CN117470872A - 分板品质检测方法、装置、分板机及电路板生产线 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电路板加工设备技术领域，并公开了一种分板品质检测方法、装置、分板机及电路板生产线，方法包括：确定第一位置数据及获取当前产品的历史检测数据，以确定历史品质数据；当历史品质数据表征为不良品时，将目标单元板放置到不良品放置区；当历史品质数据未表征为不良品时，对目标单元板进行品质图像检测及分拣，包括：在预设的曝光条件下，获取目标单元板的目标图像；基于目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，以确定目标单元板的分板切割品质；基于目标单元板的分板切割品质，将目标单元板放置到不良品放置区或良品放置区。本发明能够在分板机上进行分板品质检测，提高生产效率且降低光照条件对检测的干扰。
Description
技术领域
本发明涉及电路板加工设备技术领域，特别涉及一种分板品质检测方法、装置、分板机及电路板生产线。
背景技术
在电路板生产过程中，通过将多个尺寸较小的单元板拼合在一块尺寸较大的生产板上进行生产，当生产完成后通过分板机将单元板从生产板上进行分离，然后通过手工或其他设备对良品和不良品进行检测和分拣，效率较低，而且其他设备对分板质检测大多是基于产品的模板图像进行图像分析，在不同光照条件下的检测误差较大，容易造成误检。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种分板品质检测方法、装置、分板机及电路板生产线，能够在分板机上进行分板品质检测，提高生产效率且降低光照条件对检测的干扰。
第一方面，本发明实施例提供一种分板品质检测方法，应用于分板机，包括：
在完成目标单元板的分板切割之后，确定第一位置数据及获取当前产品的历史检测数据，所述第一位置数据用于表征目标单元板在当前产品上的相对位置，所述历史检测数据用于表征所述当前产品在前工序的检测数据；
根据所述第一位置数据以及所述历史检测数据，确定所述目标单元板的历史品质数据；
在所述目标单元板的历史品质数据表征为不良品的情况下，将所述目标单元板放置到不良品放置区；
在所述目标单元板的历史品质数据未表征为不良品的情况下，对所述目标单元板进行品质图像检测及分拣，其中，所述品质图像检测及分拣包括：
在预设的曝光条件下，获取所述目标单元板的目标图像；
基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线；
根据所述切割边拟合曲线和所述基准边拟合曲线，确定所述目标单元板的分板切割品质；
基于所述目标单元板的分板切割品质，将所述目标单元板放置到不良品放置区或良品放置区。
根据本发明的一些实施例，所述在预设的曝光条件下，获取所述目标单元板的目标图像，包括：
保持所述目标单元板处于静止状态；
确定所述目标单元板上的切割边感兴趣区域，并将目标相机移动至所述切割边感兴趣区域；
在预设的曝光条件下通过所述目标相机按照预设拍摄角度拍照，得到所述目标图像。
根据本发明的一些实施例，所述基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，包括：
对所述目标图像进行二值化处理，得到灰度图像；
根据预设的第一灰度阈值，在所述灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第一目标像素点；
对所述多个第一目标像素点进行曲线拟合，得到所述切割边拟合曲线。
根据本发明的一些实施例，所述基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，还包括：
根据预设的第二灰度阈值，在所述灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点；
对所述多个第二目标像素点进行曲线拟合，得到所述基准边拟合曲线。
根据本发明的一些实施例，所述根据预设的第二灰度阈值，在所述灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点，包括：
确定所述灰度图像上的基准边感兴趣区域；
根据预设的第二灰度阈值，在所述基准边感兴趣区域内按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点。
根据本发明的一些实施例，所述根据所述切割边拟合曲线和所述基准边拟合曲线，确定所述目标单元板的分板切割品质，包括：
基于预设的检测间距，确定所述切割边拟合曲线的第一检测点集合以及所述基准边拟合曲线的第二检测点集合；
根据所述第一检测点集合和所述第二检测点集合进行距离计算，确定距离集合；
根据所述距离集合以及预设的距离阈值，确定所述目标单元板的分板切割品质。
根据本发明的一些实施例，所述根据所述第一检测点集合和所述第二检测点集合进行距离计算，确定距离集合，包括：
在所述第一检测点集合中确定第一目标检测点的第一坐标数据；
在所述第二检测点集合中确定第二目标检测点的第二坐标数据，所述第二目标检测点和所述第一目标检测点相对应；
根据所述第一坐标数据和所述第二坐标数据进行距离计算，确定第一距离值。
第二方面，本发明实施例提供一种分板品质检测装置，包括：
第一确定模块，用于在完成目标单元板的分板切割之后，确定第一位置数据及获取当前产品的历史检测数据，所述第一位置数据用于表征目标单元板在当前产品上的相对位置，所述历史检测数据用于表征所述当前产品在前工序的检测数据；
第二确定模块，用于根据所述第一位置数据以及所述历史检测数据，确定所述目标单元板的历史品质数据；
第一控制模块，用于在所述目标单元板的历史品质数据表征为不良品的情况下，将所述目标单元板放置到不良品放置区；
第二控制模块，用于在所述目标单元板的历史品质数据未表征为不良品的情况下，对所述目标单元板进行品质图像检测及分拣，其中，所述品质图像检测及分拣包括：
在预设的曝光条件下，获取所述目标单元板的目标图像；
基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线；
根据所述切割边拟合曲线和所述基准边拟合曲线，确定所述目标单元板的分板切割品质；
基于所述目标单元板的分板切割品质，将所述目标单元板放置到不良品放置区或良品放置区。
第三方面，本发明实施例提供一种分板机，包括处理器及存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时用于实现上述的分板品质检测方法。
第四方面，本发明实施例提供一种电路板生产线，包括上述的分板机。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
在完成目标单元板的分板切割之后，根据历史检测数据确定目标单元板的历史品质数据，用以对目标单元板进行初步筛选，有利于节省非必要的检测时间，从而提高生产效率，而在进行品质图像检测及分拣的过程中，在预设的曝光条件下采集目标图像，并根据同一目标图像确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，有利于降低不同光照条件对检测的干扰，提高检测的准确性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例的分板品质检测方法的步骤流程图之一；
图2为本发明实施例的分板品质检测方法的步骤流程图之二；
图3为本发明实施例的分板品质检测方法的步骤流程图之三；
图4为本发明实施例的分板品质检测方法的步骤流程图之四；
图5为本发明实施例的分板品质检测方法的步骤流程图之五；
图6为本发明实施例的分板品质检测装置的原理框图；
图7为本发明实施例的分板机的原理框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，“若干”的含义是一个或者多个，“多个”的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。如果有描述到“第一”、“第二”等只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，“设置”、“安装”、“连接”等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
相关技术中，电路板的生产线通常具有多台生产设备，不同的生产设备代表不同的工序，为了提高生产质量，通常需要在关键工序之后加上检测工序，例如通过AOI（自动光学检测）设备进行光学检测，以得到检测结果。在对电路板产品进行分板后，大部分也是通过AOI设备进行光学检测，由于AOI设备的价格较高且需要占用场地，而且电路板产品在经过AOI检测后需要人工手动分拣不良品或增加分拣设备来实现自动分拣，成本较高但生产效率较低。另外，AOI设备的检测方式大多基于产品的模板图像进行图像分析，即在设备调试阶段先设定产品的标准检测模板，在进入生产阶段后再调用该标准检测模板进行图像比对，然而，标准检测模板和实际获取的图像在不同光照条件下的检测误差较大，容易造成误检。为此，本实施例提供一种分板品质检测方法，应用于分板机，能够在分板机上进行分板品质检测，提高生产效率且降低光照条件对检测的干扰。
请参照图1和图2，本实施例公开了一种分板品质检测方法，包括步骤S100~S400，需要说明的是，本实施例步骤进行标号仅是为了便于审查理解，而不是对步骤的执行顺序进行限定，在实际应用中可以根据步骤之间的逻辑关系而进行适应性调整。
在对本实施例的分板品质检测方法进行详述之前，先对本实施例的分板机进行简要介绍：本实施例的分板机包括扫码模块、输送轨道、切割机头、相机、夹爪组件、第一移动机构和第二移动机构，输送轨道的第一端延伸到分板机的进料口，输送轨道的第二端延伸到分板机的出料口，在使用时，外部轨道延伸到分板机的进料口并适配于输送轨道，扫码模块安装在外部轨道的上方，以便于对待加工的产品进行扫码，从而获取当前产品的历史检测数据，切割机头和相机均安装在第一移动机构上，且均位于输送轨道的下方，夹爪组件安装在第二移动机构上，且位于输送轨道的上方，夹爪组件用于夹取从生产板上分离出来的单元板。
下面对各个步骤的内容进行详述：
S100、在完成目标单元板的分板切割之后，确定第一位置数据及获取当前产品的历史检测数据，第一位置数据用于表征目标单元板在当前产品上的相对位置，历史检测数据用于表征当前产品在前工序的检测数据；
示例性的，在电路板生产过程中，为了提高生产效率及便于生产，通常将多个相同的单元板进行拼板，从而形成生产板，即当前产品。单元板的布置方式通常是阵列排布，通过对单元板的排布位置进行顺序标记，可以确定单元板在当前产品上的相对位置。例如，当前产品是由六块单元板拼成的生产板，六块单元板阵列排布成2行3列，假设目标单元板是第1行第2列的单元板，即第一位置数据为（1，2）。当然，对于单元板排布位置不规律的情况，可以通过分板计数的方式来确定第一位置数据，例如，在调试阶段对生产板上的各个单元板进行顺序标记及位置关联，而在分板切割时，通过计数的方式可以确定目标单元板的是第几个单元板，从而确定第一位置数据。而历史检测数据则可以在当前产品送入分板机时，通过扫码模块对当前产品上的标识码进行扫码来获取，历史检测数据可以在分板机上本地存储，也可以是联机获取的。
S200、根据第一位置数据以及历史检测数据，确定目标单元板的历史品质数据；
由于分板机所对应的生产工序是电路板产品的末端工序，在此工序之前的生产中，在不同工序通过AOI设备对电路板产品进行了至少一次AOI检测，从而得到当前产品的历史检测数据，其中，历史检测数据包含目标单元板的检测结果，因此，可以根据第一位置数据对历史检测数据进行查询，确定目标单元板的历史品质数据，即目标单元板是否为不良品。
S300、在目标单元板的历史品质数据表征为不良品的情况下，将目标单元板放置到不良品放置区；
在完成目标单元板的分板切割之后，如果目标单元板在前工序的加工过程中已出现品质缺陷，即被标记为不良品，则跳过后续的品质图像检测，直接将目标单元板放置到不良品放置区，完成目标单元板的分拣，有利于节省非必要的检测时间，提高生产效率。
S400、在目标单元板的历史品质数据未表征为不良品的情况下，对目标单元板进行品质图像检测及分拣，其中，品质图像检测及分拣包括：
S410、在预设的曝光条件下，获取目标单元板的目标图像；
S420、基于目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线；
S430、根据切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，确定目标单元板的分板切割品质；
S440、基于目标单元板的分板切割品质，将目标单元板放置到不良品放置区或良品放置区。
如果前工序的检测未发现目标单元板存在品质缺陷，则需要检测目标单元板的分板切割品质，从而根据分板切割品质进行分拣。本实施例通过配置目标图像拍照时的曝光条件，例如相机曝光度和光源亮度等，提供统一的光照环境，减少环境光对目标图像造成的干扰，从而提高目标图像的质量，进而减少检测误差。由于切割边拟合曲线和基准边拟合曲线均是对同一目标图像进行曲线拟合得到，即切割边拟合曲线和基准边的拟合曲线均在相同的曝光条件下得到，与相关技术的标准检测模板相比，本实施例可以降低光照条件导致的检测误差，从而提高检测的准确性。
请参照图3，步骤S410，在预设的曝光条件下，获取目标单元板的目标图像，包括：
S411、保持目标单元板处于静止状态；
S412、确定目标单元板上的切割边感兴趣区域，并将目标相机移动至切割边感兴趣区域；
S413、在预设的曝光条件下通过目标相机按照预设拍摄角度拍照，得到目标图像。
在进行分板切割时，夹爪组件夹持目标单元板，保持目标单元板处于静止状态，第一移动机构带动切割机头移动，从而对目标单元板的连接处进行切割。由于相机和切割机头均安装在第一移动机构上，当完成分板切割时，第一移动机构直接移动到目标单元板上的切割边感兴趣区域进行拍照，其中，切割边感兴趣区域可以在制作生产资料阶段预先设定。值得一提的是，本实施例根据切割边感兴趣区域进行局部拍照，可以更聚焦于切割位置的局部图像，降低相机的分辨率要求，从而降低相机的硬件成本。相比于对目标单元板进行整体拍照，通过设定切割边感兴趣区域进行局部拍照，有利于获取分辨率更高的局部图像，还可以减少目标单元板上其他区域对检测的干扰，提高图像检测的准确性。此外，通过配置曝光条件和拍摄角度，可以降低环境因素对图像的干扰，减少图像处理的噪声，有利于提高图像分析的效率。
请参照图4，步骤S420，基于目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，包括：
S421、对目标图像进行二值化处理，得到灰度图像；
S422、根据预设的第一灰度阈值，在灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第一目标像素点；
S423、对多个第一目标像素点进行曲线拟合，得到切割边拟合曲线。
具体的，为了便于确定切割位置，对目标图像进行二值化处理，得到灰度图像，由于切割位置是目标单元板与当前产品其他部分连接的位置，在被切割之后切割位置留空，在灰度图像中呈现为浅色（白色），而目标单元板的颜色较深（黑色）。在灰度图像上按照预设方向进行遍历，当遍历位置的灰度值符合第一灰度阈值时，确定为第一目标像素点，其中，第一灰度阈值可以是由上限值和下限值组成的范围值，预设方向可以由白到黑进行查找，或由黑到白进行查找。对多个第一目标像素点进行曲线拟合，可以确定切割边拟合曲线，在灰度图像上建立直角坐标系，则可以确定切割边拟合曲线的坐标数据。
请继续参照图4，步骤S420，基于目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，还包括：
S424、根据预设的第二灰度阈值，在灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点；
S425、对多个第二目标像素点进行曲线拟合，得到基准边拟合曲线。
与切割边拟合曲线的原理类似，在灰度图像上查找多个离散的第二目标像素点，从而进行曲线拟合，得到基准边拟合曲线，得到切割位置所在边缘的轮廓曲线。
具体的，步骤S424，根据预设的第二灰度阈值，在灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点，包括：
S4241、确定灰度图像上的基准边感兴趣区域；
S4242、根据预设的第二灰度阈值，在基准边感兴趣区域内按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点。
步骤S411~413中通过对目标单元板进行局部拍照来减少目标单元板上其他区域对检测的干扰，为了进一步提高图像处理效率，通过配置预设的基准边感兴趣区域，可以进一步限缩目标像素点的查找范围，提高图像分析的聚焦度，缩短遍历时间，从而提高分板品质检测效率。
请参照图5，步骤S430，根据切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，确定目标单元板的分板切割品质，包括：
S431、基于预设的检测间距，确定切割边拟合曲线的第一检测点集合以及基准边拟合曲线的第二检测点集合；
S432、根据第一检测点集合和第二检测点集合进行距离计算，确定距离集合；
S433、根据距离集合以及预设的距离阈值，确定目标单元板的分板切割品质。
示例性的，对于目标单元板的其中一个切割位置，基于预设的检测间隔，对坐标坐标系的X轴进行取值，确定切割边拟合曲线对应的Y轴坐标，从而得到第一检测点集合，例如{（x11，y11），（x12，y12）....（x1n，y1n）}，同样的，根据X轴的取值确定基准边拟合曲线的Y轴坐标，从而得到第二检测点集合，例如{（x21，y21），（x22，y12）....（x2n，y2n）}。通过对第一检测点集合和第二检测点集合进行距离计算，可以判断切割位置是否符合切割要求，从而确定分板切割品质。
步骤S432，根据第一检测点集合和第二检测点集合进行距离计算，确定距离集合，包括：
S4321、在第一检测点集合中确定第一目标检测点的第一坐标数据；
S4322、在第二检测点集合中确定第二目标检测点的第二坐标数据，第二目标检测点和第一目标检测点相对应；
S4323、根据第一坐标数据和第二坐标数据进行距离计算，确定第一距离值。
例如，在第一检测点集合中取第一坐标数据（x11，y11），在第二检测点集合中取第二坐标数据（x21，y21），计算（x11，y11）和（x21，y21）之间的坐标距离，可以确定第一距离值，如果第一距离值大于预设的距离阈值，则表示分板切割品质为不良，否则，继续对下一组坐标数据进行计算直至完成所有坐标数据的计算。
本实施例在完成目标单元板的分板切割之后，根据历史检测数据确定目标单元板的历史品质数据，用以对目标单元板进行初步筛选，有利于节省非必要的检测时间，从而提高生产效率，而在进行品质图像检测及分拣的过程中，在预设的曝光条件下采集目标图像，并根据同一目标图像确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，有利于降低不同光照条件对检测的干扰，提高检测的准确性。
请参照图6，本实施例还提供一种分板品质检测装置，包括第一确定模块210、第二确定模块220、第一控制模块230和第二控制模块240，
第一确定模块210用于在完成目标单元板的分板切割之后，确定第一位置数据及获取当前产品的历史检测数据，第一位置数据用于表征目标单元板在当前产品上的相对位置，历史检测数据用于表征当前产品在前工序的检测数据；
第二确定模块220用于根据第一位置数据以及历史检测数据，确定目标单元板的历史品质数据；
第一控制模块230用于在目标单元板的历史品质数据表征为不良品的情况下，将目标单元板放置到不良品放置区；
第二控制模块240用于在目标单元板的历史品质数据未表征为不良品的情况下，对目标单元板进行品质图像检测及分拣，其中，品质图像检测及分拣包括：
在预设的曝光条件下，获取目标单元板的目标图像；
基于目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线；
根据切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，确定目标单元板的分板切割品质；
基于目标单元板的分板切割品质，将目标单元板放置到不良品放置区或良品放置区。
在完成目标单元板的分板切割之后，根据历史检测数据确定目标单元板的历史品质数据，用以对目标单元板进行初步筛选，有利于节省非必要的检测时间，从而提高生产效率，而在进行品质图像检测及分拣的过程中，在预设的曝光条件下采集目标图像，并根据同一目标图像确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，有利于降低不同光照条件对检测的干扰，提高检测的准确性。为了避免赘述，本分板品质检测装置实施例未涉及的内容可参照上述的分板品质检测方法实施例。
请参照图7，本实施例还提供一种分板机，包括处理器310及存储器320，存储器320中存储有计算机程序，处理器310运行计算机程序时用于实现上述的分板品质检测方法。
在完成目标单元板的分板切割之后，根据历史检测数据确定目标单元板的历史品质数据，用以对目标单元板进行初步筛选，有利于节省非必要的检测时间，从而提高生产效率，而在进行品质图像检测及分拣的过程中，在预设的曝光条件下采集目标图像，并根据同一目标图像确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，有利于降低不同光照条件对检测的干扰，提高检测的准确性。为了避免赘述，本分板机实施例未涉及的内容可参照上述的分板品质检测方法实施例。
本实施例提供一种电路板生产线，包括上述的分板机。为了避免赘述，本电路板生产线实施例未涉及的内容可参照上述的分板机实施例。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (10)
1.一种分板品质检测方法，应用于分板机，其特征在于，包括：
在完成目标单元板的分板切割之后，确定第一位置数据及获取当前产品的历史检测数据，所述第一位置数据用于表征目标单元板在当前产品上的相对位置，所述历史检测数据用于表征所述当前产品在前工序的检测数据；
根据所述第一位置数据以及所述历史检测数据，确定所述目标单元板的历史品质数据；
在所述目标单元板的历史品质数据表征为不良品的情况下，将所述目标单元板放置到不良品放置区；
在所述目标单元板的历史品质数据未表征为不良品的情况下，对所述目标单元板进行品质图像检测及分拣，其中，所述品质图像检测及分拣包括：
在预设的曝光条件下，获取所述目标单元板的目标图像；
基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线；
根据所述切割边拟合曲线和所述基准边拟合曲线，确定所述目标单元板的分板切割品质；
基于所述目标单元板的分板切割品质，将所述目标单元板放置到不良品放置区或良品放置区。
2.根据权利要求1所述的分板品质检测方法，其特征在于，所述在预设的曝光条件下，获取所述目标单元板的目标图像，包括：
保持所述目标单元板处于静止状态；
确定所述目标单元板上的切割边感兴趣区域，并将目标相机移动至所述切割边感兴趣区域；
在预设的曝光条件下通过所述目标相机按照预设拍摄角度拍照，得到所述目标图像。
3.根据权利要求1或2所述的分板品质检测方法，其特征在于，所述基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，包括：
对所述目标图像进行二值化处理，得到灰度图像；
根据预设的第一灰度阈值，在所述灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第一目标像素点；
对所述多个第一目标像素点进行曲线拟合，得到所述切割边拟合曲线。
4.根据权利要求3所述的分板品质检测方法，其特征在于，所述基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线，还包括：
根据预设的第二灰度阈值，在所述灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点；
对所述多个第二目标像素点进行曲线拟合，得到所述基准边拟合曲线。
5.根据权利要求4所述的分板品质检测方法，其特征在于，所述根据预设的第二灰度阈值，在所述灰度图像上按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点，包括：
确定所述灰度图像上的基准边感兴趣区域；
根据预设的第二灰度阈值，在所述基准边感兴趣区域内按照预设方向进行遍历，确定多个第二目标像素点。
6.根据权利要求1、2、4或5所述的分板品质检测方法，其特征在于，所述根据所述切割边拟合曲线和所述基准边拟合曲线，确定所述目标单元板的分板切割品质，包括：
基于预设的检测间距，确定所述切割边拟合曲线的第一检测点集合以及所述基准边拟合曲线的第二检测点集合；
根据所述第一检测点集合和所述第二检测点集合进行距离计算，确定距离集合；
根据所述距离集合以及预设的距离阈值，确定所述目标单元板的分板切割品质。
7.根据权利要求6所述的分板品质检测方法，其特征在于，所述根据所述第一检测点集合和所述第二检测点集合进行距离计算，确定距离集合，包括：
在所述第一检测点集合中确定第一目标检测点的第一坐标数据；
在所述第二检测点集合中确定第二目标检测点的第二坐标数据，所述第二目标检测点和所述第一目标检测点相对应；
根据所述第一坐标数据和所述第二坐标数据进行距离计算，确定第一距离值。
8.一种分板品质检测装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于在完成目标单元板的分板切割之后，确定第一位置数据及获取当前产品的历史检测数据，所述第一位置数据用于表征目标单元板在当前产品上的相对位置，所述历史检测数据用于表征所述当前产品在前工序的检测数据；
第二确定模块，用于根据所述第一位置数据以及所述历史检测数据，确定所述目标单元板的历史品质数据；
第一控制模块，用于在所述目标单元板的历史品质数据表征为不良品的情况下，将所述目标单元板放置到不良品放置区；
第二控制模块，用于在所述目标单元板的历史品质数据未表征为不良品的情况下，对所述目标单元板进行品质图像检测及分拣，其中，所述品质图像检测及分拣包括：
在预设的曝光条件下，获取所述目标单元板的目标图像；
基于所述目标图像进行曲线拟合，确定切割边拟合曲线和基准边拟合曲线；
根据所述切割边拟合曲线和所述基准边拟合曲线，确定所述目标单元板的分板切割品质；
基于所述目标单元板的分板切割品质，将所述目标单元板放置到不良品放置区或良品放置区。
9.一种分板机，包括处理器及存储器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时用于实现如权利要求1至7任一项所述的分板品质检测方法。
10.一种电路板生产线，其特征在于，包括如权利要求9所述的分板机。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3090061U (ja) * | 2002-05-17 | 2002-11-22 | 由田新技股▲ふん▼有限公司 | プリント基板板材表面瑕疵検査即時報告装置 |
| TW200951421A (en) * | 2008-06-11 | 2009-12-16 | Unimicron Technology Corp | Piling process and apparatus for defective daughter board with printing mark of circuit board |
| CN109719056A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-07 | 惠州学院 | 一种基于机器视觉的摄像头模块调焦流水线及其方法 |
| CN112505055A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-03-16 | 苏州维嘉科技股份有限公司 | 一种电路板的漏铜检测方法以及装置 |
| CN114018950A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-02-08 | 浪潮(山东)计算机科技有限公司 | 一种线路板分板检测系统 |
| CN116001000A (zh) * | 2023-01-10 | 2023-04-25 | 苏州市凯思泰克自动化设备有限公司 | 一种pcb分板机智能化控制方法及系统 |
| WO2023124725A1 (zh) * | 2021-12-31 | 2023-07-06 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 边缘检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116612077A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-08-18 | 桂林方振电子科技有限公司 | 一种电路板检测方法及系统 |
-
2023
- 2023-12-28 CN CN202311823572.5A patent/CN117470872B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3090061U (ja) * | 2002-05-17 | 2002-11-22 | 由田新技股▲ふん▼有限公司 | プリント基板板材表面瑕疵検査即時報告装置 |
| TW200951421A (en) * | 2008-06-11 | 2009-12-16 | Unimicron Technology Corp | Piling process and apparatus for defective daughter board with printing mark of circuit board |
| CN109719056A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-07 | 惠州学院 | 一种基于机器视觉的摄像头模块调焦流水线及其方法 |
| CN112505055A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-03-16 | 苏州维嘉科技股份有限公司 | 一种电路板的漏铜检测方法以及装置 |
| CN114018950A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-02-08 | 浪潮(山东)计算机科技有限公司 | 一种线路板分板检测系统 |
| WO2023124725A1 (zh) * | 2021-12-31 | 2023-07-06 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 边缘检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116001000A (zh) * | 2023-01-10 | 2023-04-25 | 苏州市凯思泰克自动化设备有限公司 | 一种pcb分板机智能化控制方法及系统 |
| CN116612077A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-08-18 | 桂林方振电子科技有限公司 | 一种电路板检测方法及系统 |
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