CN111192246B - 一种焊点的自动检测方法 - Google Patents
一种焊点的自动检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111192246B CN111192246B CN201911378035.8A CN201911378035A CN111192246B CN 111192246 B CN111192246 B CN 111192246B CN 201911378035 A CN201911378035 A CN 201911378035A CN 111192246 B CN111192246 B CN 111192246B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- operator
- pin
- width
- welding spot
- region
- 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
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提出了一种焊点的自动检测方法,包括以下步骤:S1):Halcon处理焊点:1.1预处理,通过blob算子把焊点和引脚的区域扣出来,如mean_image、threshold、connection、select_shape、dilation_circle、reduce_domain等;1.2用for…endfor循环来遍历所扣出来的区域,然后进行填充,用到的算子:complement、paint_region等;1.3尺寸测量,设定引脚与焊点宽度的分隔标准,将区域分成引脚和焊点部分,并且设定每个区域所需测线宽的线的个数,然后使用测量算子来测量每条线的线宽,得到每条线与轮廓的交点坐标;1.4显示部分,通过得到的交点坐标来显示所测的宽度以及焊点和引脚区域的最小外接矩形,该车用传感器的自动检测方法能够快速准确的对传感器进行焊点经检测,提高车用传感器焊点的检测质量及检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及自动检测技术领域,具体为一种焊点的自动检测方法。
背景技术
温度传感器是指能够感受温度并转换成可输出信号的传感器,是温度测量仪表的核心部分,车用温度传感器作为车辆的关键零件,其焊点质量好坏的生产质量检测尤为重要,焊点过大或过小、传感器位置出现偏差、连锡等是焊点的常见问题,传统的焊点检测方法为人工检测,这种检测方式往往存在过多的人为因素,诸如疲劳感、个人的感观及情绪,均可能导致很多的误检和漏检,导致车用温度传感器的焊点质量检测出现问题,影响传感器的检测效率及检测质量。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷,提供一种焊点的自动检测方法,该自动检测方法能够快速准确的对传感器进行焊点经检测,提高检测质量及检测效率,可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的,本发明提出:一种焊点的自动检测方法,包括以下步骤:
S1):Halcon处理焊点:
1.1预处理,通过blob算子把焊点和引脚的区域扣出来,如mean_image、threshold、connection、select_shape、dilation_circle、reduce_domain等;
1.2用for…endfor循环来遍历所扣出来的区域,然后进行填充,用到的算子:complement、paint_region等;
1.3尺寸测量,设定引脚与焊点宽度的分隔标准,将区域分成引脚和焊点部分,并且设定每个区域所需测线宽的线的个数,然后使用测量算子来测量每条线的线宽,得到每条线与轮廓的交点坐标,用到的算子:close_measure、gen_contour_polygon_xld、gen_cross_contour_xld、measure_pos、gen_measure_rectangle2;
1.4显示部分,通过得到的交点坐标来显示所测的宽度以及焊点和引脚区域的最小外接矩形,用到的算子有:disp_line、smallest_rectangle1和gen_rectangle1;
S2):建立数据库:
创建所需的表,以及需要保存数据的字段,如:设备编号、测试时间、是否合格以及不合格的原因;
S3):将VISUAL STDUDIO 2012和HANLCON、SQLSERVER整合:
3.1打开三个相机,通过三个相机来获取左侧,正面,右侧三个角度的图片;
3.2绘制ROI按钮,将所需的区域通过鼠标绘制出来;
3.3通过“重置列表”按钮,将绘制的每个点的坐标显示到设定的一个列表框中;
3.4联合HALCON,将HALCON测量到的宽度值以及坐标进行判断,通过宽度值计算出每个焊点及引脚的宽度的最小值和最大值、平均宽度的最小值和最大值、标准差的最小值和最大值,并判断出是否合格,通过坐标,绘制出最焊点和引脚的最小矩形,然后计算偏离度是否合格,偏离度计算方法为引脚中心坐标与焊点的中心坐标的差值,然后与焊点宽度的比值;
3.5将测量的结果写入到数据库的各个字段中,输入时间段,能查出该时间段所测的数量的总合,以及合格的个数、不合格的个数。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本焊点的自动检测方法利用Halcon图像处理来识别焊点的好坏,利用Visual studio 2012来处理图像的显示以及手动画ROI的操作,利用SQL SERVER 2012来进行数据的保存操作,将三者结合在一起使用,达到对车用传感器焊点的自动检测的目的,能够快速的对焊点进行自动检测,提高检测的质量,克服了传统人工检测容易产生疲劳,导致出现很多误检和漏检现象的缺陷。
附图说明
图1为本发明一种焊点的自动检测方法的原理结构示意图;
图2为本发明的硬件系统结构示意图。
图中:1设备框架、2光源、3相机支架、4工业相机、5传感器、6运动平台。
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。
请参阅图1-2,本发明提供以下技术方案:一种焊点的自动检测方法,包括以下步骤:
S1):Halcon处理焊点:
1.1预处理,通过blob算子把焊点和引脚的区域扣出来,如mean_image、threshold、connection、select_shape、dilation_circle、reduce_domain等;
1.2用for…endfor循环来遍历所扣出来的区域,然后进行填充,用到的算子:complement、paint_region等;
1.3尺寸测量,设定引脚与焊点宽度的分隔标准,将区域分成引脚和焊点部分,并且设定每个区域所需测线宽的线的个数,然后使用测量算子来测量每条线的线宽,得到每条线与轮廓的交点坐标,用到的算子:close_measure、gen_contour_polygon_xld、gen_cross_contour_xld、measure_pos、gen_measure_rectangle2;
1.4显示部分,通过得到的交点坐标来显示所测的宽度以及焊点和引脚区域的最小外接矩形,用到的算子有:disp_line、smallest_rectangle1和gen_rectangle1;
S2):建立数据库:
创建所需的表,以及需要保存数据的字段,如:设备编号、测试时间、是否合格以及不合格的原因;
S3):将VISUAL STDUDIO 2012和HANLCON、SQLSERVER整合:
3.1打开三个相机,通过三个相机来获取左侧,正面,右侧三个角度的图片;
3.2绘制ROI按钮,将所需的区域通过鼠标绘制出来;
3.3通过“重置列表”按钮,将绘制的每个点的坐标显示到设定的一个列表框中;
3.4联合HALCON,将HALCON测量到的宽度值以及坐标进行判断,通过宽度值计算出每个焊点及引脚的宽度的最小值和最大值、平均宽度的最小值和最大值、标准差的最小值和最大值,并判断出是否合格,通过坐标,绘制出最焊点和引脚的最小矩形,然后计算偏离度是否合格,偏离度计算方法为引脚中心坐标与焊点的中心坐标的差值,然后与焊点宽度的比值;
3.5将测量的结果写入到数据库的各个字段中,输入时间段,能查出该时间段所测的数量的总合,以及合格的个数、不合格的个数。
本发明好处:本发明主要通过对焊点不同位置宽度的测量(测量位置数量=指焊点的长度/N,其中N为间隔距离可设置),引脚不同位置宽度的测量(量位置数量=指焊点的长度/N,其中N为间隔距离可设置),通过对每个位置的焊点引脚的平均宽度、偏离度和尺寸方差等系统的运算,来快速的判断出焊点是否合格,克服了传统人工检测速度慢、易出现漏检和误检的缺陷。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种焊点的自动检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1):Halcon处理焊点:
1.1预处理,通过blob算子把焊点和blob算子扣出来,blob算子为mean_image、threshold、connection、select_shape、dilation_circle、reduce_domain;
1.2用for…endfor循环来遍历所扣出来的区域,然后进行填充,用到的算子:complement、paint_region;
1.3尺寸测量,设定引脚与焊点宽度的分隔标准,将区域用线分成引脚和焊点部分,并且设定每个区域所需测线宽的线的个数,然后使用测量算子来测量每条线的线宽,得到每条线与轮廓的交点坐标,用到的算子:close_measure、gen_contour_polygon_xld、gen_cross_contour_xld、measure_pos、gen_measure_rectangle2;
1.4显示部分,通过得到的交点坐标来显示所测的宽度以及焊点和引脚区域的最小外接矩形,用到的算子有:disp_line、smallest_rectangle1和gen_rectangle1;
S2):建立数据库:
创建所需的表,以及需要保存数据的字段,:设备编号、测试时间、是否合格以及不合格的原因;
S3):将VISUAL STDUDIO 2012和HANLCON、SQLSERVER整合:
3.1打开三个相机,通过三个相机来获取左侧,正面,右侧三个角度的图片;
3.2绘制ROI按钮,将所需的区域通过鼠标绘制出来;
3.3通过“重置列表”按钮,将绘制的每个点的坐标显示到设定的一个列表框中;
3.4联合HALCON,将HALCON测量到的宽度值以及坐标进行判断,通过宽度值计算出每个焊点及引脚的宽度的最小值和最大值、平均宽度的最小值和最大值、标准差的最小值和最大值,并判断出是否合格,通过坐标,绘制出焊点和引脚的最小矩形,然后计算偏离度是否合格,偏离度计算方法为引脚中心坐标与焊点的中心坐标的差值,然后与焊点宽度的比值;
3.5将测量的结果写入到数据库的各个字段中,输入时间段,能查出该时间段所测的数量的总合,以及合格的个数、不合格的个数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911378035.8A CN111192246B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种焊点的自动检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911378035.8A CN111192246B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种焊点的自动检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111192246A CN111192246A (zh) | 2020-05-22 |
CN111192246B true CN111192246B (zh) | 2023-06-13 |
Family
ID=70710551
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911378035.8A Active CN111192246B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种焊点的自动检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111192246B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115829913B (zh) * | 2022-08-10 | 2024-05-17 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 裸电芯外观检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN118037628A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-05-14 | 中船重工鹏力(南京)智能装备系统有限公司 | 基于图像处理的ic引脚缺陷检测方法 |
CN117740831B (zh) * | 2024-02-19 | 2024-05-24 | 扬州泽旭电子科技有限责任公司 | 基于红外视觉的半导体芯片焊接质量分析系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013186927A1 (ja) * | 2012-06-15 | 2013-12-19 | 株式会社日立製作所 | プリント基板 |
CN107436307A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-12-05 | 柳州杰诺瑞汽车电器系统制造有限公司 | 视觉自动检测系统及其检测方法 |
CN107449790A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-08 | 南京中车浦镇城轨车辆有限责任公司 | 一种基于射线检测的电阻点焊质量判定系统及方法 |
CN206851143U (zh) * | 2017-06-28 | 2018-01-05 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 印制电路板焊盘、印制电路板以及电子设备 |
CN110570398A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-13 | 兰州理工大学 | 一种基于深度学习技术的线缆接头焊点合格性检测方法 |
-
2019
- 2019-12-27 CN CN201911378035.8A patent/CN111192246B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013186927A1 (ja) * | 2012-06-15 | 2013-12-19 | 株式会社日立製作所 | プリント基板 |
CN206851143U (zh) * | 2017-06-28 | 2018-01-05 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 印制电路板焊盘、印制电路板以及电子设备 |
CN107436307A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-12-05 | 柳州杰诺瑞汽车电器系统制造有限公司 | 视觉自动检测系统及其检测方法 |
CN107449790A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-08 | 南京中车浦镇城轨车辆有限责任公司 | 一种基于射线检测的电阻点焊质量判定系统及方法 |
CN110570398A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-13 | 兰州理工大学 | 一种基于深度学习技术的线缆接头焊点合格性检测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
基于Altium Designer 10环境下的电子元器件实物封装绘制方法的研究;谢斌;《电子世界》;20180123(第02期);全文 * |
基于Halcon的电声器件焊点定位系统;张驰;《电焊机》;20170331;全文 * |
青莲居士_村长.halcon第二讲:焊点提取.《简书》.2019,全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111192246A (zh) | 2020-05-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111192246B (zh) | 一种焊点的自动检测方法 | |
CN102519400B (zh) | 基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法 | |
CN109544533B (zh) | 一种基于深度学习的金属板缺陷检测和度量方法 | |
CN109520436B (zh) | 一种基于机器视觉的蝶形弹簧三维尺寸自动测量系统及其测量方法 | |
CN106949848A (zh) | 一种高精度激光3d轮廓手机结构件检测方法 | |
Xie et al. | Simultaneous calibration of the intrinsic and extrinsic parameters of structured-light sensors | |
EP4411633A1 (en) | Method and device for detecting stability of vision system | |
CN113340909A (zh) | 一种基于机器视觉的胶线缺陷检测方法 | |
CN113030102A (zh) | 基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统 | |
Zhang et al. | Accuracy improvement in laser stripe extraction for large-scale triangulation scanning measurement system | |
CN117006958A (zh) | 一种高深径比小孔内表面几何特征精密测量方法 | |
CN111426693A (zh) | 一种质量缺陷检测系统及其检测方法 | |
CN108414094B (zh) | 基于Labview的激光光束分析系统及方法 | |
CN109990711A (zh) | 一种冲孔镀镍钢带的外观质量检测方法 | |
CN110873718A (zh) | 基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统及方法 | |
Lin et al. | Real-time image-based defect inspection system of internal thread for nut | |
Yuan et al. | High dynamic online detection method for surface defects of small diameter reflective inner wall | |
CN104180772A (zh) | 一种视觉检测装置 | |
CN204027528U (zh) | 一种视觉检测装置 | |
TWI558999B (zh) | 瑕疵檢測方法及其裝置 | |
Wang et al. | Detection of HF-ERW process by 3D bead shape measurement with line-structured laser vision | |
CN109060799A (zh) | 一种装配流水线成品检测判定方法 | |
Molleda et al. | A profile measurement system for rail manufacturing using multiple laser range finders | |
CN117109471A (zh) | 零件轮廓检测及比对方法 | |
Miao et al. | Machine vision system for key-cap flatness measurement of computer keyboards |
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 |