CN115049726A - 基于视觉定位的pcb焊接方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的一种基于视觉定位的PCB焊接方法，包括：采集当前待识别PCB芯片的图像，将采集图像与各粗定位模板进行匹配，匹配出采集图像中待识别PCB芯片中心的图像坐标；基于采集图像中待识别PCB芯片中心构建样本图像，将样本图像输入识别网络，识别采集图像中待识别PCB芯片的类别；基于待识别PCB芯片中心的图像坐标确定采集图像中的定精定位区域，基于精定位区域与精定位模板间的匹配确定精定位模板的焊接点在当前采集图像中的图像坐标；将焊接点在采集图像中的图像坐标转换至机器人坐标系，控制机器人末端的焊锡枪移动至焊接点位置进行焊接操作。实现工业机器人对PCB芯片的自主识别与自动化焊接，可应用于多种类PCB芯片产品的混线生产。

Description

基于视觉定位的PCB焊接方法及系统
技术领域
本发明属于视觉定位技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于视觉定位的PCB焊接方法及系统。
背景技术
PCB板的焊接技术广泛应用于工业领域的3C行业，使用机器视觉与工业机器人替代人工进行芯片焊接工作，不仅可提升生产效率、降低生产成本，还可以避免作业人员接触锡焊过程产生的有害气体，更好的保障从业人员的人身安全。生产过程中，经常出现形状相似而种类不同的芯片焊接需求，此种情况传统的机器视觉定位方法并不能很好的加以识别与区分。因此，研究结合深度学习的工业机器人多种类芯片的焊接系统，有着重要的意义。
深度学习可以通过监督学习图像中目标的有效特征，使用更全面的特征信息描述与定位目标，这使得此类算法较传统的定位算法具有更好的泛化性能，由于PCB芯片表面通常存在较多零件与电路，现有的视觉定位方法主要依靠单一模板匹配技术，用于PCB芯片识别定位时，由于PCB芯片的工件表面零件过多及电路复杂导致图像中的特征较多，过多特征的干扰会降低匹配算法的定位精度。
发明内容
本发明提供一种基于视觉定位的PCB焊接方法，旨在改善上述问题。
本发明是在这样实现的，一种基于视觉定位的PCB焊接方法，所述方法具体包括如下步骤：
S1、采集当前待识别PCB芯片的图像，将采集图像与各粗定位模板进行匹配，匹配出采集图像中待识别PCB芯片中心的图像坐标；
S2、基于采集图像中待识别PCB芯片中心构建样本图像，样本图像涵盖整个PCB芯片的表面电路回路，将样本图像输入识别网络，识别采集图像中待识别PCB芯片的类别；
S3、基于待识别PCB芯片中心的图像坐标确定采集图像中的定精定位区域，基于精定位区域与精定位模板间的匹配确定精定位模板的焊接点在当前采集图像中的图像坐标；
S4、将焊接点在采集图像中的图像坐标转换至机器人坐标系，控制机器人末端的焊锡枪移动至焊接点位置进行焊接操作。
进一步的，在步骤S1之前还包括：
S5、采集各类PCB芯片的图像，称为模板图像，基于模板图像构建各类PCB芯片的粗定位模板及精定位模板，确定粗定位模板中心与精定位模板中心的图像坐标、及对应类PCB芯片焊接点的图像坐标。
进一步的，粗定位模板基于工件中心区域形成的特征区域，精定位模板是在芯片表面电路回路上形成的特征区域。
进一步的，采集图像与粗定位模板的匹配方法具体如下：
构建粗定位模板大小相同的滑动窗，基于滑动窗在采集图像上形成待匹配区域，滑动窗移动，将形成待匹配区域放入待匹配区域集中，计算待匹配区域集中所有待匹配区域与各个粗匹配模板的匹配度，输出匹配度最高的粗匹配模板及其对应的待匹配区域，输出的待匹配区域中心的图像坐标即为待识别PCB芯片中心在采集图像中的图像坐标。
进一步的，精定位模板的焊接点在当前采集图像中的图像坐标获取具体如下：
在精定位区域内提取梯度强度大于强度阈值为位置点pi，放入集合P中，在精定位模板中提取梯度强度大于强度阈值为位置点qi，放入集合Q中，迭代计算出采集图像的图像坐标到精定位模板的图像坐标的旋转矩阵R及平移向量T，将最小匹配误差E对应的旋转矩阵及平移向量作为采集图像到精定位模板图像的旋转矩阵R及平移向量T，进而将焊接点在模板图像中的图像坐标转换至采集图像中。
进一步的，将样本图像输入多个识别网络，每个识别网络输出样本图像对应的PCB芯片类别，采用投票机制判别采集图像中待识别PCB芯片的类别。
本发明是这样实现的，一种基于视觉定位的PCB焊接系统，所述系统包括：
设于工作台上的工位，用于放置PCB芯片，工业相机固定与工位的正上方，工业相机用于采集待识别PCB芯片的图像，并将采集图像发送至工控机，工控机器与SCARA机器人通过TCP/IP连接，SCARA机器人的执行器末端设置有焊锡枪；
集成于工控机上的模板库，用于存储基于模板图像构建各类PCB芯片的粗定位模板及精定位模板，确定粗定位模板的中心与精定位模板的中心、精定位模板的中心及对应类PCB芯片焊接点的相对位置；
工控机接收待识别PCB芯片的图像，基于上述基于视觉定位的PCB焊接方法确定当前待识别PCB芯片的焊接点位置，并发送至SCARA机器人，SCARA机器人控制焊锡枪移动至焊接点进行焊接操作。
本发明实现工业机器人对PCB芯片的自主识别与自动化焊接，且无需人工参与，可应用于多种类PCB芯片产品的混线生产，通过粗定位与精定位的配合，极大提高了PCB芯片焊接点的定位精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于人视觉定位的PCB焊接方法流程图；
图2为本发明实施例提供的基于视觉定位的PCB焊接系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的基于ResNet识别网络、DenseNet识别网络及VOVNet识别网络的PCB芯片类别识别过程示意图；
图4为本发明实施例提供的中心为矩形的PCB芯片示意图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
本发明提出一种基于视觉定位的PCB焊接方法，基于多种深度学习检测网络投票判断机制，用于实现对作业芯片种类的判定，在此基础之上，结合基于梯度信息的模匹配算法，实现对目标工件关键位置的视觉定位。
图1为本发明实施例提供的基于人视觉定位的PCB焊接方法流程图，该方法具体包括如下步骤：
S1、标定机器人坐标系到视觉坐标系间的转换关系M；
在本发明实施例中，机器人坐标系到视觉坐标系间的转换关系的获取方法具体如下：
S11、通过相机标定，获得相机内外参数；
S12、相机标定后，需对视觉系统进行校正，消除工业相机镜头的镜像畸变与切向畸变；
S13、使用多点法，建立视觉坐标系与机器人坐标之间的转化关系M，操作过程如下：
在工位上固定摆放棋盘格标定板，由工业相机采集棋盘格标定板的图像，记录棋盘格标定板中的各角点在视觉坐标系(图像坐标系)中的坐标，在控制机器人移动焊枪依次到棋盘格标定板上的各角点，记录各角点在机器人坐标系下的坐标，基于如下公式即可完转化关系M的标定；
Figure BDA0003686130520000051
其中，(jx,jy)为机器人坐标系下棋盘格标定板中的角点坐标，(px,py)为视觉坐标系下棋盘格标定板中的角点坐标，计算出二者的转换关系
Figure BDA0003686130520000052
在本发明实施例中，为保证标定精度，发明提出经灰狼算法优化的最小二乘支持向量机(简称：GWO-LS-SVM)，建立视觉坐标系与机器人坐标系的转换关系，GWO-LS-SVM是一种用于多输入与多输出的智能优化算法，它使用最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立视觉坐标系中二维坐标点与机器人坐标系中三维坐标点之间的转换关系。同时，灰狼算法(GWO)被用于优化LS-SVM的核函数。最小二乘支持向量机(LSSVM)是对SVM算法的一种改进，它将其约束条件由不等式约束改为等式约束，这种改进减少了算法处理时间。对影响LSSVM性能的RBF核函数中的参数σ，本发明使用GWO算法进行优化，避免了人工选取参数的问题。
S2、采集各类PCB芯片的图像，称为模板图像，基于模板图像构建各类PCB芯片的粗定位模板及精定位模板，确定粗定位模板中心与精定位模板中心的图像坐标、及对应类PCB芯片焊接点的图像坐标；
在本发明实施例中，粗定位模板是基于工件中心区域形成的特征区域，精定位模板是在芯片表面电路回路上形成的特征区域；针对粗定位模板的特征区域而言，若待识别PCB芯片的中心为矩形，那么粗定位模板的特征区域为矩形，如图4所示，若待识别PCB芯片的中心为圆形，那么粗定位模板的特征区域为圆形，若待识别PCB芯片的中心既存在圆形也存在矩形，则粗定位模板的特征区域为矩形和圆形两种；针对精定位模板的特征区域而言，在芯片表面电路回路上选取特征明显的区域作为特征区域。
S3、采集当前待识别PCB芯片的图像，将采集图像与各粗定位模板进行匹配，匹配出采集图像中待识别PCB芯片中心在图像坐标系下的坐标，简称图像坐标；
在本发明实施例中，采集图像与粗定位模板的匹配方法具体如下：
构建粗定位模板大小相同的滑动窗，基于滑动窗在采集图像上形成待匹配区域，滑动窗移动，将形成待匹配区域放入待匹配区域集中，计算待匹配区域集中所有待匹配区域与各个粗匹配模板的匹配度，输出匹配度最高的粗匹配模板及其对应的待匹配区域，输出的待匹配区域中心的图像坐标即为采集图像中待识别PCB芯片中心的图像坐标；
在本发明实施例中，待匹配区域Ij与粗匹配模板Oi的匹配度ε(Oi,Ij)计算公式具体如下：
Figure BDA0003686130520000061
其中，ori(Oi,rk)表示粗匹配模板Oi中位置r在梯度方向k上的梯度幅值，集合G中存储粗匹配模板中梯度幅值(其中一个梯度方向上)大于幅值阈值的位置，ori(Ij,tk)表示待匹配区域Ij中位置t在梯度方向k上的梯度强度，R(t)表示待匹配区域Ij位置t的T邻域，
Figure BDA0003686130520000062
表示位置t为中心的正方形区域，正方形的长度为T。
S4、基于采集图像中待识别PCB芯片中心构建样本图像，样本图像涵盖整个PCB芯片的表面电路回路，将样本图像输入多个识别网络，每个识别网络输出样本图像对应的PCB芯片类别，采用投票机制判别采集图像中待识别PCB芯片的类别；
在本发明实施例中，PCB芯片的表面电路回路中包含特征信息较多，因此，样本图像的大小要求能涵盖整个PCB芯片的表面电路回路，将样本图像分别输入ResNet识别网络、DenseNet识别网络及VOVNet识别网络，当然，ResNet识别网络、DenseNet识别网络及VOVNet识别网络在使用前完成训练，对这三个识别网络赋予不同的权重，进而可以计算出各个识别结果的得分，最高得分的识别结果(芯片类别)即为当前采集图像中待识别PCB芯片的类别，如图3所示。
S5、基于待识别PCB芯片中心的图像坐标确定采集图像中的定精定位区域，基于精定位区域与精定位模板间的匹配确定精定位模板的焊接点在当前采集图像中的图像坐标；
在本发明实施例中，精定位模板的焊接点在当前采集图像中图像坐标的获取具体如下：
在精定位区域内提取梯度强度大于强度阈值的位置点pi，放入集合P中，在精定位模板图像中提取梯度强度大于强度阈值为位置点qi，放入集合Q中，迭代计算出采集图像的图像坐标到精定位模板的图像坐标的旋转矩阵R及平移向量T，计算公式具体如下；
Figure BDA0003686130520000071
最小匹配误差E对应的旋转矩阵及平移向量作为采集图像的图像坐标到精定位模板的图像坐标的旋转矩阵R及平移向量T，进而将焊接点在模板图像中的图像坐标转换至采集图像中。
S6、将焊接点在采集图像中的图像坐标转换至机器人坐标系，控制机器人末端的焊锡枪移动至焊接点位置进行焊接操作。
图2为本发明实施例提供的基于视觉定位的PCB焊接系统的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分。该系统包括：
设于工作台上的工位，用于放置PCB芯片，工业相机固定与工位的正上方，工业相机用于采集待识别PCB芯片的图像，并将采集图像发送至工控机，工控机器与SCARA机器人通过TCP/IP连接，SCARA机器人的执行器末端设置有焊锡枪；
集成于工控机上的模板库，用于存储基于模板图像构建各类PCB芯片的粗定位模板及精定位模板，确定粗定位模板的中心与精定位模板的中心、精定位模板的中心及对应类PCB芯片焊接点的相对位置；
工控机接收待识别PCB芯片的图像，上述基于视觉定位的PCB焊接方法确定当前待识别PCB芯片的焊接点位置，并发送至SCARA机器人，SCARA机器人控制焊锡枪移动至焊接点进行焊接操作。
本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于视觉定位的PCB焊接方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
S1、采集当前待识别PCB芯片的图像，将采集图像与各粗定位模板进行匹配，匹配出采集图像中待识别PCB芯片中心的图像坐标；
S2、基于采集图像中待识别PCB芯片中心构建样本图像，样本图像涵盖整个PCB芯片的表面电路回路，将样本图像输入识别网络，识别采集图像中待识别PCB芯片的类别；
S3、基于待识别PCB芯片中心的图像坐标确定采集图像中的定精定位区域，基于精定位区域与精定位模板间的匹配确定精定位模板的焊接点在当前采集图像中的图像坐标；
S4、将焊接点在采集图像中的图像坐标转换至机器人坐标系，控制机器人末端的焊锡枪移动至焊接点位置进行焊接操作。
2.如权利要求1所述基于视觉定位的PCB焊接方法，其特征在于，在步骤S1之前还包括：
S5、采集各类PCB芯片的图像，称为模板图像，基于模板图像构建各类PCB芯片的粗定位模板及精定位模板，确定粗定位模板中心与精定位模板中心的图像坐标、及对应类PCB芯片焊接点的图像坐标。
3.如权利要求1或2所述基于视觉定位的PCB焊接方法，其特征在于，粗定位模板基于工件中心区域形成的特征区域，精定位模板是在芯片表面电路回路上形成的特征区域。
4.如权利要求1所述基于视觉定位的PCB焊接方法，其特征在于，采集图像与粗定位模板的匹配方法具体如下：
构建粗定位模板大小相同的滑动窗，基于滑动窗在采集图像上形成待匹配区域，滑动窗移动，将形成待匹配区域放入待匹配区域集中，计算待匹配区域集中所有待匹配区域与各个粗匹配模板的匹配度，输出匹配度最高的粗匹配模板及其对应的待匹配区域，输出的待匹配区域中心的图像坐标即为采集图像中待识别PCB芯片中心的图像坐标。
5.如权利要求1所述基于视觉定位的PCB焊接方法，其特征在于，精定位模板的焊接点在当前采集图像中的图像坐标获取具体如下：
在精定位区域内提取梯度强度大于强度阈值为位置点pi，放入集合P中，在精定位模板中提取梯度强度大于强度阈值为位置点qi，放入集合Q中，迭代计算出采集图像的图像坐标到精定位模板的图像坐标的旋转矩阵R及平移向量T，将最小匹配误差E对应的旋转矩阵及平移向量作为采集图像到精定位模板图像的旋转矩阵R及平移向量T，进而将焊接点在模板图像中的图像坐标转换至采集图像中。
6.如权利要求1所述基于视觉定位的PCB焊接方法，其特征在于，将样本图像输入多个识别网络，每个识别网络输出样本图像对应的PCB芯片类别，采用投票机制判别采集图像中待识别PCB芯片的类别。
7.一种基于视觉定位的PCB焊接系统，其特征在于，所述系统包括：
设于工作台上的工位，用于放置PCB芯片，工业相机固定与工位的正上方，工业相机用于采集待识别PCB芯片的图像，并将采集图像发送至工控机，工控机器与SCARA机器人通讯连接，SCARA机器人的执行器末端设置有焊锡枪；
集成于工控机上的模板库，用于存储基于模板图像构建各类PCB芯片的粗定位模板及精定位模板，确定粗定位模板的中心与精定位模板的中心、精定位模板的中心及对应类PCB芯片焊接点的相对位置；
工控机接收待识别PCB芯片的图像，基于权利要求1至6任一权利要求所述基于视觉定位的PCB焊接方法确定当前待识别PCB芯片的焊接点位置，并发送至SCARA机器人，SCARA机器人控制焊锡枪移动至焊接点进行焊接操作。
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