CN114494117A - 器件胶水分布的检测方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供一种器件胶水分布的检测方法、装置、存储介质及电子设备。方法包括:获取包含待检测器件的待测图像;在待测图像中生成检测区域,其中,检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域;对于每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割,其中,每个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素;根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域,并根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。上述技术方案,能准确判断器件胶水分布情况,提高检测效率。
Description
技术领域
本申请涉及器件检测领域,具体涉及一种器件胶水分布的检测方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
通常情况下,器件被生产出来后,可能会出现多种缺陷。因此,器件被生产制造出来后,需要在出厂前进行缺陷的检测,以剔除质量有瑕疵的器件。例如,很多器件在生产时都需要进行点胶,器件中胶水分布异常就是一种比较常见的缺陷。为了对器件质量进行检测,在视觉检测设备中就需要配置能够进行胶水分布检测的图像处理算法来检测这类缺陷。近年来,图像处理技术有了较大的进步,各种图像处理算法层出不穷,能够进行如目标识别、文字识别和对象跟踪等很多不同目的的检测,缺陷检测也是图像处理算法的一个比较重要的应用场景。
但是胶水分布的检测不同于特定对象的检测,现有技术中用于对裂痕、破损、异物等对象进行检测的方法并不能够适用于胶水分布的检测。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种器件胶水分布的检测方法、装置、存储介质及电子设备。
为了实现上述目的,本申请第一方面提供一种器件胶水分布的检测方法,包括:
获取包含待检测器件的待测图像;
在待测图像中生成检测区域,其中,检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域;
对于每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割,其中,每个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素;
根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域,并根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。
可选地,在待测图像中生成检测区域包括:获取与待测图像对应的模板图像,其中,模板图像包括胶水分布正常的参考器件以及覆盖参考器件中部分区域的多个初始检测区域,其中,参考器件被不同初始检测区域所覆盖的区域整体具有不同的颜色特征;将待测图像与模板图像进行对比,以确定待测图像中待检测器件与模板图像中参考器件之间的位置偏移量;根据位置偏移量在待测图像中生成与多个初始检测区域对应的检测区域。
可选地,预设阈值用于提取胶水分布异常/正常的像素;并且,对于每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割包括:利用预设阈值提取每个检测区域中胶水分布异常/正常的像素。
可选地,根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域包括:对于每个检测区域,对该检测区域中提取的胶水分布异常/正常的像素进行连通域计算,得到该检测区域所对应的胶水异常分布区域/胶水正常分布区域。
可选地,每个检测区域分别具有对应的预设参数阈值,并且,根据预设参数来判断多个检测区域的胶水分布是否正常包括:确定每个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数;在一个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,确定该检测区域的胶水分布情况为异常;其中,每个检测区域对应的预设参数阈值包括以下至少之一:胶水异常分布区域的面积阈值、胶水异常分布区域的长度阈值、胶水异常分布区域的宽度阈值、胶水异常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值。
可选地,每个检测区域分别具有对应的预设参数阈值,并且,根据预设参数来判断多个检测区域的胶水分布是否正常还包括:确定每个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数;在一个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,确定该检测区域的胶水分布情况为正常;其中,每个检测区域对应的预设参数阈值包括以下至少之一:胶水正常分布区域的面积阈值、胶水正常分布区域的长度阈值、胶水正常分布区域的宽度阈值、胶水正常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值。
可选地,检测方法还包括:在胶水分布情况为异常的检测区域的数量达到第一预设数量和/或胶水分布情况为正常的检测区域的数量未达到第二预设数量的情况下,确定待测器件的胶水分布存在异常。
本申请第二方面提供一种器件胶水分布的检测装置,包括:
图像获取模块,用于获取包含待检测器件的待测图像;
检测区域确定模块,用于在待测图像中生成检测区域,其中,检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域;
胶水分布区域确定模块,用于针对每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割,其中,每个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素;根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域;
判定模块,用于根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。
本申请第三方面提供一种机器可读存储介质,该机器可读存储介质上存储有指令,该指令在被处理器执行时使得处理器被配置成执行上述的器件胶水分布的检测方法。
本申请第四方面提供一种电子设备,包括处理器和存储器,处理器和存储器通过总线连接,存储器中存储有计算机程序,在计算机程序被处理器调用时执行上述的器件胶水分布的检测方法。
通过上述技术方案,对每个检测区域提取像素以确定胶水分布情况,无需借助复杂的算法,能够大幅度提高检测的效率,同时能够准确判断器件中胶水分布情况,进一步地把控与提高器件的质量。
本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例,但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中:
图1示意性示出了根据本申请实施例的器件胶水分布的检测方法的流程示意图;
图2示意性示出了根据本申请实施例的器件胶水分布的检测装置的结构框图;
图3示意性示出了根据本申请实施例的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例,并不用于限制本申请实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
图1示意性示出了根据本申请实施例的器件胶水分布的检测方法的流程示意图。如图1所示,在本申请一实施例中,提供了一种器件胶水分布的检测方法,包括以下步骤:
步骤101,获取包含待检测器件的待测图像。
步骤102,在待测图像中生成检测区域,其中,检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域。
步骤103,对于每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割。其中,因为器件的内部结构比较复杂,胶水正常分布的情况下,器件内不同区域的胶水所呈现的颜色是不同的,无法通过统一的方法来检测,所以,需要对每个检测区域分别设置预设阈值,一个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素,这样只要预先对器件内胶水正常分布情况下颜色不同的区域标注在不同的检测区域,就能够检测整个器件内部的胶水分布情况。
步骤104,根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域,并根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。
器件在生产时需要进行点胶,而器件中胶水分布异常作为一种比较常见的缺陷,会对器件质量造成影响。为了对器件胶水的分布进行检测,首先,处理器可以获取包含待检测器件的待测图像。其中,待测图像可以通过图像采集设备进行拍摄。图像采集设备可以是摄像机、摄影机、照相机、记录仪等具备图像采集功能的设备。在图像采集设备拍摄到包含有待检测器件的待测图像后,处理器可以获取包含有待检测器件的待测图像。然后,处理器可以在待测图像中生成检测区域,其中,检测区域的数量可以为多个,每个检测区域可以覆盖需要进行胶水检测的图像区域。
在一个实施例中,在待测图像中生成检测区域包括:获取与待测图像对应的模板图像,其中,模板图像包括胶水分布正常的参考器件以及覆盖参考器件中部分区域的多个初始检测区域,其中,参考器件被不同初始检测区域所覆盖的区域整体具有不同的颜色特征;将待测图像与模板图像进行对比,以确定待测图像中待检测器件与模板图像中参考器件之间的位置偏移量;根据位置偏移量在待测图像中生成与多个初始检测区域对应的检测区域。
在待测图像中生成检测区域,处理器可以先获取与待测图像对应的模板图像。其中,模板图像可以包括胶水分布正常的参考器件以及覆盖参考器件中部分区域的多个初始检测区域。参考器件可以指的是无缺陷或者缺陷可以忽略不计的器件。参考器件可以被不同初始检测区域所覆盖的区域整体具有不同的颜色特征。例如,在绿色光源的照射下,覆盖参考器件中部分区域的多个初始检测区域可以是亮绿色,覆盖参考器件中部分区域的多个初始检测区域之外的可以是暗绿色。在胶水分布正常的情况下,亮绿色可以集中在初始检测区域中。在胶水分布异常的情况下,初始检测区域之外的区域可以包括有亮绿色。在模板图像中,模板图像的检测区域是可以根据参考器件的位置所标注的。模板图像的检测区域可以指的是覆盖参考器件中部分区域的多个初始检测区域。
在实际的检测过程中,待检测器件的位置可能出现偏移,即模板图像的检测区域无法覆盖待检测器件的检测区域。例如,当拍摄模板图像的图像采集设备和拍摄待测图像的图像采集设备的位置不变,但由于待检测器件未被归置到位或待检测器件生产后在传送检测的过程中,待测器件的位置发生移动,可能导致待测图像中的器件出现偏移。在这种情况下,若根据模板图像中的参考器件位置标注模板图像的检测区域,并根据模板图像的检测区域在待检测图像中生成检测区域。此时,模板图像的检测区域可能无法覆盖待测图像中待检测器件的边缘区域,器件检测的结果会出现较大的误差。
为了修正待检测图像中的检测区域的位置偏移,处理器可以将待测图像与模板图像进行对比,以确定待测图像中待检测器件与模板图像中参考器件之间的位置偏移量。在确定位置偏移量后,处理器可以根据位置偏移量在待测图像中生成检测区域。此时,模板图像中的检测区域和器件的相对位置关系与待测图像中的检测区域和器件的相对位置关系相同。其中,根据位置偏移量在待测图像中生成检测区域的方式可以有多种。例如,可以是先在待测图像中生成检测区域,然后根据确定的位置偏移量调整检测区域的位置,以完成修正检测区域的偏移。也可以是在根据位置偏移量在待测图像中生成检测区域的同时调整检测区域的位置偏移量,以完成修正检测区域的偏移。
在生成检测区域后,对于每个检测区域,处理器可以根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割。其中,每个区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素。通过预设阈值可以调整待测图像上的点的灰度值。
在一个实施例中,预设阈值可以根据胶水在待测图像对应的检测区域中至少一个颜色通道的分量值进行设置。其中,待测图像中每一个像素的颜色分量可以涉及三个颜色通道,颜色通道可以包括R、G以及B三个通道,每个颜色通道的分量值可以是0~255。根据预设阈值,处理器与对检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割。
在一个实施例中,预设阈值用于提取胶水分布异常/正常的像素;并且,对于每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割包括:利用预设阈值提取每个检测区域中胶水分布异常/正常的像素。
处理器可以利用预设阈值提取每个检测区域中胶水分布异常/正常的像素,以对检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割。
在一个实施例中,根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域包括:对于每个检测区域,对该检测区域中提取的胶水分布异常/正常的像素进行连通域计算,得到该检测区域所对应的胶水异常分布区域/胶水正常分布区域。
阈值分割的结果可以指的是提取的每个检测区域中胶水分布异常/正常的像素。例如,若阈值分割结果为提取到的检测区域中的胶水分布异常的像素,则根据阈值分割结果确定检测区域可以对应为胶水异常分布区域。若阈值分割结果为提取到的检测区域中的胶水分布正常的像素,则根据阈值分割结果确定检测区域对应的为胶水正常区域。对于每个检测区域,处理器可以对该检测区域中提取的胶水分布异常/正常的像素进行连通域计算,以得到该检测区域所对应的胶水异常分布区域/胶水正常分布区域。连通域计算可以将视觉上不连续的胶水分布异常/正常的像素合并,以形成一个连通区域。连通区域可以指的是检测区域所对应的胶水异常分布区域/胶水正常分布区域。
在一个实施例中,每个检测区域分别具有对应的预设参数阈值,并且,根据预设参数来判断多个检测区域的胶水分布是否正常包括:确定每个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数;在一个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,确定该检测区域的胶水分布情况为异常;其中,每个检测区域对应的预设参数阈值包括以下至少之一:胶水异常分布区域的面积阈值、胶水异常分布区域的长度阈值、胶水异常分布区域的宽度阈值、胶水异常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值。
处理器可以根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。具体地,若根据阈值分割的结果确定检测区域所对应的为胶水异常分布区域,处理器可以确定每个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数。预设参数可以指的是胶水异常分布区域的面积、长度、宽度以及在检测去榆中的面积占比中的至少一者。在检测区域所对应的胶水异常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,处理器可以确定该检测区域的胶水分布情况为异常。其中,检测区域对应的预设参数阈值可以包括有胶水异常分布区域的面积阈值、胶水异常分布区域的长度阈值、胶水异常分布区域的宽度阈值以及胶水异常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值中的至少一者。
在一个实施例中,每个检测区域分别具有对应的预设参数阈值,并且,根据预设参数来判断多个检测区域的胶水分布是否正常还包括:确定每个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数;在一个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,确定该检测区域的胶水分布情况为正常;其中,每个检测区域对应的预设参数阈值包括以下至少之一:胶水正常分布区域的面积阈值、胶水正常分布区域的长度阈值、胶水正常分布区域的宽度阈值、胶水正常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值。
若根据阈值分割结果确定检测区域所对应的为胶水正常分布区域,处理器可以确定每个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数。其中,预设参数可以包括胶水正常分布区域的面积、长度、宽度以及在检测区域中的面积占比中的至少一者。在确定预设参数后,处理器可以判断检测区域的胶水分布是否正常。具体地,在检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数超出检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,处理器可以确定检测区域的胶水分布情况为正常。其中,检测区域可以包含有多个。每个检测区域对应的预设参数阈值可以包括胶水正常分布区域的面积阈值、胶水正常分布区域的长度阈值、胶水正常分布区域的宽度阈值以及胶水正常分布区域在检测区域中的面积占比阈值中的至少一者。
若根据阈值分割结果确定检测区域所对应的为胶水正常分布区域,处理器可以将胶水正常分布区域与检测区域进行相减操作。相减操作可以理解为,去掉胶水正常分布区域与检测区域中相同的区域,保留胶水正常分布区域与检测区域中不同的区域,以将保留的不同区域确定为胶水异常分布区域。在确定胶水异常分布区域后,处理器可以确定每个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数。在确定预设参数后,根据预设参数判断检测区域的胶水分布是否正常的步骤与上述的根据阈值分割结果确定检测区域所对应的为胶水异常分布区域的步骤相同,此处将不再赘述。
在一个实施例中,检测方法还包括:在胶水分布情况为异常的检测区域的数量达到第一预设数量和/或胶水分布情况为正常的检测区域的数量未达到第二预设数量的情况下,确定待测器件的胶水分布存在异常。
检测区域可以有多个。胶水分布情况为异常的检测区域可以为胶水异常区域。胶水分布情况为正常的检测区域可以为胶水正常区域。当根据检测区域所对应的预设阈值,对检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割后,处理器根据阈值分割的结果可以确定出每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域。当胶水分布情况为异常的检测区域达到第一预设数量和/或胶水分布情况为正常的检测区域的数量未达到第二预设数量的情况下,处理器可以确定待测器件的胶水分布存在异常。
通过上述技术方案,对每个检测区域提取像素以确定胶水分布情况,无需借助复杂的算法,能够大幅度提高检测的效率,同时能够准确判断器件中胶水分布情况,进一步地把控与提高器件的质量。
图1为一个实施例中器件胶水分布的检测方法的流程示意图。应该理解的是,虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种器件胶水分布的检测装置,包括图像获取模块、检测区域确定模块、胶水分布区域确定模块以及判定模块,其中:
图像获取模块201,用于获取包含待检测器件的待测图像。
检测区域确定模块202,用于在待测图像中生成检测区域,其中,检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域。
胶水分布区域确定模块203,用于针对每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割,其中,每个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素;根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域。
判定模块204,用于根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。
在对器件胶水的分布进行检测时,图像获取模块201可以获取包含待检测器件的待测图像。其中,待测图像可以通过图像采集设备进行拍摄。图像采集设备可以是摄像机、摄影机、照相机、记录仪等具备图像采集功能的设备。在图像采集设备拍摄到包含有待检测器件的待测图像后,图像获取模块201可以获取包含待检测器件的待测图像。
在获取到包含待检测器件的待测图像后,检测区域确定模块202在待测图像中生成检测区域,其中,检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域。检测区域确定模块202可以先获取与待测图像对应的模板图像。其中,模板图像可以包括胶水分布正常的参考器件以及覆盖参考器件中部分区域的多个初始检测区域。参考器件可以指的是无缺陷或者缺陷可以忽略不计的器件。参考器件可以被不同初始检测区域所覆盖的区域整体具有不同的颜色特征。检测区域确定模块202可以将待测图像与模板图像进行对比,以确定待测图像中待检测器件与模板图像中参考器件之间的位置偏移量。在确定位置偏移量后,检测区域确定模块202可以根据位置偏移量在待测图像中生成检测区域。此时,模板图像中的检测区域和器件的相对位置关系与待测图像中的检测区域和器件的相对位置关系相同。
在生成检测区域后,针对每个检测区域,胶水分布区域确定模块203可以根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割,其中,每个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素。具体地,胶水分布区域确定模块203可以利用预设阈值提取每个检测区域中胶水分布异常/正常的像素,以对检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割。其中,预设阈值可以用于提取胶水分布异常/正常的像素。
在对检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割后,胶水分布区域确定模块203可以根据阈值分割的结果可以确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域。阈值分割的结果可以指的是提取的每个检测区域中胶水分布异常/正常的像素。例如,若阈值分割结果为提取到的检测区域中的胶水分布异常的像素,则根据阈值分割结果确定检测区域对应的为胶水异常区域。若阈值分割结果为提取到的检测区域中的胶水分布正常的像素,则根据阈值分割结果确定检测区域对应的为胶水正常区域。对于每个检测区域,胶水分布区域确定模块203可以对检测区域中提取的胶水分布异常/正常的像素进行连通域计算,得到该检测区域所对应的胶水异常分布区域/胶水正常分布区域。连通域计算可以将视觉上不连续的胶水分布异常/正常的像素合并,以形成一个连通区域。连通区域可以指的是检测区域所对应的胶水异常分布区域/胶水正常分布区域。
判定模块204可以根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。具体地在一个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,判定模块204可以确定该检测区域的胶水分布情况为异常。其中,预设参数可以指的是胶水异常分布区域的面积、长度、宽度以及在检测去榆中的面积占比中的至少一者。检测区域对应的预设参数阈值可以包括有胶水异常分布区域的面积阈值、胶水异常分布区域的长度阈值、胶水异常分布区域的宽度阈值以及胶水异常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值中的至少一者。
判定模块204可以根据预设参数阈值来判断多个检测区域的胶水分布是否正常。具体地在一个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,判定模块204可以确定该检测区域的胶水分布情况为正常。其中,预设参数可以包括胶水正常分布区域的面积、长度、宽度以及在检测区域中的面积占比中的至少一者。每个检测区域对应的预设参数阈值可以包括胶水正常分布区域的面积阈值、胶水正常分布区域的长度阈值、胶水正常分布区域的宽度阈值以及胶水正常分布区域在检测区域中的面积占比阈值中的至少一者。
通过上述技术方案,对每个检测区域提取像素以确定胶水分布情况,无需借助复杂的算法,能够大幅度提高检测的效率,同时能够准确判断器件中胶水分布情况,进一步地把控与提高器件的质量。
器件胶水分布的检测装置包括处理器和存储器,上述图像获取模块、检测区域确定模块、胶水分布区域确定模块和判定模块等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序模块中实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来实现对器件胶水分布的检测方法。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
本申请实施例提供了一种存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现上述器件胶水分布的检测方法。
本申请实施例提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述器件胶水分布的检测方法。
本申请实施例提供了一种电子设备,包括处理器和存储器,处理器和存储器通过总线连接,存储器中存储有计算机程序,在计算机程序被处理器调用时执行上述的器件胶水分布的检测方法。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备。计算机设备可以是指上述的电子设备。该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器A01、网络接口A02、存储器(图中未示出)和数据库(图中未示出)。其中,该计算机设备的处理器A01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器A03和非易失性存储介质A04。该非易失性存储介质A04存储有操作系统B01、计算机程序B02和数据库(图中未示出)。该内存储器A03为非易失性存储介质A04中的操作系统B01和计算机程序B02的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储待测图像等数据。该计算机设备的网络接口A02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序B02被处理器A01执行时以实现一种器件胶水分布的检测方法。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
本申请实施例提供了一种设备,设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,处理器执行程序时实现上述的器件胶水分布的检测方法步骤。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有上述的器件胶水分布的检测方法步骤的程序。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种器件胶水分布的检测方法,其特征在于,包括:
获取包含待检测器件的待测图像;
在所述待测图像中生成检测区域,其中,所述检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域;
对于每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割,其中,每个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素;
根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域,并根据预设参数阈值来判断所述多个检测区域的胶水分布是否正常。
2.根据权利要求1所述的器件胶水分布的检测方法,其特征在于,在所述待测图像中生成检测区域包括:
获取与所述待测图像对应的模板图像,其中,所述模板图像包括胶水分布正常的参考器件以及覆盖所述参考器件中部分区域的多个初始检测区域,其中,所述参考器件被不同初始检测区域所覆盖的区域整体具有不同的颜色特征;
将所述待测图像与所述模板图像进行对比,以确定所述待测图像中所述待检测器件与所述模板图像中所述参考器件之间的位置偏移量;
根据所述位置偏移量在所述待测图像中生成与所述多个初始检测区域对应的检测区域。
3.根据权利要求1所述的器件胶水分布的检测方法,其特征在于,所述预设阈值用于提取胶水分布异常/正常的像素;
并且,对于每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割包括:
利用所述预设阈值提取每个检测区域中胶水分布异常/正常的像素。
4.根据权利要求3所述的器件胶水分布的检测方法,其特征在于,根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域包括:
对于每个检测区域,对该检测区域中提取的胶水分布异常/正常的像素进行连通域计算,得到该检测区域所对应的胶水异常分布区域/胶水正常分布区域。
5.根据权利要求3所述的器件胶水分布的检测方法,其特征在于,每个检测区域分别具有对应的预设参数阈值,并且,根据预设参数来判断所述多个检测区域的胶水分布是否正常包括:
确定每个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数;
在一个检测区域所对应胶水异常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,确定该检测区域的胶水分布情况为异常;
其中,每个检测区域对应的预设参数阈值包括以下至少之一:胶水异常分布区域的面积阈值、胶水异常分布区域的长度阈值、胶水异常分布区域的宽度阈值、胶水异常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值。
6.根据权利要求3所述的器件胶水分布的检测方法,其特征在于,每个检测区域分别具有对应的预设参数阈值,并且,根据预设参数来判断所述多个检测区域的胶水分布是否正常还包括:
确定每个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数;
在一个检测区域所对应胶水正常分布区域的预设参数超出该检测区域所对应的预设参数阈值的情况下,确定该检测区域的胶水分布情况为正常;
其中,每个检测区域对应的预设参数阈值包括以下至少之一:胶水正常分布区域的面积阈值、胶水正常分布区域的长度阈值、胶水正常分布区域的宽度阈值、胶水正常分布区域在所在检测区域中的面积占比阈值。
7.根据权利要求5或6所述的器件胶水分布的检测方法,其特征在于,所述检测方法还包括:
在胶水分布情况为异常的检测区域的数量达到第一预设数量和/或胶水分布情况为正常的检测区域的数量未达到第二预设数量的情况下,确定所述待测器件的胶水分布存在异常。
8.一种器件胶水分布的检测装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取包含待检测器件的待测图像;
检测区域确定模块,用于在所述待测图像中生成检测区域,其中,所述检测区域的数量为多个,每个检测区域覆盖需要进行胶水检测的图像区域;
胶水分布区域确定模块,用于针对每个检测区域,根据该检测区域所对应的预设阈值,对该检测区域所覆盖待测图像的图像区域进行阈值分割,其中,每个检测区域所对应的预设阈值用于区分该检测区域中胶水分布正常的像素与胶水分布异常的像素;根据阈值分割的结果确定每个检测区域所对应的胶水正常分布区域和/或胶水异常分布区域;
判定模块,用于根据预设参数阈值来判断所述多个检测区域的胶水分布是否正常。
9.一种机器可读存储介质,该机器可读存储介质上存储有指令,其特征在于,该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行根据权利要求1至7中任一项所述的器件胶水分布的检测方法。
10.一种电子设备,包括处理器和存储器,所述处理器和所述存储器通过总线连接,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,在所述计算机程序被所述处理器调用时执行根据权利要求1至7中任一项所述的器件胶水分布的检测方法。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116630333A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-08-22 | 常州铭赛机器人科技股份有限公司 | 在线监测激光雷达光学镜片点胶质量的方法 |
CN118071744A (zh) * | 2024-04-19 | 2024-05-24 | 江南数控机床有限公司 | 一种基于图像检测的复合机智能涂胶方法、设备及介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108198766A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 英特尔产品(成都)有限公司 | 芯片封装缺陷自动识别和处理方法、系统及存储设备 |
CN110555829A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-12-10 | 华南理工大学 | 一种用于芯片点胶情况的检测方法 |
CN111627009A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-04 | 歌尔股份有限公司 | 一种屏幕检测方法、装置及头戴显示设备 |
CN111982933A (zh) * | 2019-11-23 | 2020-11-24 | 深圳市安达自动化软件有限公司 | 一种涂覆缺陷检测系统及装置 |
CN113034474A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-06-25 | 无锡美科微电子技术有限公司 | 一种oled显示器晶圆图的测试方法 |
CN113252625A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-08-13 | 歌尔光学科技有限公司 | 一种具有荧光效应的胶水的胶路检测方法 |
-
2021
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108198766A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 英特尔产品(成都)有限公司 | 芯片封装缺陷自动识别和处理方法、系统及存储设备 |
CN110555829A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-12-10 | 华南理工大学 | 一种用于芯片点胶情况的检测方法 |
CN111982933A (zh) * | 2019-11-23 | 2020-11-24 | 深圳市安达自动化软件有限公司 | 一种涂覆缺陷检测系统及装置 |
CN111627009A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-04 | 歌尔股份有限公司 | 一种屏幕检测方法、装置及头戴显示设备 |
CN113034474A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-06-25 | 无锡美科微电子技术有限公司 | 一种oled显示器晶圆图的测试方法 |
CN113252625A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-08-13 | 歌尔光学科技有限公司 | 一种具有荧光效应的胶水的胶路检测方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116630333A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-08-22 | 常州铭赛机器人科技股份有限公司 | 在线监测激光雷达光学镜片点胶质量的方法 |
CN116630333B (zh) * | 2023-07-26 | 2023-09-29 | 常州铭赛机器人科技股份有限公司 | 在线监测激光雷达光学镜片点胶质量的方法 |
CN118071744A (zh) * | 2024-04-19 | 2024-05-24 | 江南数控机床有限公司 | 一种基于图像检测的复合机智能涂胶方法、设备及介质 |
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