CN111002376A - Pcb板内层靶标孔智能防呆的方法 - Google Patents

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张仪宗
陈春
柯涵
乔元
胡容刚
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Xian King Brother Circuit Technology Co Ltd
Shenzhen King Brother Electronics Technology Co Ltd
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Huizhou King Brother Circuit Technology Co Ltd
Xian King Brother Circuit Technology Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，包括以下步骤：S1、控制中心根据加工文件控制加工平台，将待加工PCB的外层靶标移动到数字摄像机镜头正下方；S2、所述控制中心控制数字摄像机拍摄外层靶标图像，并根据所述外层靶标图像获取所述外层靶标的精确位置；S3、所述控制中心则根据所述外层靶标的精确位置和所述加工文件计算出所述内层靶标的位置信息；S4、所述控制中心控制数字摄像机拍摄内层靶标图像，并根据所述内层靶标图像获取所述内层靶标的精确位置。通过本发明的方法，能够更加智能化此技术能智能化识别并操作，且操作结果不会对其他孔径造成影响。本发明使用方法更加简便，一键移孔，无副作用。

Description

PCB板内层靶标孔智能防呆的方法
技术领域
本发明属于PCB加工技术领域，具体涉及一种PCB板内层靶标孔智能防呆的方法。
背景技术
随着时代发展，生产设备升级改造，智能制造的需求已经越来越普及，而智能制造的应用前提是产品的标准化；在我司推行标准拼版过程中面临着，同一拼版尺寸下靶标坐标参数重叠导致产品容易混淆，无法正确识别生产资料现状。
目前国内外大部分厂家针对此问题，仍是采用人工移动的方式操作，无法完全杜绝靶标孔坐标重叠，只是从概率上减少错误发生。
智能工厂的建设需要将自动化设备擅长重复性劳动和高速度的特点与工人的灵活性和判断力有机地结合起来，从而在保证产品质量的基础上，最大限度地提高生产效率。
由于制作资料上面的辅助孔过多，且位置太过于集中，所以急需一种能够精确的识别到靶标孔，并在其移动的过程中不对其他孔径造成影响的方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，通过本发明的方法，能够更加智能化此技术能智能化识别并操作，且操作结果不会对其他孔径造成影响。本发明使用方法更加简便，一键移孔，无副作用。
本发明的技术方案为：
PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、控制中心根据加工文件控制加工平台，将待加工PCB的外层靶标移动到数字摄像机镜头正下方；
S2、所述控制中心控制数字摄像机拍摄外层靶标图像，并根据所述外层靶标图像获取所述外层靶标的精确位置；
S3、所述控制中心则根据所述外层靶标的精确位置和所述加工文件计算出所述内层靶标的位置信息；
S4、所述控制中心控制数字摄像机拍摄内层靶标图像，并根据所述内层靶标图像获取所述内层靶标的精确位置；
S5、所述控制中心根据所述内层靶标的精确位置和所述加工文件中内层靶标的位置，计算涨缩值；
S6、所述控制中心根据所述内层靶标的精确位置和涨缩值，计算补偿后的钻孔位置，并根据所述补偿后的钻孔位置控制钻孔装置对所述待加工PCB进行钻孔加工；
所述步骤S2和S4中，获取所述外层靶标的精确位置和获取所述内层靶标的精确位置采用靶标识别与定位方法获得。
进一步的，所述靶标识别与定位方法包括以下步骤：
A、按照预设像素抽取倍率对获取到的原始靶标图像进行抽取，得到低分辨率靶标图像；
B、对所述低分辨率靶标图像进行预处理，并对预处理后的低分辨率靶标图像进行靶标粗定位，得到靶标粗定位结果，根据所述靶标粗定位结果对所述原始靶标图像进行图像截取，得到靶标局域图像；
C、按照预设像素插值倍率对所述靶标局域图像进行插值，得到高分辨率靶标图像，根据所述高分辨率靶标图像确定原始靶标图像的靶标中心点坐标。
进一步的，所述步骤C中，根据所述高分辨率靶标图像确定靶标中心点坐标的具体方式为：对所述高分辨率靶标图像进行亚像素边缘检测，得到亚像素边缘检测结果；根据所述亚像素边缘检测结果进行边缘点集椭圆拟合，得到所述高分辨率靶标图像中各个拟合椭圆的椭圆参数；根据所述亚像素边缘检测结果中边缘点集的实际边缘点像素数，按照预设方向从边缘点集中等间隔的选取多组边缘点像素；根据所述多组边缘点像素分别进行椭圆拟合，得到多个初步拟合椭圆；计算各个边缘点到初步拟合椭圆的边缘的欧式距离，并选取非线性最小二乘意义下欧式距离最小的初步拟合椭圆，并将该初步拟合椭圆的椭圆参数作为拟合椭圆的椭圆参数；根据所述初步拟合椭圆的椭圆参数确定所述靶标中心点坐标。
进一步的，所述步骤C中，对所述低分辨率靶标图像进行预处理的步骤包括：对所述低分辨率靶标图像进行二值化处理，得到二值化靶标图像；对所述二值化靶标图像进行滤波和靶标筛选，得到靶标中心的粗略位置；根据所述靶标中心的粗略位置和靶标尺寸，确定靶标位置区域，从而得到低分辨率靶标图像中靶标粗定位结果。
进一步的，所述二值化靶标图像进行靶标筛选：图形特征模型、灰度模型、中心椭圆拟合模型、面积模型以及形状因子筛选模型。
进一步的，根据靶标中心点的分辨率参数来确定步骤C中所述预设像素插值倍率。
进一步的，根据所述高分辨率靶标图像中各个初步拟合椭圆的椭圆参数计算步骤C中所述靶标中心点坐标的步骤包括：计算所述高分辨率靶标图像中各个初步拟合椭圆的中心点坐标之间的距离，并判断该距离是否大于预设距离阈值，其中，如果不大于，则根据所述各个初步拟合椭圆的中心坐标的均值确定所述靶标中心点坐标；如果大于，则基于预设靶标变形模型，根据所述靶标局域图像中各个初步拟合椭圆的。
PCB板内层靶标孔智能防呆技术是我司独立研究和改善的PCB靶标防呆方法，它基于电脑编写程序，自动读取PCB工厂工程制作软件中的线路数据，钻孔数据，整合线路数据，钻孔数据，工艺参数，进行分析，然后智能化的找到靶标孔的位置并根据分析的参数和数据，自动将其移动到一个合适的位置。从而实现高品质高效率的生产目标。
通过本发明实现了智能化解决问题，优势是极大地提高了Cam人员处理靶标孔问题的速度，并且操作简便，一键防呆。
通过本发明的方法，能够更加智能化此技术能智能化识别并操作，且操作结果不会对其他孔径造成影响。本发明使用方法更加简便，一键移孔，无副作用。
本发明操作简单，能够自动识别靶标孔并移动到适当的位置，对比Cam人员以往做此步骤的速度，大约能增速3到5倍，能从单步上大幅提高Cam人员的做单效率，从而从整体上提高所有Cam人员的做单速度，让公司能在更短的时间内完成更多的订单，从而得到更大的收益。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施方式，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
实施例
PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、控制中心根据加工文件控制加工平台，将待加工PCB的外层靶标移动到数字摄像机镜头正下方；
S2、所述控制中心控制数字摄像机拍摄外层靶标图像，并根据所述外层靶标图像获取所述外层靶标的精确位置；
S3、所述控制中心则根据所述外层靶标的精确位置和所述加工文件计算出所述内层靶标的位置信息；
S4、所述控制中心控制数字摄像机拍摄内层靶标图像，并根据所述内层靶标图像获取所述内层靶标的精确位置；
S5、所述控制中心根据所述内层靶标的精确位置和所述加工文件中内层靶标的位置，计算涨缩值；
S6、所述控制中心根据所述内层靶标的精确位置和涨缩值，计算补偿后的钻孔位置，并根据所述补偿后的钻孔位置控制钻孔装置对所述待加工PCB进行钻孔加工；
所述步骤S2和S4中，获取所述外层靶标的精确位置和获取所述内层靶标的精确位置采用靶标识别与定位方法获得。
进一步的，所述靶标识别与定位方法包括以下步骤：
A、按照预设像素抽取倍率对获取到的原始靶标图像进行抽取，得到低分辨率靶标图像；
B、对所述低分辨率靶标图像进行预处理，并对预处理后的低分辨率靶标图像进行靶标粗定位，得到靶标粗定位结果，根据所述靶标粗定位结果对所述原始靶标图像进行图像截取，得到靶标局域图像；
C、按照预设像素插值倍率对所述靶标局域图像进行插值，得到高分辨率靶标图像，根据所述高分辨率靶标图像确定原始靶标图像的靶标中心点坐标。
进一步的，所述步骤C中，根据所述高分辨率靶标图像确定靶标中心点坐标的具体方式为：对所述高分辨率靶标图像进行亚像素边缘检测，得到亚像素边缘检测结果；根据所述亚像素边缘检测结果进行边缘点集椭圆拟合，得到所述高分辨率靶标图像中各个拟合椭圆的椭圆参数；根据所述亚像素边缘检测结果中边缘点集的实际边缘点像素数，按照预设方向从边缘点集中等间隔的选取多组边缘点像素；根据所述多组边缘点像素分别进行椭圆拟合，得到多个初步拟合椭圆；计算各个边缘点到初步拟合椭圆的边缘的欧式距离，并选取非线性最小二乘意义下欧式距离最小的初步拟合椭圆，并将该初步拟合椭圆的椭圆参数作为拟合椭圆的椭圆参数；根据所述初步拟合椭圆的椭圆参数确定所述靶标中心点坐标。
进一步的，所述步骤C中，对所述低分辨率靶标图像进行预处理的步骤包括：对所述低分辨率靶标图像进行二值化处理，得到二值化靶标图像；对所述二值化靶标图像进行滤波和靶标筛选，得到靶标中心的粗略位置；根据所述靶标中心的粗略位置和靶标尺寸，确定靶标位置区域，从而得到低分辨率靶标图像中靶标粗定位结果。
进一步的，所述二值化靶标图像进行靶标筛选：图形特征模型、灰度模型、中心椭圆拟合模型、面积模型以及形状因子筛选模型。
进一步的，根据靶标中心点的分辨率参数来确定步骤C中所述预设像素插值倍率。
进一步的，根据所述高分辨率靶标图像中各个初步拟合椭圆的椭圆参数计算步骤C中所述靶标中心点坐标的步骤包括：计算所述高分辨率靶标图像中各个初步拟合椭圆的中心点坐标之间的距离，并判断该距离是否大于预设距离阈值，其中，如果不大于，则根据所述各个初步拟合椭圆的中心坐标的均值确定所述靶标中心点坐标；如果大于，则基于预设靶标变形模型，根据所述靶标局域图像中各个初步拟合椭圆的。
通过本发明实现了智能化解决问题，优势是极大地提高了Cam人员处理靶标孔问题的速度，并且操作简便，一键防呆。
通过本发明的方法，能够更加智能化此技术能智能化识别并操作，且操作结果不会对其他孔径造成影响。本发明使用方法更加简便，一键移孔，无副作用。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。需注意的是，本发明中所未详细描述的技术特征，均可以通过本领域任一现有技术实现。

Claims (7)

1.PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、控制中心根据加工文件控制加工平台，将待加工PCB的外层靶标移动到数字摄像机镜头正下方；
S2、所述控制中心控制数字摄像机拍摄外层靶标图像，并根据所述外层靶标图像获取所述外层靶标的精确位置；
S3、所述控制中心则根据所述外层靶标的精确位置和所述加工文件计算出所述内层靶标的位置信息；
S4、所述控制中心控制数字摄像机拍摄内层靶标图像，并根据所述内层靶标图像获取所述内层靶标的精确位置；
S5、所述控制中心根据所述内层靶标的精确位置和所述加工文件中内层靶标的位置，计算涨缩值；
S6、所述控制中心根据所述内层靶标的精确位置和涨缩值，计算补偿后的钻孔位置，并根据所述补偿后的钻孔位置控制钻孔装置对所述待加工PCB进行钻孔加工；
所述步骤S2和S4中，获取所述外层靶标的精确位置和获取所述内层靶标的精确位置采用靶标识别与定位方法获得。
2.根据权利要求1所述的PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，所述靶标识别与定位方法包括以下步骤：
A、按照预设像素抽取倍率对获取到的原始靶标图像进行抽取，得到低分辨率靶标图像；
B、对所述低分辨率靶标图像进行预处理，并对预处理后的低分辨率靶标图像进行靶标粗定位，得到靶标粗定位结果，根据所述靶标粗定位结果对所述原始靶标图像进行图像截取，得到靶标局域图像；
C、按照预设像素插值倍率对所述靶标局域图像进行插值，得到高分辨率靶标图像，根据所述高分辨率靶标图像确定原始靶标图像的靶标中心点坐标。
3.根据权利要求2所述的PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，所述步骤C中，根据所述高分辨率靶标图像确定靶标中心点坐标的具体方式为：对所述高分辨率靶标图像进行亚像素边缘检测，得到亚像素边缘检测结果；根据所述亚像素边缘检测结果进行边缘点集椭圆拟合，得到所述高分辨率靶标图像中各个拟合椭圆的椭圆参数；根据所述亚像素边缘检测结果中边缘点集的实际边缘点像素数，按照预设方向从边缘点集中等间隔的选取多组边缘点像素；根据所述多组边缘点像素分别进行椭圆拟合，得到多个初步拟合椭圆；计算各个边缘点到初步拟合椭圆的边缘的欧式距离，并选取非线性最小二乘意义下欧式距离最小的初步拟合椭圆，并将该初步拟合椭圆的椭圆参数作为拟合椭圆的椭圆参数；根据所述初步拟合椭圆的椭圆参数确定所述靶标中心点坐标。
4.根据权利要求3所述的PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，所述步骤C中，对所述低分辨率靶标图像进行预处理的步骤包括：对所述低分辨率靶标图像进行二值化处理，得到二值化靶标图像；对所述二值化靶标图像进行滤波和靶标筛选，得到靶标中心的粗略位置；根据所述靶标中心的粗略位置和靶标尺寸，确定靶标位置区域，从而得到低分辨率靶标图像中靶标粗定位结果。
5.根据权利要求4所述的PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，所述二值化靶标图像进行靶标筛选：图形特征模型、灰度模型、中心椭圆拟合模型、面积模型以及形状因子筛选模型。
6.根据权利要求5所述的PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，根据靶标中心点的分辨率参数来确定步骤C中所述预设像素插值倍率。
7.根据权利要求6所述的PCB板内层靶标孔智能防呆的方法，其特征在于，根据所述高分辨率靶标图像中各个初步拟合椭圆的椭圆参数计算步骤C中所述靶标中心点坐标的步骤包括：计算所述高分辨率靶标图像中各个初步拟合椭圆的中心点坐标之间的距离，并判断该距离是否大于预设距离阈值，其中，如果不大于，则根据所述各个初步拟合椭圆的中心坐标的均值确定所述靶标中心点坐标；如果大于，则基于预设靶标变形模型，根据所述靶标局域图像中各个初步拟合椭圆的。
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