特征信息进行匹配识别。
优选地,所述图像采集装置预先采集标准PCB板的标准PCB图像包括:
所述图像采集装置预先采集标准PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
优选地,所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息包括:
所述主控计算机提取所述标准PCB板的正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据。
优选地,所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息,并依据所述标准PCB图像的特征信息建立特征信息库包括:
所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息,依据所述特征信息创建所述标准PCB板的模板,并建立特征信息库,所述特征信息库包括:标准PCB板的正面模板、背面模板和侧面模板。
优选地,所述主控计算机提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与所述特征信息库中的特征信息进行匹配识别包括:
所述主控计算机提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并依据提取的特征信息设置模板,将设置的模板与所述特征信息库中的标准PCB板的模板进行匹配识别。
一种PCB板识别装置,包括:图像采集装置和主控计算机,其中:
所述图像采集装置,用于预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将所述标准PCB图像传输至所述主控计算机,并且,采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的所述待识别PCB板的PCB图像传输至所述主控计算机;
所述主控计算机,用于提取所述标准PCB图像的特征信息,并依据提取的标准PCB图像的特征信息建立特征信息库,并且,提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息与所述特征信息库中的特征信息进行匹配识别。
优选地,所述标准PCB图像包括:标准PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
优选地,标准PCB图像的特征信息包括:所述标准PCB图像的正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据。
优选地,所述图像采集装置为数字相机。
一种PCB板识别系统,包括:上述的PCB板识别装置,还包括:光学照明装置和PCB板移动装置;
所述光学照明装置,用于为所述图像采集装置提供稳定可靠的照明光;
所述PCB板移动装置,用于将PCB板移动到指定位置,以使所述PCB板识别装置的图像采集装置能够采集到PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
本发明提供的PCB板识别方法、装置及系统中,图像采集装置预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将标准PCB图像传输至主控计算机,主控计算机提取标准PCB图像的特征信息,并依据标准PCB图像的特征信息建立特征信息库,图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的待识别PCB板的PCB图像传输至主控计算机,主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与特征信息库中的特征信息进行匹配识别。本发明提供的PCB板识别方法、装置及系统与现有技术中人工识别元器件的方式相比,提高了PCB板的识别效率和识别准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的PCB板识别方法的流程示意图;
图2为本发明实施例二提供的PCB板识别装置的结构示意图;
图3为本发明实施例三提供的PCB板识别系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例一提供了一种PCB板识别方法,图像采集装置预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将标准PCB图像传输至主控计算机,其中,标准PCB图像可以包括:标准PCB板的俯视图、仰视图和侧视图;主控计算机提取标准PCB图像的特征信息,并依据提取的特征信息建立特征信息库,其中,标准PCB图像的特征信息可以包括:标准PCB图像的正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据,图1示出了本发明实施例一提供的方法的流程示意图,该方法可以包括:
S11:图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的待识别PCB板的PCB图像传输至主控计算机。
其中,待识别PCB板的PCB图像可以包括:待识别PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
S12:主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与特征信息库中的特征信息进行匹配识别。
其中,待识别PCB板的PCB图像的特征信息可以包括:正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据。
在本实施例中,主控计算机提取标准PCB图像的特征信息,并依据提取的特征信息建立特征信息库可以包括:主控计算机提取标准PCB图像的特征信息,依据提取的特征创建标准PCB板的模板,然后建立特征信息库,并将创建的标准PCB板的模板存储于特征信息库中,其中,标准PCB板的模板可以包括:标准PCB板的正面模板、背面模板和侧面模板。其中。对于每个模板,可以建立多个不同的检测区域。
在本实施例中,主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与特征信息库中的特征信息进行匹配识别包括:主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并依据提取的特征信息设置模板,将设置的模板与特征信息库中的标准PCB板的模板进行匹配识别。
本发明提供的PCB板识别方法中,图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的待识别PCB板的PCB图像传输至主控计算机,主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与预先建立的特征信息库中的特征信息进行匹配识别。本发明提供的PCB板识别方法与现有技术中人工识别元器件的方式相比,提高了PCB板的识别效率和识别准确性。
实施例二
本发明实施例二提供了一种PCB板识别装置,图2为该装置的结构示意图,该装置包括:图像采集装置11和主控计算机12。其中:
图像采集装置11预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将标准PCB图像传输至主控计算机12,主控计算机12提取标准PCB图像的特征信息,并依据提取的特征信息建立特征信息库。
图像采集装置11采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的待识别PCB板的PCB图像传输至主控计算机12,主控计算机12提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与特征信息库中的特征信息进行匹配识别。
其中,图像采集装置11预先采集的标准PCB板的标准PCB图像可以包括:标准PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。标准PCB图像的特征信息可以包括:标准PCB板的正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据。
相应的,采集待识别PCB板的PCB图像可以包括:待识别PCB板的俯视图、仰视图和侧视图,待识别PCB板的PCB图像的特征信息可以包括待识别PCB板的正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据。
在本实施例中,图像采集装置可以包括:模拟相机和图像采集卡。模拟相机用于拍摄标准PCB板的图像和待识别PCB板的图像,图像采集卡采集模拟相机输出的模拟图像信号,将模拟图像信号转换为数子图像信号,并将数字图像信号输出至主控计算机进行处理和存储。当然,本实施例并不限定于此,图像采集装置还可以为数字相机,由于数字相机可直接和计算机进行数据传输,因此不需要图像采集卡。
本发明实施例提供的PCB板识别装置还可以包括:当待识别PCB板的PCB图像的特征信息与特征信息库中的特征信息不匹配时进行报警的报警装置。
本发明提供的PCB板识别装置中,图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的待识别PCB板的PCB图像传输至主控计算机,主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与预先建立的特征信息库中的特征信息进行匹配识别。本发明提供的PCB板识别装置与现有技术中人工识别元器件的方式相比,提高了PCB板的识别效率和识别准确性。
实施例三
本发明实施例三提供了一种PCB识别系统,图3为该系统的结构示意图,该系统除了包括实施例二提供的PCB板识别装置,还可以包括:光学照明装置13和PCB板移动装置14。其中:
光学照明装置13,用于为图像采集装置11提供稳定可靠的照明光,以确保采集到的PCB图像光照均匀、视觉特征明显,便于主控计算机对PCB图像进行处理。PCB板移动装置14,用于将PCB板移动到指定位置,以使PCB板识别装置的图像采集装置11能够采集到PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
在本实施例中,光学照明装置13可以为卤素灯、荧光灯和LED。有鉴于LED具有寿命长、亮度稳定、功耗低等优良特性,本实施例的光学照明装置13优选为LED。
本发明提供的PCB板识别系统中,图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的待识别PCB板的PCB图像传输至主控计算机,主控计算机提取待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与预先建立的特征信息库中的特征信息进行匹配识别。本发明提供的PCB板识别系统与现有技术中人工识别元器件的方式相比,提高了PCB板的识别效率和识别准确性。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种PCB板识别方法,其特征在于,图像采集装置预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将所述标准PCB图像传输至所述主控计算机;
所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息,并依据所述标准PCB图像的特征信息建立特征信息库,该方法包括:
图像采集装置采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的所述待识别PCB板的PCB图像传输至所述主控计算机;
所述主控计算机提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与所述特征信息库中的特征信息进行匹配识别。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像采集装置预先采集标准PCB板的标准PCB图像包括:
所述图像采集装置预先采集标准PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息包括:
所述主控计算机提取所述标准PCB板的正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息,并依据所述标准PCB图像的特征信息建立特征信息库包括:
所述主控计算机提取所述标准PCB图像的特征信息,依据所述特征信息创建所述标准PCB板的模板,并建立特征信息库,所述特征信息库包括:标准PCB板的正面模板、背面模板和侧面模板。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述主控计算机提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将该特征信息与所述特征信息库中的特征信息进行匹配识别包括:
所述主控计算机提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并依据提取的特征信息设置模板,将设置的模板与所述特征信息库中的标准PCB板的模板进行匹配识别。
6.一种PCB板识别装置,其特征在于,包括:图像采集装置和主控计算机,其中:
所述图像采集装置,用于预先采集标准PCB板的标准PCB图像,并将所述标准PCB图像传输至所述主控计算机,并且,采集待识别PCB板的PCB图像,并将采集的所述待识别PCB板的PCB图像传输至所述主控计算机;
所述主控计算机,用于提取所述标准PCB图像的特征信息,并依据提取的标准PCB图像的特征信息建立特征信息库,并且,提取所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息,并将所述待识别PCB板的PCB图像的特征信息与所述特征信息库中的特征信息进行匹配识别。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述标准PCB图像包括:标准PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,标准PCB图像的特征信息包括:所述标准PCB板的正面尺寸、电路布线、焊点质量、正反面及侧面元器件的位置及规格数据。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述图像采集装置为数字相机。
10.一种PCB板识别系统,其特征在于,包括:如权利要求6至9所述的PCB板识别装置,还包括:光学照明装置和PCB板移动装置;
所述光学照明装置,用于为所述图像采集装置提供稳定可靠的照明光;
所述PCB板移动装置,用于将PCB板移动到指定位置,以使所述PCB识别装置的图像采集装置能够采集到PCB板的俯视图、仰视图和侧视图。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012104572284A CN103020586A (zh) | 2012-11-13 | 2012-11-13 | 一种pcb板识别方法、装置及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012104572284A CN103020586A (zh) | 2012-11-13 | 2012-11-13 | 一种pcb板识别方法、装置及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103020586A true CN103020586A (zh) | 2013-04-03 |
Family
ID=47969177
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2012104572284A Pending CN103020586A (zh) | 2012-11-13 | 2012-11-13 | 一种pcb板识别方法、装置及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103020586A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104899879A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-09-09 | 国家电网公司 | 一种电能表在线外观检测的方法 |
CN105184793A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-23 | 广东电网有限责任公司汕尾供电局 | 一种电能表样品外观及pcb板元件检测方法 |
CN105303579A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-02-03 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种电路板的检测方法及装置 |
CN106996911A (zh) * | 2016-01-22 | 2017-08-01 | 名硕电脑(苏州)有限公司 | 二维检测锡膏印刷的定位方法 |
CN108773181A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-09 | 禧图纸品印刷(深圳)有限公司 | 印刷电算化标准方法、装置、终端与计算机可读存储介质 |
CN109741310A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-10 | 深圳市鹰眼在线电子科技有限公司 | Pcb板的图像处理方法、系统及存储介质 |
CN111475997A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-31 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | 一种印刷电路板图的位号编排方法、系统、设备和介质 |
CN113160147A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-23 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 热处理工件图像特征识别匹配系统 |
CN116193732A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-05-30 | 河北光兴半导体技术有限公司 | Pcb板的定位识别方法、定位识别系统及加工系统 |
-
2012
- 2012-11-13 CN CN2012104572284A patent/CN103020586A/zh active Pending
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
章坚: "基于计算机视觉的电表PCB板智能识别系统的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
鲁昌华等: "数字图像处理技术在PCB 板检测中的应用", 《仪器仪表学报》 * |
黄卫平: "印刷电路板自动光学检测系统精确校准", 《电子设计工程》 * |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104899879B (zh) * | 2015-05-21 | 2017-11-03 | 国家电网公司 | 一种电能表在线外观检测的方法 |
CN104899879A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-09-09 | 国家电网公司 | 一种电能表在线外观检测的方法 |
CN105184793A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-23 | 广东电网有限责任公司汕尾供电局 | 一种电能表样品外观及pcb板元件检测方法 |
CN105184793B (zh) * | 2015-09-02 | 2018-01-16 | 广东电网有限责任公司汕尾供电局 | 一种电能表样品外观及pcb板元件检测方法 |
WO2017080282A1 (zh) * | 2015-11-11 | 2017-05-18 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种电路板的检测方法及装置 |
CN105303579A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-02-03 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种电路板的检测方法及装置 |
CN105303579B (zh) * | 2015-11-11 | 2018-03-16 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种电路板的检测方法及装置 |
CN106996911A (zh) * | 2016-01-22 | 2017-08-01 | 名硕电脑(苏州)有限公司 | 二维检测锡膏印刷的定位方法 |
CN108773181A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-09 | 禧图纸品印刷(深圳)有限公司 | 印刷电算化标准方法、装置、终端与计算机可读存储介质 |
CN109741310A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-10 | 深圳市鹰眼在线电子科技有限公司 | Pcb板的图像处理方法、系统及存储介质 |
CN111475997A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-31 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | 一种印刷电路板图的位号编排方法、系统、设备和介质 |
CN113160147A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-23 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 热处理工件图像特征识别匹配系统 |
CN116193732A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-05-30 | 河北光兴半导体技术有限公司 | Pcb板的定位识别方法、定位识别系统及加工系统 |
CN116193732B (zh) * | 2023-04-24 | 2023-09-05 | 河北光兴半导体技术有限公司 | Pcb板的定位识别方法、定位识别系统及加工系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103020586A (zh) | 一种pcb板识别方法、装置及系统 | |
CN203191327U (zh) | 一种基于机器视觉的pcb板缺陷自动检测装置 | |
CN105184793A (zh) | 一种电能表样品外观及pcb板元件检测方法 | |
CN108318853A (zh) | 一种拆回电能表的检测分拣方法和装置 | |
CN201434842Y (zh) | 芯片外观缺陷自动检测装置 | |
CN201819669U (zh) | 瓷砖视觉检测系统 | |
CN101576508A (zh) | 芯片外观缺陷自动检测装置及检测方法 | |
CN202433315U (zh) | 一种pcb板自动光学检测机 | |
CN102928441A (zh) | 一种扫描式自动光学检测系统 | |
CN206459976U (zh) | 机器视觉图像采集装置 | |
CN206022316U (zh) | 一种太阳能硅晶片缺陷自动检测设备 | |
CN201173397Y (zh) | 一种用于印制线路板的自动光学检测设备光源 | |
CN204090324U (zh) | 高精度led贴片装置 | |
CN204989048U (zh) | 一种检测光源以及包括该光源的光学检测装置 | |
CN203572776U (zh) | 连铸坯下表面缺陷的检测装置 | |
CN113418561A (zh) | 一种双层电路板的智能检测系统及方法 | |
CN113589217A (zh) | 智能电表缺陷检测装置 | |
CN103697838A (zh) | 一种基于机器视觉技术的贴片件pin针平整度检测设备 | |
CN203365344U (zh) | 图像式喷码检测装置 | |
CN104655659A (zh) | 一种pcb板生产用x射线检测系统 | |
CN209693183U (zh) | 一种高密度线路板视觉对中系统 | |
CN204154275U (zh) | 一种ccd产品自动检测装置 | |
CN106767416A (zh) | 零件检测系统及方法 | |
CN111855687A (zh) | 一种连接器缺陷检测系统及方法 | |
CN103279098A (zh) | 一种基于图像识别的电力设备监控装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20130403 |