CN111462061A - 一种用于电子元器件计数的检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于电子元器件计数的检测方法，通过该检测方法可实现对电子元器件计数检测的自动化。该检测方法首先通过提取X光拍摄的电子元器件封装图像，进行阈值分割后，利用形状面积特征提取出需要处理的图像区域；然后对经过预处理的图像选择合适的区域创建NCC匹配模板；最后对提取出需要处理的图像区域进行NCC模板匹配，统计匹配成功的个数就是电子元器件的数量。本发明提出的检查方法具有检测速度快、准确率高的特点。

Description

一种用于电子元器件计数的检测方法
技术领域
本发明涉及机器视觉检测技术领域，具体涉及一种用于电子元器件计数的检测方法。
背景技术
在工业生产中，封装的电子元器件数量多体积小，用传统方法检测电子元器件的数量非常耗费人力时间。为了减少人力时间成本，实现工业上的自动化，目前亟待通过机器视觉检测技术，设计一种用于电子元器件计数的检测方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种用于电子元器件计数的检测方法，该视觉检测方法具有检测速度快、准确率高的特点，满足生产线上的检测要求。
本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种用于电子元器件计数的检测方法，所述的检测方法包括以下步骤：
S1、读取一张X光拍摄的电子元器件封装图片，对此图片进行增强对比度、阈值分割、特征提取操作，提取出待检测区域的图片A；
S2、对步骤S1得到的图片A选择合适区域建立NCC匹配模板B；
S3、将步骤S1得到的图片A与步骤S2得到的模板B进行NCC模板匹配，即利用子图和模板图的灰度，通过归一化的相关性度量公式来计算二者之间的匹配程度，统计匹配成功的个数即为电子元器件的个数。
进一步地，所述的步骤S1过程如下：
S11、读取一张X光拍摄的电子元器件封装图片；
S12、对所述的电子元器件封装图片进行全局阈值分割，提取出所有像素灰度值在0-100的像素点所在区域；
S13、对经步骤S12处理后的区域进行连通域联合，根据形状面积特征提取面积值在90000-999999的区域；
S14、对经步骤S13处理后的图片进行区域填充，并进行形态学膨胀操作；
S15、用原图片减去经步骤S14处理后得到的图片作为经过预处理的图片，即为待检测区域的图片A。
进一步地，所述的步骤S2过程如下：
S21、对经步骤S1得到的待检测区域的图片A进行增强对比度、灰度级开运算，即对图片A进行先腐蚀后膨胀操作；
S22、对经步骤S21得到的图片，考虑到检测对象的特性，任选一个待检测对象的区域创建NCC匹配模板B。
进一步地，所述的步骤S3过程如下：
通过如下归一化相关性度量公式计算模板图和检测图之间的匹配度：
Figure BDA0002423239730000021
其中S为大小为M*N的待检测图像，g为大小为m*n的模板图，Sx,y为S中以(x,y)为左上角点与g大小相同的子块，
Figure BDA0002423239730000022
为子图的平均灰度值，
Figure BDA0002423239730000023
为模板图的平均灰度值，Sx,y(i,j)为Sx,y子块中位置(i,j)处的灰度值，g(i,j)为模板图中位置(i,j)处的灰度值，p(x,y)为模板图和子块的相关系数，满足|p(x,y)|≤1，相关系数越接近1，两者之间的匹配程度越高，选取相关系数阈值作为判定两者之间匹配程度的依据。
进一步地，所述的关系数阈值的取值区间为【0.75,0.9】。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
与现有技术相比，本发明公开的用于电子元器件计数的检测方法，对比于人工检测，省去了大量的人力物力，避免了检测人的主观因素影响，此方法还可以有效地减少光照对图像比较结果的影响，具有对流水线上封装的电子元器件检测准确率高、速度快的优点。
附图说明
图1是本发明公开的一种用于电子元器件计数的检测方法的流程图；
图2是本发明实施例中X光拍摄的已封装完毕的电子元器件图片。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
实施例
请参考图1至图2，如图1所示公开了一种用于电子元器件计数的检测方法的流程图，具体步骤如下：
S1、读取一张X光拍摄的电子元器件封装图片(如图2所示)，对此图片进行增强对比度、阈值分割、特征提取操作，提取出待检测区域的图片A，具体为：
S11、读取一张X光拍摄的电子元器件封装图片；
S12、对所述的电子元器件封装图片进行全局阈值分割，提取出所有像素灰度值在0-100的像素点所在区域；
S13、对经步骤S12处理后的区域进行连通域联合，根据形状面积特征提取面积值在90000-999999的区域；
S14、对经步骤S13处理后的图片进行区域填充，并进行形态学膨胀操作；
S15、用原图片减去经步骤S14处理后得到的图片作为经过预处理的图片，即为待检测区域的图片A。
S2、对步骤S1得到的图片A选择合适区域建立NCC即归一化交叉相关匹配模板B，NCC算法可以有效地减少光照对图像比较结果的影响，而且NCC最终结果在0到1之间，所以特别容易量化比较结果，只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏，具体为：
S21、对经步骤S1最后得到的待检测区域的图片A进行增强对比度、灰度级开运算即对图片进行先腐蚀后膨胀操作；
S22、对经步骤S21得到的图片，考虑到检测对象的特性，任选一个待检测对象的区域创建NCC匹配模板B。
S3、将步骤S1得到的图片A与步骤S2得到的模板B进行NCC模板匹配，即利用子图和模板图的灰度，通过归一化的相关性度量公式来计算二者之间的匹配程度，统计匹配成功的个数即为电子元器件的个数，具体为：
通过如下归一化相关性度量公式计算模板图和检测图之间的匹配度：
Figure BDA0002423239730000041
其中S为大小为M*N的待检测图像，g为大小为m*n的模板图，Sx,y为S中以(x,y)为左上角点与g大小相同的子块，
Figure BDA0002423239730000051
为子图的平均灰度值，
Figure BDA0002423239730000052
为模板图的平均灰度值，Sx,y(i,j)为Sx,y子块中位置(i,j)处的灰度值，g(i,j)为模板图中位置(i,j)处的灰度值，p(x,y)为模板图和子块的相关系数，满足|p(x,y)|≤1，相关系数越接近1，两者之间的匹配程度越高，选取一定的相关系数阈值作为判定两者之间匹配程度的依据。该关系数阈值的取值区间为【0.75,0.9】本实施例中选取0.8作为阈值，但是该取值只是示例性的，不构成对本发明技术方案的限制。
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 (5)

1.一种用于电子元器件计数的检测方法，其特征在于，所述的检测方法包括以下步骤：
S1、读取一张X光拍摄的电子元器件封装图片，对此图片进行增强对比度、阈值分割、特征提取操作，提取出待检测区域的图片A；
S2、对步骤S1得到的图片A选择合适区域建立NCC匹配模板B；
S3、将步骤S1得到的图片A与步骤S2得到的模板B进行NCC模板匹配，即利用子图和模板图的灰度，通过归一化的相关性度量公式来计算二者之间的匹配程度，统计匹配成功的个数即为电子元器件的个数。
2.根据权利要求1所述的一种用于电子元器件计数的检测方法，其特征在于，所述的步骤S1过程如下：
S11、读取一张X光拍摄的电子元器件封装图片；
S12、对所述的电子元器件封装图片进行全局阈值分割，提取出所有像素灰度值在0-100的像素点所在区域；
S13、对经步骤S12处理后的区域进行连通域联合，根据形状面积特征提取面积值在90000-999999的区域；
S14、对经步骤S13处理后的图片进行区域填充，并进行形态学膨胀操作；
S15、用原图片减去经步骤S14处理后得到的图片作为经过预处理的图片，即为待检测区域的图片A。
3.根据权利要求1所述的一种用于电子元器件计数的检测方法，其特征在于，所述的步骤S2过程如下：
S21、对经步骤S1得到的待检测区域的图片A进行增强对比度、灰度级开运算，即对图片A进行先腐蚀后膨胀操作；
S22、对经步骤S21得到的图片，考虑到检测对象的特性，任选一个待检测对象的区域创建NCC匹配模板B。
4.根据权利要求1所述的一种用于电子元器件计数的检测方法，其特征在于，所述的步骤S3过程如下：
通过如下归一化相关性度量公式计算模板图和检测图之间的匹配度：
Figure FDA0002423239720000021
其中S为大小为M*N的待检测图像，g为大小为m*n的模板图，Sx,y为S中以(x,y)为左上角点与g大小相同的子块，
Figure FDA0002423239720000022
为子图的平均灰度值，
Figure FDA0002423239720000023
为模板图的平均灰度值，Sx,y(i,j)为Sx,y子块中位置(i,j)处的灰度值，g(i,j)为模板图中位置(i,j)处的灰度值，p(x,y)为模板图和子块的相关系数，满足|p(x,y)|≤1，相关系数越接近1，两者之间的匹配程度越高，选取相关系数阈值作为判定两者之间匹配程度的依据。
5.根据权利要求4所述的一种用于电子元器件计数的检测方法，其特征在于，所述的关系数阈值的取值区间为【0.75,0.9】。
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