CN106530273B - 高精度fpc直线线路检测与缺陷定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了高精度FPC直线线路检测与缺陷定位方法。所述方法包括：多尺度空间下（多次高斯平滑）对FPC图像线路边界的高精度(1um级别)提取；对边界采用渐进像素距离比的方法分析检测直线；对检测为直线的边界进行整合分析，并标记缺陷，测量线宽线距。本发明通过结合多尺度下的图像，解决了图像边界提取的不准确问题；本发明使用像素距离比，快速初步检测出直线段；本发明使用改进的最小二进制拟合法，整合直线段，并标记出直线中的缺陷，测量线宽线距。

Description

高精度FPC直线线路检测与缺陷定位方法

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，更具体的，涉及一种高精密FPC直线线路的检测与缺陷定位方法。

背景技术

高精密FPC线路的自动检测技术，可以实现微米级的FPC刻蚀铜线的线宽，线距检测，实现提高生产线的检测效率。其中涉及到的直线检测是图像处理领域的一个重要课题，FPC直线线路的检测主要需要定位出直线上的缺陷部分，所以不止需要识别出直线，还要检测到缺口。所以一种新的线路检测定位方法对高精密FPC的自动化检测及对图像处理来说有着重要意义。

图像的边缘提取一般采用sobel，canny等算子，利用阈值对图像进行分割提取边缘；直线的检测一般用hough算法，hough变换思想是点和线的对偶性，图像中的直线对应参数空间上的一个点，利用该思想将边缘转换到参数空间进行直线提取；线宽线距的检测一般利用细化算法如Hilditch，通过细化导线，再进行线宽线距检测，通过细化算法，部分导线的缺陷会被隐藏掉，失去了可识别性。

发明人在实现本公开的过程中，发现上述的标准做法对于高精密FPC线路的检测不适用。Sobel和canny算子对边缘的提取需要对图像进行平滑，才能得到连续性较好的边界。但是平滑后，图像的边界精度就大大的下降了，而且受噪声的影响较大；hough变换提取直线方法由于需要做很多空间上的映射和变换，耗时较大，另外难以定位出线的缺陷位置；细化算法测量导线线宽线距，在导线两边都有缺陷的情况下，比如都内陷了一样的尺寸，则缺口位置不能在细化直线上很好的体现出来，对整条细化线进行逐一像素移动的宽度测量将耗费大量时间。

发明内容

本发明为克服线路的检测不精准问题和缺陷定位低效问题，提供了一种不同程度高斯模糊下对FPC图像线路边界的高精度提取方法，并对边界采用渐进像素距离比的方法分析检测直线，得到直线的同时间接得到缺陷位置，最后对检测为直线的边界进行整合分析，并标记缺陷，测量线宽线距。

本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。

高精度FPC直线线路检测与缺陷定位方法，其包括如下步骤：

(1)不同程度高斯平滑下对FPC图像线路边界的高精度提取(1um级别)；

(2)对边界采用渐进像素距离比的方法分析检测直线；

(3)对检测为直线的边界进行整合分析，并标记缺陷，测量线宽线距。

进一步地，步骤(1)具体包括包括：

(1.1)对原始图像I进行边缘提取，得到初始边缘图R_1edge；

(1.2)对进行一次核大小为5的高斯平滑图像边缘提取，判断当前边缘像素占上一幅图像边缘像素的比重是否达到设定的阈值Ψ，达到设定值就结束提取操作，否则继续执行此步，并将得到的边缘图像叠加处理，得到边缘叠加图R_str；

(1.3)对边缘叠加图R_str平滑处理，得到边缘强度图R_sm；

设定边缘强度阈值T₁，T₂，其中T₁<T₂。回到初始边缘图R_1edge，对R_1edge上的每一个边缘点，在边缘强度图R_sm中搜索该点对应的累计边缘强度ε，满足以下条件之的边缘点认为是目标对象的边缘点，将其保留：

(a)T₂<ε；

(b)T1<ε<T2，且该点的8邻域内存在已确定的目标对象边缘点。

如此操作后，就可以得到高精度的、并且较为连续的图像边缘图R_edge。

进一步地，根据上一步得到的边缘图R_edge，对每个田型四像素区域像素累加，值大于2则对其中位置为0的对角位进行复位操作，得到新的边缘图，将其中的每条边界以链表的方式表示，并初步筛选掉噪声短边界。

对边界链表以一定长度为单位，根据下式求得比值τ，设定合适阈值，快速判断这段边界是否为直线，并执行到链表运算结束，得到一堆短直线。

其中，(x₁,y₁)是起始点坐标，(x₂,y₂)是终止点坐标，|(x₁,y₁)～(x₂,y₂)|表示起始点到终止点的像素步数(水平竖直方向记为1，斜方向记为

)。

并根据短直线的起始终止位置获得简单的直线方向。将边界分别在X,Y方向上投影，在Y方向上投影跨度大，则以下式计算方向

X方向跨度大，则以下式计算方向

进一步地，对于相接的直线段，则根据上一步计算的直线方向，判别直线段间是否需要整合，对处理后的线段采用最小二乘法，提取直线上的部分坐标点，拟合出斜率和截距。和上一步同理，斜率在Y方向投影跨度大时，图像中心为原点，X方向为横坐标进行计算。否则，则以Y为横坐标进行斜率和截距计算。

对于不相接的直线段，先依据上述拟合出来的线段斜率和截距，初步判断是否为同一直线，再根据是否有隐连接(非直线段将其连接)确定是否为同一直线段。通过两步判断，可以加快直线段是否为同一直线的判别。

直线段中间的隐连接就是FPC线路的缺陷可能位置，最大最小线宽线距也由此处产生。

导线的标准线宽D_st测量从直线段出发，以法线方向延伸探测，求得与临近线段的距离。每条直线段都用序号进行标记，避免重复测量。依据原图像的二值化图像，判断该距离是线距还是线宽。

标准宽度测量后，判断该对直线段上是否含有隐连接，假如有的话，在奇异位置即隐连接上抽样提取部分边界点坐标，以直线段法线方向测量宽度。对抽样点处测量得到的宽度进行分析。

对抽样点测量得到的宽度进行比较，得到最大宽度D’_max和最小宽度D’_min，当D′_max≤D_st时，最大宽度不考虑，同样的，当D_st≤D′_min时，最小宽度不考虑。相反的，假如D′_max≥D_st，则针对D’_max对应的采样点及相邻两个采样点之间的边界进行全测量，得到最大的测量宽度D_max。同理，假如D_st≥D′_min，则针对D’_min对应的采样点及相邻两个采样点之间的边界进行全测量，得到最小的测量宽度D_min。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：

本发明通过结合多尺度下的图像，解决了图像边界提取的不准确问题；本发明使用像素距离比，快速初步检测出直线段；本发明使用改进的最小二进制拟合法，整合直线段，并标记出直线中的缺陷，测量线宽线距。

附图说明

图1为实例中检测方法的流程图。

图2为实例中原始图像。

图3为原始图像边缘提取图。

图4为边缘强度图。

图5为高精度边缘提取图。

图6为直线段及缺陷图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解,下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。本公开虽然针对的是高精度的FPC线路线宽线距检测，但涉及到的内容为高精度的含缺陷直线的识别与测量方法，基于本公开中的实施例,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它实施例,都属于本公开保护的范围。

如图1的流程图所示，先用canny算子对输入图像图2进行边缘提取，得到边缘图R_1edge，如图3所示。然后对图像I进行核大小为5的高斯平滑，再提取边缘R’_dege。判断当前边缘像素占上一幅图像边缘像素的比重是否达到设定的阈值Ψ，达到设定值就结束提取操作，否则继续执行此步，并将得到的边缘图像叠加处理，得到边缘叠加图R_str；

对边缘叠加图R_str平滑处理，得到边缘强度图R_sm，如图4所示；

设定边缘强度阈值T₁，T₂，其中T₁<T₂。回到边缘图R_1edge，对边缘图R_1edge上的每一个边缘点，在边缘强度图R_sm中搜索该点对应的累计边缘强度ε，满足以下条件的边缘点认为是目标对象的边缘点，将其保留：

(1)T₂<ε；

(2)T1<ε<T2，且该点的8邻域内存在已确定的目标对象边缘点。

上述步骤1是为了得到有效且正确的边界，步骤2是为了让边界尽可能的连续。

根据上一步方法可以得到的高精度边缘图R_edge，如图5所示，对每个田型四像素区域像素累加，值大于2则对其中位置为0的对角位进行复位操作，得到新的边缘图，此步操作是为了方便下面对像素步距的计算。然后将其中的每条边界以链表的方式表示，并初步筛选掉噪声短边界。

对边界链表以设定的长度为单位，根据下式求得比值τ，设定合适阈值，快速判断这段边界是否为直线，并执行到链表运算结束，得到一堆短直线。

其中，(x₁,y₁)是起始点坐标，(x₂,y₂)是终止点坐标，|(x₁,y₁)～(x₂,y₂)|表示起始点到终止点的像素步数(水平竖直方向记为1，斜方向记为

)。

并根据短直线的起始终止位置获得简单的直线方向。将边界分别在X,Y方向上投影，在Y方向上投影跨度大，则以下式计算方向

X方向跨度大，则以下式计算方向

对于相接的直线段，则根据上一部计算的直线方向，判别直线段间是否需要整合，对处理后的线段采用最小二乘法，提取直线上的部分坐标点，拟合出斜率和截距。和上一步同理，斜率在Y方向投影跨度大时，图像中心为原点，X方向为很坐标进行计算。否则，则以Y为横坐标进行斜率和截距计算。

对于不相接的直线段，先依据上述拟合出来的线段斜率和截距，初步判断是否为同一直线，再根据是否有隐连接(即非直线段将其连接)确定是否为同一直线段。通过两步判断，可以加快直线段是否为同一直线的判别。

直线段中间的隐连接就是FPC线路的缺陷可能位置，最大最小线宽线距也由此处产生。

导线的标准线宽D_st测量从直线段出发，以法线方向延伸探测，求得与临近线段的距离。每条直线段都用序号进行标记，避免重复测量。依据原图像的二值化图像，判断该距离是线距还是线宽。

标准宽度测量后，判断该对直线段上是否含有隐连接，假如有的话，在隐连接上抽样提取部分边界点坐标，以直线段法线方向测量宽度。对抽样点处测量得到的宽度进行分析。

对抽样点测量的到的宽度进行比较，得到最大宽度D’_max和最小宽度D’_min，当D′_max≤D_st时，最大宽度不考虑，同样的，当D_st≤D′_min时，最小宽度不考虑。相反的，假如D′_max≥D_st，则针对D’_max对应的采样点及相邻两个采样点之间的边界进行全测量，得到最大的测量宽度D_max。同理，假如D_st≥D′_min，则针对D’_min对应的采样点及相邻两个采样点之间的边界进行全测量，得到最小的测量宽度D_min。图6中，黑色线为直线段，直线段间圈出来的线段就是奇异位置，最大最小线宽线距出现的位置。

以上所述仅为本公开的较佳实施例,并不用以限制本公开,凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换等,均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (2)

1.高精度FPC直线线路检测与缺陷定位方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)不同程度高斯平滑下对FPC图像线路边界的高精度提取；具体包括：

(1.1)对原始图像进行边缘提取，得到边缘图R_ledge；

(1.2)对经一次核大小为5的高斯平滑的图像边缘进行提取，判断当前边缘像素占上一幅图像边缘像素的比重是否达到设定的阈值，达到设定值就结束提取操作，否则继续重复本步骤(1.2)，并将得到的边缘图像叠加处理，得到边缘叠加图；

(1.3)对边缘叠加图平滑处理，得到边缘强度图；设定边缘强度阈值T₁，T₂，其中T₁<T₂；回到初始边缘图R_ledge，对R_ledge上的每一个边缘点，在边缘强度图R_sm中搜索该点对应的累计边缘强度ε，满足以下条件之一的边缘点认为是目标对象的边缘点，将其保留：

(a)T₂<ε；

(b)T1<ε<T2，且该点的8邻域内存在已确定的目标对象边缘点；如此操作后，就可以得到高精度的、并且较为连续的图像边缘图R_edge；

(2)对边界采用渐进像素距离比的方法分析检测直线；具体包括：

对边缘图R_edge进行调整，对每个田型四像素区域像素累加，值大于2则对其中位置为0的对角位进行复位操作，得到新的边缘图，将其中的每条边界以链表的方式表示；

对边界链表以设定长度为单位，采用实际距离/像素位移步数的方法，判断该段边界是否为直线，并执行到链表运算结束，得到一堆短直线，并根据短直线的起始终止位置获得简单的直线方向；

(3)对检测为直线的边界进行整合分析，并标记缺陷，测量线宽线距。

2.根据权利要求1所述的高精度FPC直线线路检测与缺陷定位方法，其特征在于，步骤(3)具体包括：

对于相接的直线段，依据步骤(2)获得的所述直线方向，判断直线段间是否需要整合，若整合，则用最小二乘法，提取该整合后线段的部分坐标点，拟合出斜率及截距；对于不相接的直线段，先依据上述拟合出来的线段斜率和截距，判别是否可能为同一条直线，再根据是否有隐连接确定是否为同一直线段；直线段中间的隐连接就是FPC线路的缺陷可能位置，通过两段直线段的起始终止坐标对隐连接的位置进行定位，便于下一步最大最小线宽线距的测量；

上述检测得到的线段都有序号标记，根据序号的对应关系，避免重复测量，线宽线距的测量，依据线段的斜率，在法线方向上进行像素位统计，直到延伸触碰到另外的线段；导线的标准线宽D_st测量从直线段出发，以法线方向延伸探测，求得与临近线段的距离，依据原图像的二值化图像，判断该距离是线距还是线宽；标准宽度测量后，判断该对直线段上是否含有隐连接，假如有的话，在奇异位置即隐连接上抽样提取部分边界点坐标，以直线段法线方向测量宽度；对抽样点处测量得到的宽度进行分析：

对抽样点测量得到的宽度进行比较，得到最大宽度D′_max和最小宽度D′_min，当D′_max≤D_st时，最大宽度不考虑，同样的，当D_st≤D′_min时，最小宽度不考虑；相反的，假如D′_max≥D_st，则针对D’_max对应的采样点及相邻两个采样点之间的边界进行全测量，得到最大的测量宽度D_max；同理，假如D_st≥D′_min，则针对D’_min对应的采样点及相邻两个采样点之间的边界进行全测量，得到最小的测量宽度D_min。

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