CN109060832B - 一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法 - Google Patents

一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109060832B
CN109060832B CN201810729953.XA CN201810729953A CN109060832B CN 109060832 B CN109060832 B CN 109060832B CN 201810729953 A CN201810729953 A CN 201810729953A CN 109060832 B CN109060832 B CN 109060832B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
angle
electronic connector
target point
gray
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.)
Active
Application number
CN201810729953.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109060832A (zh
Inventor
戴琪
季向荣
朱新爱
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Laimu Electronic Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Laimu Electronic Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Laimu Electronic Co Ltd filed Critical Shanghai Laimu Electronic Co Ltd
Priority to CN201810729953.XA priority Critical patent/CN109060832B/zh
Publication of CN109060832A publication Critical patent/CN109060832A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109060832B publication Critical patent/CN109060832B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明涉及一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法,包括以下步骤:1)获取电子连接器插针电镀表面影像;2)基于角度张量运算理论从所述电子连接器插针电镀表面影像中提取影像特征;3)基于所述影像特征判断是否存在缺陷。与现有技术相比,本发明具有可以有效处理影像中重要特征,从而提高电子连接器插针缺陷检测的精度等优点。

Description

一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法
技术领域
本发明涉及电子连接器插针缺陷检测技术领域,尤其是涉及一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法。
背景技术
连接器工艺流程中电子连接器种类繁多,其中连接器插针冲压完成后即送电镀工段。在此阶段,连接器的电子接触表面将镀上各种金属涂层,该过程中会产生一些问题,如插针的扭曲、碎裂或变形,也同样会在冲压好的插针送入电镀设备的过程中出现细小划痕和针孔。
然而对于多数机器视觉系统供货商而言,电镀过程中所出现的许多质量缺陷还属于检测系统的“禁区”。电子连接器制造商希望检测系统能够检测到连接器插针电镀表面上各种不一致的缺陷如细小划痕和针孔。尽管这些缺陷对于其他产品(如铝制罐头底盖或其他相对平坦的表面)是很容易被识别出来的;但由于大多数电子连接器不规则和含角度的表面设计,视觉检测系统很难得到足以识别出这些细微缺陷所需的图像。
由于某些类型的插针需镀上多层金属,制造商们还希望检测系统能够分辨各种金属涂层以便检验其是否到位和比例正确。这对于使用黑白摄像头的视觉系统来说是非常困难的任务,因为不同金属涂层的图像灰度级实际上相差无几。虽然彩色视觉系统的摄像头能够成功分辨这些不同的金属涂层,但由于涂层表面的不规则角度和反射影响,照明困难的问题依然存在。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法,包括以下步骤:
1)获取电子连接器插针电镀表面影像;
2)基于角度张量运算理论从所述电子连接器插针电镀表面影像中提取影像特征;
3)基于所述影像特征判断是否存在缺陷。
进一步地,所述步骤2)具体包括如下步骤:
201)从所述电子连接器插针电镀表面影像获取目标影像,并获得与目标影像中一目标点(x,y)相邻的四个像素点的灰阶值;
202)根据所述四个像素点的灰阶值估测目标点(x,y)的灰阶值;
203)根据目标点(x,y)的梯度矢量变化估测目标点(x,y)的方向角度变化;
204)根据步骤203)的结果,获得目标点(x,y)的区域及全域角度变化估测变异量,进而获取影像特征。
进一步地,所述步骤202)中,采用双线性内插法估测目标点(x,y)的灰阶值。
进一步地,所述步骤203)中,以极坐标估测目标点(x,y)梯度矢量的变化,从而估测目标点(x,y)的方向角度变化。
进一步地,所述步骤204)中,利用双倍角方式获得目标点(x,y)的区域角度变化。
进一步地,所述步骤204)中,运用彩色参考坐标角度图作为角度规范的估测标准,获得目标点(x,y)的全域角度变化。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
生产车间中容易因为杂质充斥于检测的影像中,若直接以区域性相邻点的灰阶值考虑所预估的像素点,容易因为杂质的随机性存在,使得估测的像素点灰阶值已经有杂质增量因子,造成估测失真。本发明提出一个有效的影像特征运算子 (operator),不仅能够运用影像中所存在的全局性及区域性的结构特征,而且采用双倍角度的方式对影像中像素点信息萃取,避免因为做区域性的平均,使得像素点彼此间所存在的信息,相互抵消,因此以角度运算子估测所得的变异量结合全域性以及区域性所蕴藏的信息,可以有效处理影像中重要特征,从而提高电子连接器插针缺陷检测的精度,将角度张量运算子应用于电子连接器插针电镀表面的处理上,具有对各种不规则、不一致的缺陷的影像特征萃取的有效性及功能性。
附图说明
图1为本发明的流程示意图;
图2为相邻的四个像素点在坐标点(x,y)上的灰阶值示意图;
图3为彩色参考坐标角度图示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本发明提供一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法,包括以下步骤:1) 获取电子连接器插针电镀表面影像;2)基于角度张量运算理论从电子连接器插针电镀表面影像中提取影像特征;3)基于影像特征判断是否存在缺陷。本发明通过上述方法可以获得各种不规则、不一致的缺陷,如细小划痕和针孔等,在影像中讯号的变化,并且由其影像中讯号变化强度估测影像的特征信息。
如图1所示,基于角度张量运算理论提取影像特征的具体流程包括:首先摄像头对侦查目标影像f(x,y),侦测坐标点(x,y)相邻的四个像素点,取得灰阶值,经由双线性内插(bilinear interpolation)估测坐标点(x,y)灰阶值,接着以极坐标取得估测坐标点(x,y)梯度矢量的变化而测出估测坐标点(x,y)变化的方向,最后,以区域及全域角度变化估测的变异量,找出影像特征所在。
本发明采用角度张量(Tensor)运算理论,考虑一幅影像f(x,y)中相邻的四个像素点在坐标点(x,y)上的灰阶值分别为a、b、c、d,如图1所示,点(x,y)落在这四个相邻像素点间,即0≤x,y≤1,采用双线性内插可估测点(x,y)在目标影像 f(x,y)上的灰阶值,以f(x,y)表示:
Figure BDA0001720623530000031
以向量Vθ表示灰阶影像f(x,y)在θ方向的变化,则Vθ以极坐标方式可定义为:
Figure BDA0001720623530000032
其中
Figure BDA0001720623530000033
分别为方向变化在x、y方向的分量,r是目标点(x,y)由邻近点所在的直角坐标系统转换至极坐标系统所展现的强度,θ是目标点(x,y)转换至极坐标系统所展现的角度。
另设g(x,y)为影像f(x,y)的梯度向量(gradient vector),其定义为:
Figure BDA0001720623530000041
由于g(x,y)为影像f(x,y)的梯度向量,亦即切平面的垂直方向,所以若能求得θ使得g(x,y)在Vθ的投射值最小时,即可测出灰阶影像f(x,y)变化的方向,亦即使得积分式(式(3))最小值即可求出θ的变化,得出V
Figure BDA0001720623530000042
其中V为一个 双倍角表示式,使得计算区域方向上的平均量测保持原始的资讯,不会因为求得的方向角度具有正负区分,在做区域性相加造成互相抵消,所以利用双倍角可避免此问题产生,θ即可由下式求得:
Figure BDA0001720623530000043
进而获得强度(magnitude)r为:
r2=(b-c)2+(d-a)2 (6)
r即表示影像中灰阶变化性强弱的所在。
经由角度张量估测运算子计算出区域变化量后,运用彩色参考坐标角度图,如图3所示,作为角度规范的估测标准,进而对影像作全局性估测,可由该估测的变异量找出影像特征所在。
最后根据影像特征判断是否存在不规则、不一致的缺陷。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (1)

1.一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)获取电子连接器插针电镀表面影像;
2)基于角度张量运算理论从所述电子连接器插针电镀表面影像中提取影像特征;
3)基于所述影像特征判断是否存在缺陷;
所述步骤2)具体包括如下步骤:
201)从所述电子连接器插针电镀表面影像获取目标影像,并获得与目标影像中一目标点(x,y)相邻的四个像素点的灰阶值a、b、c、d;
202)根据所述四个像素点的灰阶值估测目标点(x,y)的灰阶值,以f(x,y)表示:
Figure FDA0002725971810000011
203)根据目标点(x,y)的梯度矢量变化估测目标点(x,y)的方向角度变化;
以向量Vθ表示灰阶影像f(x,y)在θ方向的变化,则Vθ以极坐标方式定义为:
Figure FDA0002725971810000012
其中
Figure FDA0002725971810000013
分别为方向变化在x、y方向的分量,r是目标点(x,y)由邻近点所在的直角坐标系统转换至极坐标系统所展现的强度,θ是目标点(x,y)转换至极坐标系统所展现的角度;
设g(x,y)为影像f(x,y)的梯度向量,其定义为:
Figure FDA0002725971810000014
由于g(x,y)为影像f(x,y)的梯度向量,亦即切平面的垂直方向,使得式(3)最小求出θ的变化,得出V
Figure FDA0002725971810000015
其中V为一个 双倍角表示式,使得计算区域方向上的平均量测保持原始的资讯,θ由下式求得:
Figure FDA0002725971810000016
进而获得强度r为:
r2=(b-c)2+(d-a)2 (6)
r即表示影像中灰阶变化性强弱的所在;
204)根据步骤203)的结果,获得目标点(x,y)的区域及全域角度变化估测变异量,进而获取影像特征;
经由角度张量估测运算子计算出区域变化量后,运用彩色参考坐标角度图,作为角度规范的估测标准,进而对影像作全局性估测,由该估测的变异量找出影像特征所在。
CN201810729953.XA 2018-07-05 2018-07-05 一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法 Active CN109060832B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810729953.XA CN109060832B (zh) 2018-07-05 2018-07-05 一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810729953.XA CN109060832B (zh) 2018-07-05 2018-07-05 一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109060832A CN109060832A (zh) 2018-12-21
CN109060832B true CN109060832B (zh) 2021-05-04

Family

ID=64819326

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810729953.XA Active CN109060832B (zh) 2018-07-05 2018-07-05 一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109060832B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109967374A (zh) * 2018-12-27 2019-07-05 江苏理工学院 一种基于三维机器视觉的连接器插针尺寸检测系统及方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100589520C (zh) * 2007-09-14 2010-02-10 西北工业大学 一种彩色图像边缘和角点特征检测方法
CN103544473B (zh) * 2013-09-17 2016-09-07 广东工业大学 一种基于机器视觉的电子连接器检测方法
WO2016126795A1 (en) * 2015-02-03 2016-08-11 Children's Medical Center Corporation Detecting nerve damage using diffusion tensor imaging
CN105761271B (zh) * 2016-03-16 2019-03-19 武汉大学 核安全壳表面缺陷自动检测方法及系统
CN107316003B (zh) * 2017-06-06 2019-10-15 银江股份有限公司 一种基于线性回归及结构张量的车标检测方法及系统
CN107392896B (zh) * 2017-07-14 2019-11-08 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 一种基于深度学习的木材缺陷检测方法和系统
CN107749054B (zh) * 2017-10-31 2020-07-28 努比亚技术有限公司 一种图像处理方法、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109060832A (zh) 2018-12-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108460757B (zh) 一种手机TFT-LCD屏Mura缺陷在线自动检测方法
CN108416809B (zh) 一种基于机器视觉的钢桶螺纹盖位姿识别方法
CN107490582B (zh) 一种流水线工件检测系统
CN109472271B (zh) 印刷电路板图像轮廓提取方法及装置
CN109977954B (zh) 电动汽车充电接口的识别及定位方法及系统
CN109886952B (zh) 一种屏幕缺陷点检测方法及其装置、计算机可读介质
CN105865329B (zh) 基于视觉的成捆圆钢端面中心坐标的获取系统和方法
CN114881915A (zh) 一种基于对称性的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法
CN113298769B (zh) Fpc软排线外观缺陷检测方法、系统和介质
CN113850815B (zh) 工件点云获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN109060832B (zh) 一种电子连接器插针工艺缺陷视觉检测方法
CN114219802B (zh) 一种基于图像处理的蒙皮连接孔孔位检测方法
CN114627080A (zh) 基于计算机视觉的车辆冲压配件缺陷检测方法
CN112561875A (zh) 一种基于人工智能的光伏电池板粗栅检测方法
CN108416358B (zh) 一种空间目标特征提取方法和装置
CN111539951B (zh) 一种陶瓷砂轮头轮廓尺寸视觉检测方法
CN116485832B (zh) 用于废硅片回收的不均布流体杂质边缘精准检测方法
CN116664584B (zh) 一种薄壁类锌合金压铸模具生产智能反馈调节系统
CN116758423A (zh) 一种基于白点率法的输电线路异物检测方法
CN113052794A (zh) 一种基于边缘特征的图像清晰度识别方法
CN108898584B (zh) 一种基于图像分析的全自动贴面电容装焊极性判别方法
CN108171691B (zh) 一种塑料容器的检测方法
CN108428250B (zh) 一种应用于视觉定位和标定的x角点检测方法
CN115861584A (zh) 基于单相机的模板标记检测方法及模板位置矫正方法
CN114596235A (zh) 激光线扫轮胎侧面偏心成像矫正处理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant