CN112014408B - 一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及光学检测技术领域，具体涉及一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法，包括以下步骤：(1)获取标定图像；用工业摄像机捕获投影仪投射到标定板上的正弦光栅图像；(2)计算标定参数，利用步骤(1)中的图像标定工业摄像机和投影仪之间的系统参数；(3)获取重建图片，用工业摄像机捕获投影仪投射到pcb上的正弦光栅图像；(4)重建，利用步骤(2)中得到的系统参数和步骤(3)中获取的图像进行三维重建，得到三维点云图；(5)判断缺陷，利用步骤(4)中重建得到的三维点云图，根据高度与领域面积判断目标元件是否为缺陷元件。本发明方法精准有效，并且可以实际应用到生产中，为社会带来实际有效、可预见的效益。

Description

一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法
技术领域
本发明涉及学检测技术领域，具体地，涉及一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法。
背景技术
当今社会，随着科学技术的不断发展，人类社会已经开始迈入信息化的时代，各种电子设备更是扮演着不可或缺的角色。pcb作为电子工业中最基础和最活跃的产业之一，发展迅速，在各行各业都有着极其广泛的应用，pcb的发展不断推动着行业的发展，在产品生产和创新过程中也存在生产质量不合格的问题，一旦pcb板上线路有点残缺，或者大小不合适，都将直接影响电子产品的质量以及产品所要到达的精度。目前智能检测系统的目的就是为了减少这样不必要的损失，降低成本，提高效率，加大生产，从而促进pcb行业，以及其他电子行业的更好的发展。
现在市面上检测pcb板上缺陷的AOI(Automatic Optic Inspection，自动光学检测)，只在二维层面进行缺陷的检测。对于在高度上存在的缺陷却无法检出。同时，由于每个pcb板上元件尺寸非常小，人眼都难以分辨其缺陷，这进一步加大了pcb板高度相关的缺陷检测难度。
另外，在现有技术中，也已经存在一些关于对pcb板进行重建的检测方法的相关文献，但大部分文献都只是给出了框架思路，并没有给出具体的算法来实现高度重建，进而实现高度缺陷的检测；比如说，某些文献中提及通过计算相位来获得高度分布，但是具体该如何计算相位来获得高度分布呢？相关文献并没有明确指明，况且，本领域存在大量不同的算法，又该如何抉择合适的算法进行精准有效的计算？均存在诸如此类问题，因此，本领域人员无法通过现有文献来获得一种可以真正应用到企业生产设备中的高度缺陷检测方法。
发明内容
本发明的目的在于克服以上所述缺点，提供了一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法，包括以下步骤：
(1)获取标定图像；用工业摄像机捕获投影仪投射到标定板上的正弦光栅图像；
(2)计算标定参数，利用步骤(1)中的图像标定工业摄像机和投影仪之间的系统参数；
(3)获取重建图片，用工业摄像机捕获投影仪投射到pcb上的正弦光栅图像；
(4)重建，利用步骤(2)中得到的系统参数和步骤(3)中获取的图像进行三维重建，得到三维点云图；
(5)判断缺陷，利用步骤(4)中重建得到的三维点云图，根据高度与领域面积判断目标元件是否为缺陷元件。
进一步地，步骤(1)中获取的正弦光栅图像包括若干组不同频率的光栅图像。
进一步地，步骤(2)包括：1)提取圆心；2)求解绝对相位；3)确定投影仪圆心；4)标定投影仪内外参数；5)标定摄像机参数。
进一步地，步骤(4)包括：1)求解绝对相位；2)根据摄像机中图像坐标点确定投影仪中对应的坐标；3)重建三维坐标。
进一步地，步骤(5)包括：1)缺陷初判定，将pcb板各个元件区域生成的点云在高度上与标准高度进行比较，若所有点均在标准高度的误差范围内，则判定目标元件为良品；若存在超出误差范围内的点，则将上述超出误差范围的点进行标记，得到二值图像；2)缺陷二次判定，对步骤1)中生成的二值图像提取轮廓，计算每个轮廓的面积；当面积小于阈值时，则判定目标元件为良品；当面积大于等于阈值时，则判定目标元件为次品。
优选地，步骤1)中，使用opencv中的圆网格圆心提取算子进行提取圆心。
优选地，步骤2)中，使用三频四相移方法求解绝对相位。
优选地，所述频率包含三组频率，其周期数分别为27、30、335，频率为周期的倒数；每组频率对应的相移包含四种相移，分别为0，π。
本发明的有益效果是：本发明提供的检测方法通过计算相机和投影仪的标定参数并结合重建图片来进行三维重建，进而通过得到的三维点云图来对高度上的缺陷进行检测判断。相对于传统的二维检测，可以增加一个维度上的检测，另外在重建的点云的基础上，用户可以自主增加例如元件翘脚，元件表面倾斜等多元化检测。本发明方法精准有效，并且可以实际应用到生产中，为社会带来实际有效、可预见的效益。
附图说明
利用附图对发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例的基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法的流程图。
图2为本发明实施例的方法中获取标定图片的流程示意图。
图3为本发明实施例的采集到的其中一张标定图像。
图4为本发明实施例的通过式(1)进行求解后的相位主值图。
图5为本发明实施例的外差算法原理图。
图6为本发明实施例的计算得到的绝对相位图。
图7为本发明实施例的重建得到的点云图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳的实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
如图1所示，本实施例提供了一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法，包括如下步骤：(1)标定图像获取，用工业摄像机捕获投影仪投射到标定板上的正弦光栅图像；(2)标定参数计算，利用步骤(1)中的图像标定工业摄像机(远心相机)和投影仪之间的系统参数；(3)重建图片获取，用工业摄像机捕获投影仪投射到pcb上的正弦光栅图像；(4)重建，利用步骤(2)中得到的系统参数和步骤(3)中获取的图像进行三维重建，得到三维点云图；(5)缺陷判断，利用步骤(4)中重建出的三维点云图，根据高度与领域面积判断目标元件是否为缺陷元件。
本实施例提供的检测方法通过计算相机和投影仪的标定参数并结合重建图片来进行三维重建，进而通过得到的三维点云图来对高度上的缺陷进行检测判断。相对于传统的二维检测，可以增加一个维度上的检测，另外在重建的点云的基础上，用户可以自主增加例如元件翘脚，元件表面倾斜等多元化检测。本发明方法精准有效，通过本实施例对本发明方法的具体描述说明，本领域技术人员均可以对本发明方案进行复现，并且可以实际应用到生产中，为社会带来实际有效、可预见的效益。
具体地，本实施例提供的一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法具体包括：
步骤1：标定图片获取，用工业摄像机捕获投影仪投射到标定板上的正弦光栅图像。如图2所示，包括12张水平正弦光栅图像，12张垂直正弦光栅图像，以及一张没有光栅的标定板图像；在投影仪投射的同时触发工业摄像机进行图像的捕获。作为优选实施例，上述12张图像中分为三组不同频率的光栅图像，其周期数分别为27、30、335，频率为周期的倒数；同时，每组频率对应的相移包含四种相移，分别为0，π；因此，上述12张图像分为三组，每组4张。采集到的图片如图3所示。
步骤2：标定参数计算，利用步骤1中的图像标定工业摄像机(远心相机)和投影仪之间的系统参数，该步骤又分为以下6个步骤：
步骤①：圆心提取。本实施例使用opencv中的圆网格圆心提取算子进行提取。
步骤②：绝对相位求解。本实施例使用三频四相移的方法求解绝对相位，首先使用式(1)求解主值相位：
其中，I1、I2、I3分别为相同相移下的三种不同频率的正弦光栅图。如图4所示为求解出来的某一种频率的相位主值图。将求解出来三种频率的主值相位分别用φ1、φ2、φ3表示，那么绝对相位可以使用外差原理分别叠加φ1、φ2和φ2、φ3，得到相位φ12、φ23，然后再将这两个主值相位叠加，得到全场范围内只有一个周期的相位φ123，如图5所示为外差算法原理图。图6为计算得到的绝对相位图。
步骤③：投影仪圆心确定。利用式(2)可以得出投影仪的圆心。其中，(up,vp)为投影仪的圆心坐标，分别为投影仪的水平和垂直方向的绝对相位，P1、P2为条纹光栅周期数。
步骤④：投影仪内外参数标定。如式(3)所示，其中，(up,vp)由式(2)计算得到，(xw,yw,zw)为标定板上圆心标志点在世界坐标系下的坐标，均为已知参数。最后直接使用张正友标定算法对内参矩阵A和外参矩阵RT进行求解得出投影仪标定参数即可。
步骤⑤：相机参数标定。使用公式(4)进行标定。其中，(uc,vc)为标定板上提取到的圆心标志点坐标，(xw,yw,zw)为标定板上圆心标志点在世界坐标系下的坐标，其中m相关的8个参数即为需要求解的相机参数。
步骤3：重建图片获取，用工业摄像机捕获投影仪投射到pcb上的正弦光栅图像。其中包含水平或者垂直任一方向上的12张正弦光栅pcb图，以及一张没有光栅的pcb图。
步骤4：重建，利用步骤2中得到的系统参数和步骤3中获取的图像进行三维重建，得到三维点云。该步骤又分为以下3个步骤：
步骤①：绝对相位求解。此处与步骤2中的求解方式一致。
步骤②：根据相机中图像坐标点确定投影仪中对应的坐标，使用式(2)计算即可。
步骤③：重建三维坐标，联合上述式(3)、(4)，联合求解即可。如图7所示为重建的标准块的点云图。
高度重建是本发明方案的核心和难点，实际应用中，只有将三维高度准确地重建出来，才能精准地进行后续的高度上的缺陷判断。
为了克服现有技术中缺乏明确有效的算法来实现重建检测的问题，本实施例通过选择具体的算法来计算出工业摄像机和投影仪的标定参数，并以此作为基础，并结合获取的重建图片，进行三维坐标系下的重建，进而获得三维点云图。最后，将以三维点云图来作为最终的缺陷判断基础。
步骤5：缺陷判断。根据步骤4中重建出来的点云，进行缺陷判断。该步骤又分为以下2个步骤：
步骤①：缺陷初判定。pcb板上各个元件生产时就已经确定其高度，并具有各自确定的误差范围。因此对元件区域生成的点云在高度上进行判断。如果所有点均在误差范围内，则判断该元件为良品。如果存在超出误差范围内的点，则将这些点标记为1，这将得到一幅二值图像，然后进行步骤②判断。
步骤②：缺陷二次判定。对步骤①中生成的二值图像，使用canny，sobel等算法提取缺陷区域轮廓。然后计算每个缺陷区域轮廓的面积，本实施例中直接使用opencv中计算轮廓面积的算子来计算轮廓面积。当面积小于面积阈值时，则判定该元件为良品；当面积大于等于面积阈值时，则判定该元件是一个次品。
本实施例提供了具体明确可实现的算法来计算出相机和投影仪的标定参数，在此基础上结合重建图片来进行三维重建，得到三维点云图，进而通过三维点云图来对高度上的缺陷进行检测判断。相对于传统的二维检测，可以增加一个维度上的检测，另外在重建的点云的基础上，用户可以自主增加例如元件翘脚，元件表面倾斜等多元化检测。本发明方法精准有效，通过本实施例对本发明方法的具体描述说明，本领域技术人员均可以对本发明方案进行复现，并且可以实际应用到生产中，为社会带来实际有效、可预见的效益。
以上所述仅是本发明的一个较佳实施例，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，包含在本发明专利申请的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取标定图像；用工业摄像机捕获投影仪投射到标定板上的正弦光栅图像；获取的正弦光栅图像包括若干组不同频率和不同相移的光栅图像；所述频率包含三组频率，其周期数分别为27、30、335，频率为周期的倒数；每组频率对应的相移包含四种相移，分别为0，π；
(2)计算标定参数，利用步骤(1)中的图像标定工业摄像机和投影仪之间的系统参数；(3)获取重建图片，用工业摄像机捕获投影仪投射到pcb上的正弦光栅图像；
(4)重建，利用步骤(2)中得到的系统参数和步骤(3)中获取的图像进行三维重建，得到
三维点云图；
步骤(4)包括：1)求解绝对相位；2)根据摄像机中图像坐标点确定投影仪中对应的坐标；3)重建三维坐标；
(5)判断缺陷，利用步骤(4)中重建得到的三维点云图，根据高度与领域面积判断目标
元件是否为缺陷元件；步骤(5)包括：1)缺陷初判定，将pcb板各个元件区域生成的点云在高度上与标准高度进行比较，若所有点均在标准高度的误差范围内，则判定目标元件为良品；若存在超出误差范围内的点，则将上述超出误差范围的点进行标记，得到二值图像；2)缺陷二次判定，对步骤1)中生成的二值图像提取轮廓，计算每个轮廓的面积；当面积小于阈值时，则判定目标元件为良品；当面积大于等于阈值时，则判定目标元件为次品。
2.根据权利要求1所述的基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法，其特征在于，步骤(2)包括：1)提取圆心；2)求解绝对相位；3)确定投影仪圆心；4)标定投影仪内外参数；5)标定摄像机参数。
3.根据权利要求2所述的基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法，其特征在于，步骤1)中，使用opencv中的圆网格圆心提取算子进行提取圆心。
4.根据权利要求2所述的基于结构光原理对pcb板进行重建的检测方法，其特征在于，步骤2)中，使用三频四相移方法求解绝对相位。
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