CN108918526B - 一种柔性ic封装基板线路的缺口缺陷检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，首先获得目标先验知识；提取需要检测的柔性IC封装基板图像的线路的边界轮廓得到轮廓图；将目标先验知识作为Radon变换的约束条件对轮廓图进行Radon变换，提取出轮廓图中边界直线，通过边界直线计算轮廓之间的标准线宽或标准线距；针对于轮廓图中的每一条轮廓，判定出该轮廓上的缺口缺陷以及该轮廓上的曲线部分；将每一轮廓的曲线部分中的每一像素点与下一轮廓的曲线部分之间的距离与该轮廓与下一轮廓之间的标准线距或线宽进行比较，根据比较结果判定轮廓的曲线部分中像素点是否有缺口缺陷。本发明能够准确快速的检测出直线部分和曲线部分的缺口缺陷。

Description

一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法。

背景技术

高密度柔性IC封装基板线路尺寸的自动检测技术，可以实现微米级的高密度柔性IC封装基板线路的尺寸的检测，进而提高生产线的检测效率。其中涉及到的图像直线曲线检测是数值图像处理一个很重要的领域。高密度柔性IC封装基板线路的尺寸检测需要精准定位出线路轮廓的直线部分和曲线部分，并且对于直线部分和曲线部分需要使用不同的计算方法，标记出线路轮廓的缺口缺陷。所以一种新的线路尺寸检测、定位缺口缺陷的方法对高密度柔性IC封装基板线路尺寸的自动检测技术及图像处理来说有着极其重要的意义。

在高密度柔性IC封装基板电路板的制造过程中，如果线路中的线路边缘出现缺口，则实际线宽将会小于线路设计时的标准线宽，线路容易出现断路现象；如果线路边缘存在凸起，实际线宽将会大于标准线宽，线路之间将会相互干扰。因此，在高密度柔性IC封装基板的制造过程中，实时监测高密度柔性IC封装基板线路尺寸的大小，能够提高制造效率，减少有缺陷的高密度柔性IC封装基板的生产。

高密度柔性IC封装基板线路尺寸检测一般是通过高精度摄像头扫描高密度柔性IC封装基板，采集到图像，然后把彩色图转化为灰度图，接着转化为二值图，通过对二值图进行形态学细化处理可以提取出线路的中心线，然后就能通过中心线，计算出最小线宽线距，但上述这种传统的方法具有很多局限性，比如形态学细化算法对于线路复杂的高密度柔性IC封装基板，不能很好地提取出线路的中心线，如具有曲线特征的线路将会出一些毛刺，同时细化后的线路，将会掩盖掉线路的一些缺口缺陷，使得线路的最小线宽线距位置不能很好地体现出来。并且通过形态学细化算法来提取曲线中心线这一种方法耗时较长，加上需要对中心线的每一个像素计算最大最小线宽所需要消耗大量时间，这将使整个尺寸检测算法运行缓慢。

目前，通过轮廓检测图像的方法是比较常用的，但是目前通过轮廓检测图像中的直线一般用的是Hough变换，Hough变换的核心思想是将图像中直角坐标系下的线变换到极坐标系下的一个点，利用这种思想可以提取直线。但Hough变换，只能检测直线，无法检测出曲线的位置，而且是基于像素计算的变换方式，没有达到亚像素的精度，所以难以精准定位直线的位置。当使用Radon变换时，可以达到亚像素的精度，但一般的Radon变换因为无法定位直线的起始点，所以检测到的直线是横跨整个图的，无法精准度量直线的长度。对曲线的检测，一般有基于灰度值方法、基于脊的微分几何方法、基于并行边缘目标的方法，但这些方法都比较复杂，且需要大量的计算量；对曲线的线宽线距测量，一般方法需要二次项拟合曲线来计算曲线对应的线宽线距，但二次项拟合对于多个点拟合时需要巨大的计算空间和计算时间，并且只是粗略地计算曲线的线宽线距，无法达到精度要求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，该方法能够实现边界直线以及线路曲线的快速精准定位，准确快速的检测出直线部分和曲线部分的缺口缺陷。

本发明的目的通过下述技术方案实现：一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，步骤如下：

步骤S1、选取与需要检测缺口缺陷的柔性IC封装基板同类型的柔性IC封装基板，并且随机选择部分上述柔性IC封装基板的图像，然后对其中的线路特征进行预先学习，获得目标先验知识；

步骤S2、当获取到需要检测的柔性IC封装基板图像时，提取该柔性IC封装基板图像中线路的边界轮廓，得到轮廓图；

步骤S3、以步骤S1中获取到的目标先验知识作为Radon变换的约束条件，对步骤S2中获取到的轮廓图进行Radon变换，以提取出轮廓图中所有轮廓对应的边界直线，然后根据边界直线的斜率将边界直线分别归集到相应边界直线集合中，其中每一边界直线集合中各边界直线的斜率相等，针对于每一边界直线集合，按照直角坐标对其中的边界直线进行排序后，然后计算每相邻两条边界直线之间的距离，作为相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线宽或标准线距；

步骤S4、针对于轮廓图中的每一条轮廓，首先获取到该轮廓的边界直线，并且依次计算该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D，根据该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D判定该轮廓上的缺口缺陷以及该轮廓上的曲线部分；

步骤S5、针对于步骤S4获取到的每一轮廓的曲线部分中的每一像素点，首先计算该像素点与下一轮廓的曲线部分之间的距离，将该距离作为该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线距或线宽，然后将该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线距或线宽与该轮廓与下一轮廓的标准线距或线宽进行比较，若大于，则判定该轮廓的曲线部分中该像素点为缺口缺陷。

优选的，所述步骤S1中对柔性IC封装基板图像中的线路特征进行预先学习，获得目标先验知识的具体过程如下：

统计所选择的柔性IC封装基板图像中两条平行边界直线对应的Radon图中点的数据，从中选取出两条平行边界直线对应的最大倾斜角度差ε°、两条平行边界直线对应中心点的最大距离T_wid、边界直线的最小长度Q_min和最大长度Q_max作为目标先验知识；

统计所选择的柔性IC封装基板图像中同一条轮廓的相邻两段边界直线对应的Radon图中点的数据，从中选择出两条相邻边界直线的最小倾斜角度差θ_min°和两条相邻边界直线对应中心点的最大距离T_wmd作为目标先验知识。

优选的，所述步骤S3中提取出轮廓图中所有轮廓对应的边界直线的具体过程如下：

步骤S31、首先以步骤S1中获取到的目标先验知识作为Radon变换的约束条件，对步骤S2中获取到的轮廓图进行Radon变换，获得Radon图，具体过程如下：

步骤S311、首先设定变换步进角度θ_s＝0.5θ_min，步进距离ρ_s＝min(T_wid,T_wmd)，步进长度Q_s＝Q_max；

步骤S312、通过以下公式对步骤S2中获取到的轮廓图进行转化，将轮廓图转化为对应的Radon图；

0＜θ_k＝kθ_s＜180°；

0＜ρ_k＝kρ_s＜ρ_max；

其中f(x,y)为在轮廓图中坐标为(x,y)处的像素值；ρ_max为轮廓图中直线到图像中心点的最大距离，其中k为一常数，k＝0,1,2,...；

其中轮廓图在通过上述公式转化过程中，当同一条线路轮廓的两条平行边界直线在Radon图中对应为Q₁(θ₁,ρ₁)和Q₂(θ₂,ρ₂)强度值的两像素点，则这两像素点满足0°＜|θ₁-θ₂|＜ε°，0＜|ρ₁-ρ₂|＜T_wid，Q_min＜|Q₁(θ₁,ρ₁),Q₂(θ₂,ρ₂)|＜Q_max这三个关系；当同一条轮廓的相邻两段边界直线在Radon图中对应为Q₃(θ₃,ρ₃)和Q₄(θ₄,ρ₄)强度值的两像素点，则这两像素点点满足θ_min°|＜|θ₃-θ₄|＜90°，0＜|ρ₃-ρ₄|＜T_wmd，Q_min＜|Q₃(θ₃,ρ₃),Q₄(θ₄,ρ₄)|＜Q_max这三个关系；其中Q₁(θ₁,ρ₁)、Q₂(θ₂,ρ₂)、Q₃(θ₃,ρ₃)和Q₄(θ₄,ρ₄)分别对应为Radon图中四个像素点的强度值，θ₁、θ₂、θ₃和θ₄分别对应为Radon图中四个像点的横坐标，表示轮廓图中对应直线的倾斜角，ρ₁、ρ₂、ρ₃和ρ₄分别对应为Radon图中四个像点的纵坐标，表示轮廓图中对应直线到图像中心点的距离；

步骤S32、对步骤S31获取到的Radon图中的点进行聚类处理，获得Radon图中的强度极大值点集P，具体过程如下：

步骤S321、定义所有强度值大于定值N_min的点作为强度较大值点，构建强度较大值点集合；

步骤S323、通过定义一个一定大小的模板，按滤除寄生较大值的策略，进一步获得强度极大值点集P；

步骤S33、针对于强度极大值点集P中的每个极值点，将该极值点转变为直角坐标点，定位出对应边界直线位置，同时通过该极值点计算出对应边界直线的斜率和截距；其中

ρ_i＝x_icosθ_i+y_isinθ_i；

k_i＝sin(θ_i*π/180°)/cos(θ_i*π/180°)；

b_i＝sin(θ_i*π/180°)*ρ_i；

其中(ρ_i,θ_i)为强度极大值点集P中第i个极值点p_i的极坐标，(x_i,y_i)为强度极大值点集P中第i个极值点p_i的极坐标所转换得到的直角坐标，对应为直角坐标点P_i的直角坐标；k_i为强度极大值点集P中第i个极值点p_i对应定位出的边界直线的斜率，b_i为强度极大值点集P中第i个极值点p_i对应定位出的边界直线的截距。

更进一步的，所述步骤S3中，针对于每一边界直线集合，按照直角坐标对其中的边界直线进行排序后，每相邻两条边界直线之间的距离D_sw计算公式如下：

D_sw＝|(b_j1-b_j2)*cos(|(arctan(k_j))|)|；

其中b_j1和b_j2分别为第j个边界直线集合中相邻的两条边界直线的截距，k_j为第j个边界直线集合各条边界直线的斜率。

优选的，所述步骤S3中，针对于每一边界直线集合，在计算得到每相邻两条边界直线之间的距离后，判断两条边界直线之间的像素值是否大于一定值；

若是，则该相邻两条线之间即为线路，上述计算得到的相邻两条边界直线之间的距离作为该相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线宽；

若否，则该相邻两条线之间即不为线路，上述计算得到的相邻两条边界直线之间的距离作为该相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线距。

优选的，所述步骤S4中，得到轮廓上的缺口缺陷以及轮廓上的曲线部分的具体过程如下：

针对于轮廓图中的每一条轮廓，首先计算该轮廓起始点与各边界直线之间的距离，选择与该轮廓起始点之间距离最小的边界直线作为该轮廓的边界直线；然后依次计算该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D；其中：

当某像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D大于第一阈值D_min时，则将该像素点作为异常点；

当出现连续异常点，判断连续异常点的个数是否超过第二阈值T；若否，则

将这些异常点标记为缺口缺陷；若是，则将这些连续异常点构成的线判定为轮廓曲线部分；同时针对于上述连续异常点，判断各异常点与其他边界直线的距离，当存在某个异常点与一条边界直线的距离小于等于第一阈值时，则将该边界直线确定为该轮廓的边界直线；

同时针对于轮廓图中的每一条轮廓，根据该轮廓与下一轮廓之间的像素值大小判断该轮廓是线路线宽线还是线路线距线。

更进一步的，所述轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D为：

其中(x₀,y₀)为轮廓上的像素点坐标，k_c为该轮廓的边界直线的斜率，b_c为该轮廓的边界直线的截距。

优选的，所述步骤S5中判定出轮廓的曲线部分的缺口缺陷的具体过程如下：

针对于步骤S4获取到的每一轮廓的曲线部分，首先寻找到下一轮廓的曲线部分中心点，然后在该中心点前后选择多个像素点构建边界直线，计算该轮廓的曲线部分上每一像素点到该边界直线的垂直距离；其中：

若该轮廓为线路线宽线，则将上述计算得到的垂直距离作为该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线路线宽，然后判断该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线路线宽是否大于该轮廓与下一轮廓的标准线宽，若是，则判定该轮廓的曲线部分在该像素点为缺口缺陷；

若该轮廓曲线为线路线距线，则将上述计算得到的垂直距离作为该轮廓曲线与下一轮廓缺陷的线路线距；然后判断该轮廓曲线与下一轮廓曲线的线路线宽是否大于该轮廓曲线与下一轮廓曲线的标准线距，若是，则判定该轮廓曲线该像素点为缺口缺陷。

更进一步的，轮廓的曲线部分上每一像素点到边界直线的垂直距离为：

其中(x_c,y_c)为轮廓的曲线部分上像素点的坐标，(x_c1,y_c1)，(x_c2,y_c2)分别对应边界直线的两个端点的坐标。

更进一步的，所述步骤S2中，得到轮廓图的具体过程如下：

步骤S21、首先对需要检测的柔性IC封装基板图像进行灰度化得到灰度图，然后对灰度图进行OTSU阈值分割，得到二值化图像G；

步骤S22、对二值化图像G进行形态学腐蚀膨胀操作，获得目标二值图Gb；

步骤S23、通过Canny算子提取目标二值化图Gb的轮廓，获得清晰轮廓图E。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

(1)本发明一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，首先选取柔性IC封装基板进行线路特征预先学习后获得目标先验知识；在当获取到需要检测的柔性IC封装基板图像时，提取线路的边界轮廓得到轮廓图；然后目标先验知识作为Radon变换的约束条件对轮廓图进行Radon变换，以提取出轮廓图中所有轮廓对应的边界直线并通过相邻两条边界直线之间的距离获取到对应轮廓之间的标准线宽或标准线距；针对于轮廓图中的每一条轮廓，根据该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D判定该轮廓上的缺口缺陷以及该轮廓上的曲线部分；将每一轮廓的曲线部分中的每一像素点与下一轮廓的曲线部分之间的距离与该轮廓与下一轮廓之间的标准线距或线宽进行比较，根据比较结果判定轮廓的曲线部分中像素点是否有缺口缺陷。由上述可见，本发明通过改进的Radon变换方法，并结合轮廓边缘走向，能够实现边界直线的快速精准定位，并且本发明通过图像轮廓像素点到所在边界直线的距离，实现了线路边缘曲线的准确定位以及线路直线部分的缺口缺陷检测，同时本发明通过对轮廓曲线之间线宽线距的检测能够实现轮廓曲线部分缺口缺陷的检测，具有直线部分和曲线部分的缺口缺陷检测简单、快速以及精准的优点，解决了现有技术中柔性IC封装基板线路检测精度低和耗时长的问题。

(2)本发明柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法中，通过结合OTUS阈值分割和Canny算子检测边缘的算法，解决了高密度柔性IC封装基板线路边缘模糊导致边界提取不准确的问题。

附图说明

图1是本发明方法流程图。

图2是柔性IC封装基板的原始图像。

图3是柔性IC封装基板的轮廓图。

图4是柔性IC封装基板的Radon图中定位出的边界直线图。

图5是柔性IC封装基板的Radon图中标记的轮廓直线部分缺口缺陷示意图。

图6是柔性IC封装基板的Radon图中标记的轮廓曲线部分示意图。

图7是柔性IC封装基板的Radon图中标记的轮廓曲线部分缺口缺陷示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

本实施例公开了一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，如图1所示，步骤如下：

步骤S1、选取与需要检测缺口缺陷的柔性IC封装基板同类型的柔性IC封装基板，并且随机选择部分上述柔性IC封装基板的图像，然后对其中的线路特征进行预先学习，获得目标先验知识；

其中在本实施例中，本步骤对柔性IC封装基板图像中的线路特征进行预先学习，获得目标先验知识的具体过程如下：

统计所选择的柔性IC封装基板图像中两条平行边界直线对应的Radon图中点的数据，从中选取出两条平行边界直线对应的最大倾斜角度差ε°、两条平行边界直线对应中心点的最大距离T_wid，边界直线的最小长度Q_min和最大长度Q_max作为目标先验知识；

统计所选择的柔性IC封装基板图像中同一条轮廓的相邻两段边界直线对应的Radon图中点的数据，从中选择出两条相邻边界直线的最小倾斜角度差θ_min°和两条相邻边界直线对应中心点的最大距离T_wmd作为目标先验知识。

步骤S2、当获取到如图2所示的需要检测的柔性IC封装基板图像时，提取该柔性IC封装基板图像中线路的边界轮廓，得到轮廓图，如图3所示；

其中在本实施例中，本步骤得到轮廓图的具体过程如下：

步骤S21、首先对需要检测的柔性IC封装基板图像进行灰度化得到灰度图，然后对灰度图进行OTSU阈值分割，得到二值化图像G；

步骤S22、对二值化图像G进行形态学腐蚀膨胀操作，获得目标二值图Gb；

步骤S23、通过Canny算子提取目标二值化图Gb的轮廓，获得清晰轮廓图E。

步骤S3、以步骤S1中获取到的目标先验知识作为Radon变换的约束条件，对步骤S2中获取到的轮廓图进行Radon变换，以提取出轮廓图中所有轮廓对应的边界直线，然后根据边界直线的斜率将边界直线分别归集到相应边界直线集合中，其中每一边界直线集合中各边界直线的斜率相等，针对于每一边界直线集合，按照直角坐标对其中的边界直线进行排序后，然后计算每相邻两条边界直线之间的距离，作为相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线宽或标准线距；

其中在本实施例中，本步骤提取出轮廓图中所有轮廓对应的边界直线的具体过程如下：

步骤S31、首先以步骤S1中获取到的目标先验知识作为Radon变换的约束条件，对步骤S2中获取到的轮廓图进行Radon变换，获得Radon图，具体过程如下：

步骤S311、首先设定变换步进角度θ_s＝0.5θ_min，步进距离ρ_s＝min(T_wid,T_wmd)，步进长度Q_s＝Q_max；

步骤S312、通过以下公式对步骤S2中获取到的轮廓图进行转化，将轮廓图转化为对应的Radon图；

0＜θ_k＝kθ_s＜180°；

0＜ρ_k＝kρ_s＜ρ_max；

其中f(x,y)为在轮廓图中坐标为(x,y)处的像素值；ρ_max为轮廓图中直线到图像中心点的最大距离，其中k为一常数，k＝0,1,2,...；

其中轮廓图在通过上述公式转化过程中，当同一条线路轮廓的两条平行边界直线在Radon图中对应为Q₁(θ₁,ρ₁)和Q₂(θ₂,ρ₂)强度值的两像素点，则这两像素点满足0°＜|θ₁-θ₂|＜ε°，0＜|ρ₁-ρ₂|＜T_wid，Q_min＜|Q₁(θ₁,ρ₁),Q₂(θ₂,ρ₂)|＜Q_max这三个关系；当同一条轮廓的相邻两段边界直线在Radon图中对应为Q₃(θ₃,ρ₃)和Q₄(θ₄,ρ₄)强度值的两像素点，则这两像素点点满足θ_min°＜|θ₃-θ₄|＜90°，0＜|ρ₃-ρ₄|＜T_wmd，Q_min＜|Q₃(θ₃,ρ₃),Q₄(θ₄,ρ₄)|＜Q_max这三个关系；其中Q₁(θ₁,ρ₁)、Q₂(θ₂,ρ₂)、Q₃(θ₃,ρ₃)和Q₄(θ₄,ρ₄)分别对应为Radon图中四个像素点的强度值，θ₁、θ₂、θ₃和θ₄分别对应为Radon图中四个像点的横坐标，表示轮廓图中对应直线的倾斜角，ρ₁、ρ₂、ρ₃和ρ₄分别对应为Radon图中四个像点的纵坐标，表示轮廓图中对应直线到图像中心点的距离。

步骤S32、对步骤S31获取到的Radon图中的点进行聚类处理，获得Radon图中的强度极大值点集P，具体过程如下：

步骤S321、定义所有强度值大于定值N_min的点作为强度较大值点，构建强度较大值点集合；在本实施例中N_min可以设置为50。

步骤S323、通过定义一个一定大小的模板，按滤除寄生较大值的策略，进一步获得强度极大值点集P；在本实施例中，上述定义一个4×4的模板。

步骤S33、针对于强度极大值点集P中的每个极值点，将该极值点转变为直角坐标点，定位出对应边界直线位置，其中定位出的边界直线如图4所示。同时通过该极值点计算出对应边界直线的斜率和截距；其中

ρ_i＝x_icosθ_i+y_isinθ_i；

k_i＝sin(θ_i*π/180°)/cos(θ_i*π/180°)；

b_i＝sin(θ_i*π/180°)*ρ_i；

其中(ρ_i,θ_i)为强度极大值点集P中第i个极值点p_i的极坐标，(x_i,y_i)为强度极大值点集P中第i个极值点p_i的极坐标所转换得到的直角坐标，对应为直角坐标点P_i的直角坐标；k_i为强度极大值点集P中第i个极值点p_i对应定位出的边界直线的斜率，b_i为强度极大值点集P中第i个极值点p_i对应定位出的边界直线的截距。

另外，在本步骤中，针对于每一边界直线集合，在计算得到每相邻两条边界直线之间的距离后，判断两条边界直线之间的像素值是否大于一定值H；

若是，则该相邻两条线之间即为线路，上述计算得到的相邻两条边界直线之间的距离作为该相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线宽；

若否，则该相邻两条线之间即不为线路，上述计算得到的相邻两条边界直线之间的距离作为该相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线距。

其中上述的一定值H可以为0。

在本步骤中，上述每相邻两条边界直线之间的距离D_sw计算公式如下：

D_sw＝|(b_j1-b_j2)*cos(|(arctan(k_j))|)|；

其中b_j1和b_j2分别为第j个边界直线集合中相邻的两条边界直线的截距，k_j为第j个边界直线集合各条边界直线的斜率。

步骤S4、针对于轮廓图中的每一条轮廓，首先获取到该轮廓的边界直线，并且依次计算该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D，根据该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D判定该轮廓上的缺口缺陷以及该轮廓上的曲线部分；

其在本实施例中，本步骤得到轮廓上的缺口缺陷以及轮廓上的曲线部分的具体过程如下：

针对于轮廓图中的每一条轮廓，首先计算该轮廓起始点与各边界直线之间的距离，选择与该轮廓起始点之间距离最小的边界直线作为该轮廓的边界直线；然后依次计算该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D：

其中(x₀,y₀)为轮廓上的像素点坐标，k_c为该轮廓的边界直线的斜率，b_c为该轮廓的边界直线的截距。

其中：

当某像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D大于第一阈值D_min时，即D>D_min，则将该像素点作为异常点；在本实施例中，第一阈值D_min设置为3个像素。

当出现连续异常点，判断连续异常点的个数t是否超过第二阈值T；

若否，即t≤T，则将这些异常点标记为轮廓直线部分的缺口缺陷，如图5中直线部分十字标记的地方。

若是，即t>T，则将这些连续异常点构成的线判定为轮廓曲线部分，如图6中多个连续十字标记的地方；同时针对于上述连续异常点，判断各异常点与其他边界直线的距离，当存在某个异常点与一条边界直线的距离小于等于第一阈值时，则将该边界直线确定为该轮廓的边界直线；

在本实施例中上述第二阈值T可以为8。

同时针对于轮廓图中的每一条轮廓，根据该轮廓与下一轮廓之间的像素值大小判断该轮廓是线路线宽线还是线路线距线，其中当该轮廓与下一轮廓之间的对应原图的像素值大于0时，则将该轮廓判定为线路线宽线，否则，将该轮廓判定为线路线距线。

步骤S5、针对于步骤S4获取到的每一轮廓的曲线部分中的每一像素点，首先计算该像素点与下一轮廓的曲线部分之间的距离，将该距离作为该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线距或线宽，然后将该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线距或线宽与该轮廓与下一轮廓的标准线距或线宽进行比较，若大于，则判定该轮廓的曲线部分中该像素点为缺口缺陷，如图7中十字标记的位置。

其中在本实施例中，本步骤判定出轮廓的曲线部分的缺口缺陷的具体过程如下：

针对于步骤S4获取到的每一轮廓的曲线部分，首先寻找到下一轮廓的曲线部分中心点，然后在该中心点前后选择多个像素点构建边界直线，计算该轮廓的曲线部分上每一像素点到该边界直线的垂直距离D_cur：

其中(x_c,y_c)为轮廓的曲线部分上像素点的坐标，(x_c1,y_c1)，(x_c2,y_c2)分别对应边界直线的两个端点的坐标。

其中：

若该轮廓为线路线宽线，则将上述计算得到的垂直距离D_cur作为该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线路线宽，然后判断该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线路线宽是否大于该轮廓与下一轮廓的标准线宽，若是，则判定该轮廓的曲线部分在该像素点为缺口缺陷；

若该轮廓曲线为线路线距线，则将上述计算得到的垂直距离作为该轮廓曲线与下一轮廓缺陷的线路线距；然后判断该轮廓曲线与下一轮廓曲线的线路线宽是否大于该轮廓曲线与下一轮廓曲线的标准线距，若是，则判定该轮廓曲线该像素点为缺口缺陷。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，步骤如下：

步骤S1、选取与需要检测缺口缺陷的柔性IC封装基板同类型的柔性IC封装基板，并且随机选择部分上述柔性IC封装基板的图像，然后对其中的线路特征进行预先学习，获得目标先验知识；

步骤S2、当获取到需要检测的柔性IC封装基板图像时，提取该柔性IC封装基板图像中线路的边界轮廓，得到轮廓图；

步骤S3、以步骤S1中获取到的目标先验知识作为Radon变换的约束条件，对步骤S2中获取到的轮廓图进行Radon变换，以提取出轮廓图中所有轮廓对应的边界直线，然后根据边界直线的斜率将边界直线分别归集到相应边界直线集合中，其中每一边界直线集合中各边界直线的斜率相等，针对于每一边界直线集合，按照直角坐标对其中的边界直线进行排序后，然后计算每相邻两条边界直线之间的距离，作为相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线宽或标准线距；

步骤S4、针对于轮廓图中的每一条轮廓，首先获取到该轮廓的边界直线，并且依次计算该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D，根据该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D判定该轮廓上的缺口缺陷以及该轮廓上的曲线部分；

步骤S5、针对于步骤S4获取到的每一轮廓的曲线部分中的每一像素点，首先计算该像素点与下一轮廓的曲线部分之间的距离，将该距离作为该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线距或线宽，然后将该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线距或线宽与该轮廓与下一轮廓的标准线距或线宽进行比较，若大于，则判定该轮廓的曲线部分中该像素点为缺口缺陷。

2.根据权利要求1所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1中对柔性IC封装基板图像中的线路特征进行预先学习，获得目标先验知识的具体过程如下：

统计所选择的柔性IC封装基板图像中两条平行边界直线对应的Radon图中点的数据，从中选取出两条平行边界直线对应的最大倾斜角度差ε°、两条平行边界直线对应中心点的最大距离T_wid、边界直线的最小长度Q_min和最大长度Q_max作为目标先验知识；

统计所选择的柔性IC封装基板图像中同一条轮廓的相邻两段边界直线对应的Radon图中点的数据，从中选择出两条相邻边界直线的最小倾斜角度差θ_min°和两条相邻边界直线对应中心点的最大距离T_wmd作为目标先验知识。

3.根据权利要求2所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中提取出轮廓图中所有轮廓对应的边界直线的具体过程如下：

步骤S31、首先以步骤S1中获取到的目标先验知识作为Radon变换的约束条件，对步骤S2中获取到的轮廓图进行Radon变换，获得Radon图，具体过程如下：

步骤S311、首先设定变换步进角度θ_s＝0.5θ_min，步进距离ρ_s＝min(T_wid,T_wmd)，步进长度Q_s＝Q_max；

步骤S312、通过以下公式对步骤S2中获取到的轮廓图进行转化，将轮廓图转化为对应的Radon图；

0＜θ_k＝kθ_s＜180°；

0＜ρ_k＝kρ_s＜ρ_max；

其中f(x,y)为在轮廓图中坐标为(x,y)处的像素值；ρ_max为轮廓图中直线到图像中心点的最大距离，其中k为一常数，k＝0,1,2,...；

其中轮廓图在通过上述公式转化过程中，当同一条线路轮廓的两条平行边界直线在Radon图中对应为Q₁(θ₁,ρ₁)和Q₂(θ₂,ρ₂)强度值的两像素点，则这两像素点满足0°＜|θ₁-θ₂|＜ε°，0＜|ρ₁-ρ₂|＜T_wid，Q_min＜|Q₁(θ₁,ρ₁),Q₂(θ₂,ρ₂)|＜Q_max这三个关系；当同一条轮廓的相邻两段边界直线在Radon图中对应为Q₃(θ₃,ρ₃)和Q₄(θ₄,ρ₄)强度值的两像素点，则这两像素点点满足θ_min°＜|θ₃-θ₄|＜90°，0＜|ρ₃-ρ₄|＜T_wmd，Q_min＜|Q₃(θ₃,ρ₃),Q₄(θ₄,ρ₄)|＜Q_max这三个关系；其中Q₁(θ₁,ρ₁)、Q₂(θ₂,ρ₂)、Q₃(θ₃,ρ₃)和Q₄(θ₄,ρ₄)分别对应为Radon图中四个像素点的强度值，θ₁、θ₂、θ₃和θ₄分别对应为Radon图中四个像点的横坐标，表示轮廓图中对应直线的倾斜角，ρ₁、ρ₂、ρ₃和ρ₄分别对应为Radon图中四个像点的纵坐标，表示轮廓图中对应直线到图像中心点的距离；

步骤S32、对步骤S31获取到的Radon图中的点进行聚类处理，获得Radon图中的强度极大值点集P，具体过程如下：

步骤S321、定义所有强度值大于定值N_min的点作为强度较大值点，构建强度较大值点集合；

步骤S323、通过定义一个一定大小的模板，按滤除寄生较大值的策略，进一步获得强度极大值点集P；

步骤S33、针对于强度极大值点集P中的每个极值点，将该极值点转变为直角坐标点，定位出对应边界直线位置，同时通过该极值点计算出对应边界直线的斜率和截距；其中

ρ_i＝x_icosθ_i+y_isinθ_i；

k_i＝sin(θ_i*π/180°)/cos(θ_i*π/180°)；

b_i＝sin(θ_i*π/180°)*ρ_i；

其中(ρ_i,θ_i)为强度极大值点集P中第i个极值点p_i的极坐标，(x_i,y_i)为强度极大值点集P中第i个极值点p_i的极坐标所转换得到的直角坐标，对应为直角坐标点P_i的直角坐标；k_i为强度极大值点集P中第i个极值点p_i对应定位出的边界直线的斜率，b_i为强度极大值点集P中第i个极值点p_i对应定位出的边界直线的截距。

4.根据权利要求3所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，针对于每一边界直线集合，按照直角坐标对其中的边界直线进行排序后，每相邻两条边界直线之间的距离D_sw计算公式如下：

D_sw＝|(b_j1-b_j2)*cos(|(arctan(k_j))|)|；

其中b_j1和b_j2分别为第j个边界直线集合中相邻的两条边界直线的截距，k_j为第j个边界直线集合各条边界直线的斜率。

5.根据权利要求1所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，针对于每一边界直线集合，在计算得到每相邻两条边界直线之间的距离后，判断两条边界直线之间的像素值是否大于一定值；

若是，则该相邻两条线之间即为线路，上述计算得到的相邻两条边界直线之间的距离作为该相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线宽；

若否，则该相邻两条线之间即不为线路，上述计算得到的相邻两条边界直线之间的距离作为该相邻两条边界直线对应轮廓之间的标准线距。

6.根据权利要求1所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，得到轮廓上的缺口缺陷以及轮廓上的曲线部分的具体过程如下：

针对于轮廓图中的每一条轮廓，首先计算该轮廓起始点与各边界直线之间的距离，选择与该轮廓起始点之间距离最小的边界直线作为该轮廓的边界直线；然后依次计算该轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D；其中：

当某像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D大于第一阈值D_min时，则将该像素点作为异常点；

当出现连续异常点，判断连续异常点的个数是否超过第二阈值T；若否，则

将这些异常点标记为缺口缺陷；若是，则将这些连续异常点构成的线判定为轮廓曲线部分；同时针对于上述连续异常点，判断各异常点与其他边界直线的距离，当存在某个异常点与一条边界直线的距离小于等于第一阈值时，则将该边界直线确定为该轮廓的边界直线；

同时针对于轮廓图中的每一条轮廓，根据该轮廓与下一轮廓之间的像素值大小判断该轮廓是线路线宽线还是线路线距线。

7.根据权利要求6所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述轮廓上的各像素点与该轮廓的边界直线之间的距离D为：

其中(x₀,y₀)为轮廓上的像素点坐标，k_c为该轮廓的边界直线的斜率，b_c为该轮廓的边界直线的截距。

8.根据权利要求1所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S5中判定出轮廓的曲线部分的缺口缺陷的具体过程如下：

针对于步骤S4获取到的每一轮廓的曲线部分，首先寻找到下一轮廓的曲线部分中心点，然后在该中心点前后选择多个像素点构建边界直线，计算该轮廓的曲线部分上每一像素点到该边界直线的垂直距离；其中：

若该轮廓为线路线宽线，则将上述计算得到的垂直距离作为该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线路线宽，然后判断该轮廓的曲线部分与下一轮廓的曲线部分的线路线宽是否大于该轮廓与下一轮廓的标准线宽，若是，则判定该轮廓的曲线部分在该像素点为缺口缺陷；

若该轮廓曲线为线路线距线，则将上述计算得到的垂直距离作为该轮廓曲线与下一轮廓缺陷的线路线距；然后判断该轮廓曲线与下一轮廓曲线的线路线宽是否大于该轮廓曲线与下一轮廓曲线的标准线距，若是，则判定该轮廓曲线该像素点为缺口缺陷。

9.根据权利要求8所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，轮廓的曲线部分上每一像素点到边界直线的垂直距离为：

其中(x_c,y_c)为轮廓的曲线部分上像素点的坐标，(x_c1,y_c1)，(x_c2,y_c2)分别对应边界直线的两个端点的坐标。

10.根据权利要求1所述的柔性IC封装基板线路的缺口缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，得到轮廓图的具体过程如下：

步骤S21、首先对需要检测的柔性IC封装基板图像进行灰度化得到灰度图，然后对灰度图进行OTSU阈值分割，得到二值化图像G；

步骤S22、对二值化图像G进行形态学腐蚀膨胀操作，获得目标二值图Gb；

步骤S23、通过Canny算子提取目标二值化图Gb的轮廓，获得清晰轮廓图E。

Images