CN109813728A - 一种电路板焊点检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电路板焊点检测方法及系统。该检测方法包括：采集焊点图像；对所述焊点图像进行预处理；提取预处理后的焊点图像的轮廓特征以及区域特征；采用粗糙集特征约简算法对所述轮廓特征以及所述区域特征进行约简，得到约简特征；将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格；所述特征数据库中存储有合格焊点的特征。本发明能够提高焊点的检测效率，具有良好的实时性。

Description

一种电路板焊点检测方法及系统

技术领域

本发明涉及焊点检测领域，特别是涉及一种电路板焊点检测方法及系统。

背景技术

现有的PCB(电路板)焊点检测系统，主要都是在无主观意识干预的情况下，通过使用高精度于的工业相机获取PCB电路板焊点图像，再对焊点图像进行预处理、焊点的特征提取、基特征的匹配等一系列的图像处理手段。由于在采用工业相机获取图像时，产生的噪点或其他因素为信息采集过程会带来干扰，图像的预处理与特征提取识别算法的抗干扰性得不到保证。并且因为使用基于机器视觉图像处理手段的焊点检测系统，在实际操作中提取到的焊点特征较多，导致匹配过程时间长，影响系统的实时性。

发明内容

本发明的目的是提供一种电路板焊点检测方法及系统，用以提高焊点的检测效率，具有良好的实时性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种电路板焊点检测方法，所述检测方法包括：

采集焊点图像；

对所述焊点图像进行预处理；

提取预处理后的焊点图像的轮廓特征以及区域特征；

采用粗糙集特征约简算法对所述轮廓特征以及所述区域特征进行约简，得到约简特征；

将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格；所述特征数据库中存储有合格焊点的特征。

可选的，通过CCD工业相机采集焊点图像。

可选的，在焊点图像采集过程中，环形可调节控制光源垂直在电路板上方，电路板与所述CCD工业相机平面保持平行。

可选的，所述对所述焊点图像进行预处理，具体包括：

根据所述焊点图像的背景与目标灰度特征值，采用自适应中值滤波方法，对所述焊点图像进行去噪处理；

通过全局阈值与Canny算子结合算法对去噪后的图像的轮廓进行分割处理。

可选的，在所述将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格，之前还包括：

利用欧氏距离或马氏距离的计算方法计算约简特征与标准焊点特征之间的方差；方差在阈值范围内的约简特征能够有效检测焊点是否合格。

本发明还提供了一种电路板焊点检测系统，所述检测系统包括：

采集模块，用于采集焊点图像；

预处理模块，用于对所述焊点图像进行预处理；

特征提取模块，用于提取预处理后的焊点图像的轮廓特征以及区域特征；

约简模块，用于采用粗糙集特征约简算法对所述轮廓特征以及所述区域特征进行约简，得到约简特征；

检测模块，用于将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格；所述特征数据库中存储有合格焊点的特征。

可选的，通过CCD工业相机采集焊点图像。

可选的，在焊点图像采集过程中，环形可调节控制光源垂直在电路板上方，电路板与所述CCD工业相机平面保持平行。

可选的，所述预处理模块，具体包括：

去噪单元，用于根据所述焊点图像的背景与目标灰度特征值，采用自适应中值滤波方法，对所述焊点图像进行去噪处理；

分割单元，用于通过全局阈值与Canny算子结合算法对去噪后的图像的轮廓进行分割处理。

可选的，还包括：

方差计算模块，用于利用欧氏距离或马氏距离的计算方法计算约简特征与标准焊点特征之间的方差；方差在阈值范围内的约简特征能够有效检测焊点是否合格。

与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：本发明依靠CCD工业相机对PCB的图像进行采集，采用自适应中值滤波进行去噪，采用全局阈值与Canny算子结合的方法提取焊点边缘，并在此基础上提取焊点的特征，还原了焊点的边缘信息，保证了对焊点的轮廓特征和区域特征提取数据的准确性。最后利用粗糙集理论的知识约简思想将特征进行约简，去掉冗余的特征信息，使匹配算法便捷，在保证了检测准确率的前提下，提高了匹配过程的效率，缩短了匹配时间，对于工业生产PCB的速率大大提升，提高了产能，体现出了该焊点检测系统良好的实时性。

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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例电路板焊点检测方法的流程图；

图2为本发明实施例电路板焊点检测系统的结构框图。

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。

本发明的目的是提供一种电路板焊点检测方法及系统，用以提高焊点的检测效率，具有良好的实时性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种电路板焊点检测方法包括：

步骤101：采集焊点图像。利用CCD工业相机采集焊点图像数据，并在获取信息之前进行相机的内外参数、畸变系数的计算的标定工作。在焊点图像采集过程中，首先设定条件为利用环形可调节控制光源始终保持垂直在PCB上方，电路板始终与工业相机平面保持平行，此时采集的焊点图像有效。采集过程中要求周围环境无杂音，无振动，其他光源对电路板无照射影响。

步骤102：对所述焊点图像进行预处理。根据焊点图像的背景与目标灰度特征进行去噪与分割处理，图像的去噪处理选用自适应中值滤波，此法既可以良好的去除图像上的噪点，又有效的保留了图像的边缘信息。完成焊点图像的去噪后，采用全局阈值与Canny算子相结合的算法对整个焊点轮廓进行分割并提取，全局阈值的优点在于可以突出焊点的边缘灰度特征，再利用Canny算子对边缘进行检测，能够有效的提取边缘，此方法既保证了检测到的边缘联通，也保证了在分割过程中不会出现边缘信息缺失的情况。

步骤103：提取预处理后的焊点图像的轮廓特征以及区域特征。根据全局阈值与Canny算子相结合的优化方法所分割提取到的焊点边缘信息，对焊点的轮廓特征与区域特征进行提取，在算法实现过程中，主要利用OpenCV和Haclon软件以及相应算法提取出焊点的轮廓特征和区域特征，特征提取的数量大约有三十种之多。检测到的边缘数据精确度可达到万分之一，并且在检测到的轮廓特征与区域特征的数据进行了归一化处理，保证了检测的准确性。检测到的数据部分结果如下表1所示。

表1样本数据表

步骤104：采用粗糙集特征约简算法对所述轮廓特征以及所述区域特征进行约简，得到约简特征。采集到的样本数据再结合粗糙集理论的知识约简算法，对测试到的样本数据进行约简，利用粗糙集理论的知识约简基本理论采用决策表的方法进行约简，决策表参见表2。

表2决策表

步骤105：将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格；所述特征数据库中存储有合格焊点的特征。若约简特征与特征数据库中的数据之间的误差在误差阈值范围内，则表示焊点合格；若约简特征与特征数据库中的数据之间的误差在误差阈值范围外，则表示焊点不合格。

在步骤104与步骤105之间，还包括：建立模拟仿真实验平台，将约简后的特征进行验证处理，观察任意两种特征组合的分类组合是否能够有效检测焊点，并将特征利用到基于相似度比较的匹配算法中，基于相似度匹配算法的原理即将获取到的焊点特征与标准焊点的相对应特征进行相关计算，通常利用欧氏距离或马氏距离的计算方法进行相同特征之间方差的计算，方差越小证明所测特征数据与标准数据越匹配，这样就形成了基于粗糙集理论的特征约简匹配算法。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明依靠CCD工业相机对PCB的图像进行采集，采用自适应中值滤波进行去噪，采用全局阈值与Canny算子结合的方法提取焊点边缘，并在此基础上提取焊点的特征，还原了焊点的边缘信息，保证了对焊点的轮廓特征和区域特征提取数据的准确性。最后利用粗糙集理论的知识约简思想将特征进行约简，去掉冗余的特征信息，使匹配算法便捷，在保证了检测准确率的前提下，提高了匹配过程的效率，缩短了匹配时间，对于工业生产PCB的速率大大提升，提高了产能，体现出了该焊点检测系统良好的实时性。

如图2所示，本发明还提供了一种电路板焊点检测系统，所述检测系统包括：

采集模块201，用于采集焊点图像。通过CCD工业相机采集焊点图像。在焊点图像采集过程中，环形可调节控制光源垂直在电路板上方，电路板与所述CCD工业相机平面保持平行。

预处理模块202，用于对所述焊点图像进行预处理。

所述预处理模块202，具体包括：

去噪单元，用于根据所述焊点图像的背景与目标灰度特征值，采用自适应中值滤波方法，对所述焊点图像进行去噪处理；

分割单元，用于通过全局阈值与Canny算子结合算法对去噪后的图像的轮廓进行分割处理。

特征提取模块203，用于提取预处理后的焊点图像的轮廓特征以及区域特征。

约简模块204，用于采用粗糙集特征约简算法对所述轮廓特征以及所述区域特征进行约简，得到约简特征。

检测模块205，用于将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格；所述特征数据库中存储有合格焊点的特征。

该检测系统还包括：

方差计算模块，用于利用欧氏距离或马氏距离的计算方法计算约简特征与标准焊点特征之间的方差；方差在阈值范围内的约简特征能够有效检测焊点是否合格。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种电路板焊点检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

采集焊点图像；

对所述焊点图像进行预处理；

提取预处理后的焊点图像的轮廓特征以及区域特征；

采用粗糙集特征约简算法对所述轮廓特征以及所述区域特征进行约简，得到约简特征；

将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格；所述特征数据库中存储有合格焊点的特征。

2.根据权利要求1所述的电路板焊点检测方法，其特征在于，通过CCD工业相机采集焊点图像。

3.根据权利要求2所述的电路板焊点检测方法，其特征在于，在焊点图像采集过程中，环形可调节控制光源垂直在电路板上方，电路板与所述CCD工业相机平面保持平行。

4.根据权利要求1所述的电路板焊点检测方法，其特征在于，所述对所述焊点图像进行预处理，具体包括：

根据所述焊点图像的背景与目标灰度特征值，采用自适应中值滤波方法，对所述焊点图像进行去噪处理；

通过全局阈值与Canny算子结合算法对去噪后的图像的轮廓进行分割处理。

5.根据权利要求1所述的电路板焊点检测方法，其特征在于，在所述将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格，之前还包括：

利用欧氏距离或马氏距离的计算方法计算约简特征与标准焊点特征之间的方差；方差在阈值范围内的约简特征能够有效检测焊点是否合格。

6.一种电路板焊点检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：

采集模块，用于采集焊点图像；

预处理模块，用于对所述焊点图像进行预处理；

特征提取模块，用于提取预处理后的焊点图像的轮廓特征以及区域特征；

约简模块，用于采用粗糙集特征约简算法对所述轮廓特征以及所述区域特征进行约简，得到约简特征；

检测模块，用于将所述约简特征与特征数据库中的数据进行比对，检测焊点是否合格；所述特征数据库中存储有合格焊点的特征。

7.根据权利要求6所述的电路板焊点检测系统，其特征在于，通过CCD工业相机采集焊点图像。

8.根据权利要求7所述的电路板焊点检测系统，其特征在于，在焊点图像采集过程中，环形可调节控制光源垂直在电路板上方，电路板与所述CCD工业相机平面保持平行。

9.根据权利要求6所述的电路板焊点检测系统，其特征在于，所述预处理模块，具体包括：

去噪单元，用于根据所述焊点图像的背景与目标灰度特征值，采用自适应中值滤波方法，对所述焊点图像进行去噪处理；

分割单元，用于通过全局阈值与Canny算子结合算法对去噪后的图像的轮廓进行分割处理。

10.根据权利要求1所述的电路板焊点检测系统，其特征在于，还包括：

方差计算模块，用于利用欧氏距离或马氏距离的计算方法计算约简特征与标准焊点特征之间的方差；方差在阈值范围内的约简特征能够有效检测焊点是否合格。