CN118150581B - 柔板压点次品的检测方法、系统、装置和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种柔板压点次品的检测方法、系统、装置和存储介质，方法包括预先获取在检测光源的指定光源条件下的压点深度检测模型；检测光源具有环形照明模式和高侧照明模式；在环形照明模式下获取柔板的第一待检压点图像；当第一待检压点图像中存在凹陷时，获取在高侧照明模式下的第二待检压点图像；当第二待检压点图像中凹陷位置处存在底铜时，在指定光源条件下获取第三待检压点图像；对第三待检压点图像进行特征提取得到凹陷位置处的灰阶特征值；将灰阶特征值输入压点深度检测模型中，得到凹陷位置处的压点深度；并根据压点深度判断柔板是否为压点次品。本发明实现了凹陷处压点深度的检测，能避免轻微压点的误判，有效避免了大量良率损失。

Description

柔板压点次品的检测方法、系统、装置和存储介质
技术领域
本发明涉及柔性线路板制作技术领域，具体涉及一种柔板压点次品的检测方法、系统、装置和存储介质。
背景技术
柔性线路板（FPC，简称柔板）因具有可弯曲、折叠重量轻和体积小等优点，已在航空航天、手机、电脑、数字相机等领域被广泛应用。
在柔性线路板制作时，为提升效率常采用卷料方式生产，但柔板产品通常较薄（十几微米），在生产过程中由于水平线体滚轮上的微小异物，常对产品造成大批量深浅不一的压点或擦伤。然而，由于AOI检测设备（即光学检测设备）的局限性，仅能检测出压点凹陷处的平面图像，无法实时测量出压点凹陷处实际的压点深度；且当压点深度＞1μm时，便会由于AOI检测设备中的检测光源在凹陷处的折射减少而使该处亮度降低，从而导致大量不影响功能和外观的轻微压点被误判为压点次品，造成大量良率损失。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种柔板压点次品的检测方法、系统、装置和存储介质，以解决现有AOI检测技术中无法检测出柔板压点凹陷处的实际压点深度导致无法真正检测出压点次品的问题。
本发明提供了一种柔板压点次品的检测方法，所述方法包括：
预先获取压点深度检测模型；其中，所述压点深度检测模型在检测光源的指定光源条件下获得，所述检测光源具有环形照明模式和高侧照明模式；
在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像；当所述第一待检压点图像中存在凹陷时，将所述环形照明模式切换为所述高侧照明模式，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像；
当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处存在底铜时，在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取所述柔板的第三待检压点图像；
对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值；
将所述灰阶特征值输入所述压点深度检测模型中，得到所述凹陷对应位置处的压点深度；并根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品。
可选地，预先获取压点深度检测模型，包括：
获取多个压点样品；其中，每个所述压点样品均具有已知压点深度，且每个所述压点样品对应的已知压点深度互不相等；
在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取每个所述压点样品的样品图像；
在所述样品图像存在凹陷时，对存在凹陷的所述样品图像进行特征提取，得到对应的平均灰阶值；
根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值和已知压点深度进行模型拟合，得到所述压点深度检测模型。
可选地，根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值和已知压点深度进行模型拟合，得到所述压点深度检测模型，包括：
采用对数模型拟合方法，根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值和已知压点深度进行模型拟合，得到拟合曲线；
计算所述拟合曲线的拟合度；
在所述拟合度满足预设条件时，将所述拟合曲线确定为所述压点深度检测模型；
在所述拟合度不满足所述预设条件时，对所述指定光源条件进行调整，得到调整光源条件；并在所述检测光源的所述调整光源条件下，重新获取每个所述压点样品对应的调整样品图像；并重新根据所述调整样品图像所提取的平均灰阶值和对应的已知压点深度进行模型拟合，得到调整后的所述拟合曲线；直至调整后的所述拟合曲线对应的所述拟合度满足所述预设条件，将调整后的所述拟合曲线确定为所述压点深度检测模型，并将所述调整光源条件确定为更新后的所述指定光源条件。
可选地，所述压点深度检测模型的表达式为：
；
其中，y为所述灰阶特征值，x为所述压点深度，a和b分别为函数系数，ln(*)为对数函数。
可选地，所述预设条件具体包括：所述拟合度大于或等于0.95。
可选地，所述指定光源条件包括光源照明模式和光源亮度；
其中，所述光源照明模式具体为所述环形照明模式；和/或，所述光源亮度的范围为500~5000lm。
可选地，对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值，包括：
从所述第三待检压点图像中，提取凹陷区域图像；
将所述凹陷区域图像进行灰度化，得到所述凹陷区域图像中每个像素的灰阶值；
对所述凹陷区域图像中所有像素的灰阶值进行求均值运算，得到所述凹陷对应位置处的所述灰阶特征值。
可选地，根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品，包括：
判断所述压点深度是否超过预设阈值；
若是，将所述柔板确定为压点次品，否则将所述柔板确定为正常产品。
可选地，在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像之后，所述方法还包括：
当所述第一待检压点图像中不存在凹陷时，直接将所述柔板确定为正常产品。
可选地，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像之后，所述方法还包括：
当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处不存在底铜时，获取所述柔板的无铜区域占比；
当所述无铜区域占比满足第二预设条件时，将所述柔板确定为压点次品，否则将所述柔板确定为正常产品。
此外，本发明还提供一种柔板压点次品的检测系统，应用于前述的柔板压点次品的检测方法中，包括：
模型获取模块，用于预先获取压点深度检测模型；其中，所述压点深度检测模型在检测光源的指定光源条件下获得，所述检测光源具有环形照明模式和高侧照明模式；
第一图像获取模块，用于在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像；
第二图像获取模块，用于当所述第一待检压点图像中存在凹陷时，将所述环形照明模式切换为所述高侧照明模式，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像；
第三图像获取模块，用于当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处存在底铜时，在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取所述柔板的第三待检压点图像；
特征提取模块，用于对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值；
次品检测模块，用于将所述灰阶特征值输入所述压点深度检测模型中，得到所述凹陷对应位置处的压点深度；并根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品。
此外，本发明还提供了一种柔板压点次品的检测装置，包括处理器、存储器和存储在所述存储器中且可运行在所述处理器上的计算机程序，所述计算机程序运行时实现前述的柔板压点次品的检测方法中的方法步骤。
此外，本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括：至少一个指令，在所述指令被执行时实现前述的柔板压点次品的检测方法中的方法步骤。
本发明的有益效果：预先获取的压点深度检测模型可以用来检测压点深度，因此在压点次品检测时，首先获取该压点深度检测模型，便于后续高效、精准地检测出柔板的压点深度；然后获取环形照明模式下的第一待检压点图像，通过该图像上凹陷的识别，可以初步判定该柔板存在因压点所导致的疑似次品，还需要进一步判断；因此当第一待检压点图像确定存在凹陷时，切换照明模式，改成高侧照明模式，方便基于该模式下的第二待检压点图像，判断出凹陷处是否存在底铜，进而在凹陷处存在底铜时，可以确定出该凹陷处出现了压点，方便后续进一步检测压点深度；当凹陷处存在底铜时，再次获取第三待检压点图像，该图像的获取环境在与压点深度检测模型的获取环境相同，便于基于压点深度检测模型以及第三待检压点图像经特征提取得到的灰阶特征值，来精准检测出凹陷处真实的压点深度，检测压点深度的准确性和可靠性高；最后利用检测出的压点深度，可以直接进行判次；
本发明的柔板压点次品的检测方法、系统、装置和存储介质，实现了疑似次品中凹陷处真实的压点深度的检测，能避免传统AOI检测设备因无法检测凹陷处实际的压点深度，导致大量不影响功能和外观的轻微压点被误判为压点次品，检测压点深度的准确性和可靠性高，进而能实现精准的判次，有效避免了大量良率损失。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
图1示出了AOI检测技术中检测光源的结构模型图；
图2A示出了在传统AOI检测技术中，第一种柔板样品铜面在检测光源的环形照明模式下所采集的实物图像；
图2B示出了在传统AOI检测技术中，第二种柔板样品铜面在检测光源的环形照明模式下所采集的实物图像；
图2C示出了在传统AOI检测技术中，第二种柔板样品铜面在检测光源的高侧照明模式下所采集的实物图像；
图3示出了本发明实施例一中一种柔板压点次品的检测方法的流程图；
图4示出了本发明实施例一中拟合曲线的示意图；
图5示出了本发明实施例一中柔板压点次品的检测方法的完整流程图；
图6示出了本发明实施例二中一种柔板压点次品的检测系统的结构图。
各附图标记说明如下：
1、环形灯珠阵列，2、方形灯珠阵列，100、凹陷区域，200、底铜区域。
具体实施方式
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
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。同时，以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作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。
实施例一
在柔板的AOI检测工序中，通常会用到检测光源，该光源的结构模型如图1所示，包括一个环形灯珠阵列1和三个方形灯珠阵列2；环形灯珠阵列1由一组绕圆周排列的灯珠（灯珠即LED灯）组成；在每个方形灯珠阵列2中，方形灯珠阵列2由若干组平行的灯珠组成，这些平行的灯珠组成一个方形；三个方形灯珠阵列2均匀布设于环形灯珠阵列1的下方的一个圆周上，三个方形灯珠阵列2的出光方向均朝向环形灯珠阵列1，且三个方形灯珠阵列2的法线方向与环形灯珠阵列1所在圆周平面之间的夹角均为45°。基于图1的结构模型，检测光源具有两种照明模式，第一种是环形照明模式，即仅开启环形灯珠阵列1，可用于观察柔板产品表面的凹陷情况；第二种是高侧照明模式，即同时开启环形灯珠阵列1和三个方形灯珠阵列2，可用于观察柔板产品表面的底铜分布情况。
在传统技术中，当采用环形照明模式时，一种柔板样品铜面上的压点（或凹陷）经过检测光源照射后，在图像中呈黑色阴影，如图2A所示，在图2A中，100指凹陷区域；另一种柔板样品（与图2A所述的柔板样品为不同样品）铜面上的凹陷区域经过检测光源照射后，在图像中也呈黑色阴影，如图2B所示。上述两种样品在传统AOI检测技术中，无法检测实际压点深度，通过图像观察均会被认为是压点次品。
进一步地，当采用高侧照明模式去照射图2B中的柔板样品，在图像中能显示出凹陷区域的底铜分布情况，如图2C所示，在图2C中，200指底铜区域。
然而，真正的判次需要依据实际压点深度，对于图2A中的柔板样品，其凹陷区域100经过人工测量得到的实际凹陷深度（即实际压点深度）为14μm（超过了预设阈值），为真正的压点次品；而对于图2B中的柔板样品，其凹陷区域100经过人工测量得到的实际压点深度为2μm（未超过了预设阈值），并非真正的压点次品；因此传统的AOI检测技术，无法自动检测出压点深度，会因铜面凹陷造成亮度降低导致误判。
为解决上述问题，本实施例涉及一种柔板压点次品的检测方法，如图3所示，该方法包括：
S1：预先获取压点深度检测模型；其中，所述压点深度检测模型在检测光源的指定光源条件下获得，所述检测光源具有环形照明模式和高侧照明模式；
S2：在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像；当所述第一待检压点图像中存在凹陷时，将所述环形照明模式切换为所述高侧照明模式，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像；
S3：当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处存在底铜时，在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取所述柔板的第三待检压点图像；
S4：对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值；
S5：将所述灰阶特征值输入所述压点深度检测模型中，得到所述凹陷对应位置处的压点深度；并根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品。
本实施例中，预先获取的压点深度检测模型可以用来检测压点深度，因此在压点次品检测时，首先获取该压点深度检测模型，便于后续高效、精准地检测出柔板的压点深度；然后获取环形照明模式下的第一待检压点图像，通过该图像上凹陷的识别，可以初步判定该柔板存在因压点所导致的疑似次品，还需要进一步判断；因此当第一待检压点图像确定存在凹陷时，切换照明模式，改成高侧照明模式，方便基于该模式下的第二待检压点图像，判断出凹陷处是否存在底铜，进而在凹陷处存在底铜时，可以确定出该凹陷处出现了压点，方便后续进一步检测压点深度；当凹陷处存在底铜时，再次获取第三待检压点图像，该图像的获取环境在与压点深度检测模型的获取环境相同，便于基于压点深度检测模型以及第三待检压点图像经特征提取得到的灰阶特征值，来精准检测出凹陷处真实的压点深度，检测压点深度的准确性和可靠性高；最后利用检测出的压点深度，可以直接进行判次。
本实施例的柔板压点次品的检测方法，实现了疑似次品中凹陷处真实的压点深度的检测，能避免传统AOI检测设备因无法检测凹陷处实际的压点深度，导致大量不影响功能和外观的轻微压点被误判为压点次品，检测压点深度的准确性和可靠性高，进而能实现精准的判次，有效避免了大量良率损失。
本实施例所采用的检测光源为传统技术中的检测光源，即图1所示的检测光源，具有环形照明模式和高侧照明模式两种照明模式。
下面对本实施例的柔板压点次品的检测方法的每个步骤进行详细说明。
优选地，在本实施例S1中，检测光源的指定光源条件包括光源照明模式和光源亮度。
通过上述指定光源条件的设定，一方面能便于拟合得到拟合度较高的压点深度检测模型，进而方便后续压点次品的判定；另一方面能统一检测环境，在确保能采集到压点图像的基础上，还使得压点深度检测模型具有通用性，提升压点检测的准确性和可靠性。
具体地，本实施例中所述光源照明模式具体为所述环形照明模式。
具体地，本实施例中所述光源亮度的范围为500~5000lm。
优选地，本实施例S1包括：
S11：获取多个压点样品；其中，每个所述压点样品均具有已知压点深度，且每个所述压点样品对应的已知压点深度互不相等；
S12：在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取每个所述压点样品的样品图像；
S13：在所述样品图像存在凹陷时，对存在凹陷的所述样品图像进行特征提取，得到对应的平均灰阶值；
S14：根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值进行模型拟合，得到所述压点深度检测模型。
在S11中，通过多个具有互不相等的已知压点深度的压点样品，能确保后续拟合出准确率较高的压点深度检测模型；在S13~S14中，当存在凹陷时，以平均灰阶值作为模型拟合的特征，该平均灰阶值能反映出凹陷区域的实际情况，能确保模拟拟合的准确性，且方法简单有效。
在S11中，压点样品的数量大于5，即需要至少5个不同已知压点深度的压点样品。
在S12中，在检测光源的指定光源条件（即环形照明模式，光源亮度的范围为500~5000lm）下，对每个压点样品进行照射，并拍摄对应的照片；当拍摄照片后，按照图片放大倍数50~500倍、以及图片分辨率≥96DPI的图像处理方法，对照片进行处理，即得到每个压点样品对应的样品图像。
在S13中，样品图像中的凹陷情况，可通过人工判定，也可通过图像处理的方法识别，当采用图像处理的方法时，可采用边缘检测、边缘特征提取、形态学分析以及利用分类器分类等步骤来识别凹陷，这些步骤均为图像处理中的常规技术，具体细节此处不再赘述。
在S13中，对于任一个存在凹陷的样品图像，提取其对应的凹陷区域图像，并统计凹陷区域图像中每个像素的灰阶值（即灰度值，可通过灰度化处理后获得），通过求所有像素的灰阶值的平均值的方法，得到该存在凹陷的样品图像对应的平均灰阶值。
优选地，S14包括：
S141：采用对数模型拟合方法，根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值和已知压点深度进行模型拟合，得到拟合曲线；
S142：计算所述拟合曲线的拟合度；
S143：在所述拟合度满足第一预设条件时，将所述拟合曲线确定为所述压点深度检测模型；
S144：在所述拟合度不满足所述第一预设条件时，对所述指定光源条件进行调整，得到调整光源条件；并在所述检测光源的所述调整光源条件下，重新获取每个所述压点样品对应的调整样品图像；并重新根据所述调整样品图像所提取的平均灰阶值和对应的已知压点深度进行模型拟合，得到调整后的所述拟合曲线；直至调整后的所述拟合曲线对应的所述拟合度满足所述第一预设条件，将调整后的所述拟合曲线确定为所述压点深度检测模型，并将所述调整光源条件确定为更新后的所述指定光源条件。
通过上述方法，能确保拟合出的压点深度检测模型的拟合度较高，确保后续在利用压点深度检测模型来检测压点深度时，检测的准确率较高，进而有效提升压点次品的检测准确率，避免良率损失。
具体地，在模型拟合之前，可通过人工观察与分析，对压点深度与灰阶特征值之间的关系进行定性分析，发现压点深度与灰阶特征值之间呈非线性的反比关系，因此在S141中，采用对数模型拟合方法，可以较好地分析出压点深度和灰阶特征值之间的非线性反比关系，揭示压点深度和灰阶特征值之间的变化规律，进而便于后续能直接根据需要检测的凹陷区域的灰阶特征值来检测出对应的压点深度。该对数模型拟合方法的具体操作方法采用常规的操作方法，例如选择对数模型、使用最小二乘法或其他优化算法来估计对数模型中的参数（即后文中的函数系数a和b）以及模型检验（例如后文中的计算拟合度），具体细节此处不再赘述。
具体地，在S142中，所述拟合度的计算公式为：
；
其中，R2为所述拟合度，SSR为所述拟合曲线的残差平方和，SST为所述拟合曲线的总平方和。
SSR（即Sum of Squares Residual）是残差平方和，表示拟合曲线与实际观测值之间的差异；SST（即Sum of Squares Total）是总平方和，表示实际观测值与它们的均值之间的差异。R2又称拟合曲线的决定系数或拟合优度，是衡量拟合曲线与实际数据拟合长度的统计指标，表示拟合曲线对总变差的解释程度，数值介于0和1之间；数值越接近1，表示拟合曲线对数据的拟合效果越好，越接近0，则表示拟合曲线对数据的拟合效果越差。
具体地，SSR和SST的计算公式分别如下：
；
；
其中，为第i个实际观测值（即样品图像的平均灰阶值），为拟合曲线预测出的 第i个预测值，为实际观测值的均值，n为实际观测值的数量。
具体地，在S143~S144中，第一预设条件具体包括：所述拟合度大于或等于0.95。
当拟合度（即R2）大于或等于0.95时，说明此时的拟合曲线对数据的拟合效果较好，可以很好地反映出压点深度和平均灰阶值之间的拟合关系，则无需继续拟合，即可将此时的拟合曲线确定最终能准确预测出压点深度的压点深度检测模型。
当拟合度（即R2）小于0.95时，说明此时的拟合曲线对数据的拟合效果不佳，需要对指定光源条件进行调整，并重新获取在调整光源条件下的调整样品图像，按照前述计算平均灰阶值的方法，重新计算存在凹陷的调整样品图像对应的平均灰阶值；然后按照前述模型拟合同样的方法，重新根据计算出的平均灰阶值和存在凹陷的调整样品图像对应的已知压点深度，拟合出新的拟合曲线；当新的拟合曲线的拟合度还不满足大于或等于0.95，则按照同样的方法继续拟合新的拟合曲线，直至新的拟合曲线的拟合度满足大于或等于0.95，则停止拟合。
具体地，所述压点深度检测模型的表达式为：
；
其中，y为所述灰阶特征值，x为所述压点深度，a和b分别为函数系数，ln(*)为对数函数。
压点深度检测模型的拟合过程，其实质为确定函数系数a和b，即当函数系数a和b确定出之后，则可得到最终的压点深度检测模型。
在一个具体实施方式中，柔板样品为双层板，该双层板由两层铜箔和一层PI（即聚酰亚胺）层的叠构组成，PI层位于两层铜箔之间，即叠构的结构顺序为铜箔/PI层/铜箔，对应的厚度为12μm/25μm/12μm。
在S11中，收集到上述类型的6片压点样品，对应的已知压点深度分别为1.2μm、2.1μm、4.5μm、6.4μm、8.9μm和14.6μm。
在S12中，指定光源条件下的光源照明模式为环形照明模式，光源亮度为2500lm，图像处理方法中图片放大倍数为100倍、图片分辨率为96DPI，得到6个样品图像。
在S13中，6个样品图像中均存在凹陷，分别读取凹陷区域对应的平均灰阶值，分别为230、158、75、55、42、18。
在S14中，预先设定拟合曲线的函数表达式为：。
根据6个已知压点深度和6个平均灰阶值，拟合出的拟合曲线如图4所示，对应的函 数系数a=﹣79.76，b=﹣0.26179，计算对应的拟合度R2=0.96115，满足R2≥0.95的第一预设条 件，则将该拟合曲线确定为最终的压点深度检测模型。
具体地，在本实施例S2中，获取柔板的第一待检压点图像同样是在环形照明模式下采集的，此时检测光源的亮度也为500~5000lm，但与指定光源条件下的光源亮度可以相同或不同。
当S2获取到第一待检压点图像之后，可通过人工观察或图像处理的方法，确定该图像中是否存在凹陷；当存在凹陷时，将检测光源的照明模式由环形照明模式切换成高侧照明模式，再次采集柔板的图像，得到第二待检压点图像；当获取到第二待检压点图像之后，可通过人工观察或图像处理的方法，确定该图像中与凹陷对应的位置处是否存在底铜；在S3中，当与凹陷对应的位置处存在底铜时，再将检测光源的照明模式由高侧照明模式切换成环形照明模式（指定光源条件下的照明模式），并将检测光源的亮度按照指定光源条件的光源亮度进行调节（例如前述具体实施方式中，光源亮度为2500lm，图像处理方法中图片放大倍数为100倍、图片分辨率为96DPI），再次采集柔板的图像，得到第三待检压点图像。
优选地，在S2中，在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像之后，该方法还包括：
当所述第一待检压点图像中不存在凹陷时，直接将所述柔板确定为正常产品。
当第一待检压点图像中不存在凹陷，则说明该柔板上不存在压点，不为压点次品，即可直接将该柔板确定为正常产品。
优选地，在S3中，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像之后，该方法还包括：
当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处不存在底铜时，获取所述柔板的无铜区域占比；
当所述无铜区域占比满足第二预设条件时，将所述柔板确定为压点次品，否则将所述柔板确定为正常产品。
当第二待检压点图像中的凹陷位置处不存在底铜时，则对应的柔板有可能因制造工艺的误差，导致该压点处存在缺陷，即可视为疑似次品；此时通过获取整个柔板的无铜区域占比（指柔板铜面上无铜区域的面积与整个铜面面积之间的比例），并判断该无铜区域占比是否满足第二预设条件，来确定底铜的缺损情况是否满足判次的标准；当无铜区域占比满足第二预设条件，即视为该柔板底铜的缺损情况满足判次标准，为压点次品，否则说明底铜的缺损情况在可接受的范围内，视为正常产品。
其中，无铜区域占比同样可在第二待检压点图像中通过人工观察或图像处理的方法获得，具体细节此处不再赘述。
优选地，第二预设条件具体包括：无铜区域占比大于或等于占比阈值。
即当无铜区域占比超过占比阈值时，表明无铜区域过大，不符合正常产品要求，柔板为压点次品；而当无铜区域占比未超过占比阈值时，表明无铜区域在误差接受范围内，柔板为正常产品。
占比阈值可视具体产品设计而定，例如取20%，即当无铜区域占比超过20%，判为压点次品。应理解，不同设计的柔板产品的占比阈值可能相同或不同。
优选地，本实施例S4包括：
S41：从所述第三待检压点图像中，提取凹陷区域图像；
S42：将所述凹陷区域图像进行灰度化，得到所述凹陷区域图像中每个像素的灰阶值；
S43：对所述凹陷区域图像中所有像素的灰阶值进行求均值运算，得到所述凹陷对应位置处的所述灰阶特征值。
通过提取凹陷区域图像并进行灰度化，便于对凹陷区域的特征进行统计分析，通过凹陷区域图像中所有像素的灰阶值的求均值计算，可以得到能反映凹陷区域特征平均分布情况的灰阶特征值，能更好地表示凹陷区域的真实情况，进而确保最终得到的压点深度的准确性和可靠性。
优选地，在本实施例S5中，将S4中得到的灰阶特征值直接输入到压点深度检测模型中，即可得到对应的压点深度。
在本实施例S5中，根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品，包括：
判断所述压点深度是否超过预设阈值；
若是，将所述柔板确定为压点次品，否则将所述柔板确定为正常产品。
通过压点深度与预设阈值的直接比较，能实现准确、高效地判次，筛选出压点次品，确保柔板产线的生产良率。
压点深度对应的预设阈值可根据实际柔板产品设计而定，例如本实施例预设阈值取10μm，当压点深度超过10μm，则柔板为压点次品，否则为正常产品。应理解，不同设计的柔板产品的预设阈值可能相同或不同。
本实施例的柔板压点次品的检测方法的完整流程图如图5所示。
应理解，由于柔板上可能存在多个因水平线体滚轮上的微小异物所导致的压点，因此在获取的第一待检压点图像中可能存在多个凹陷；对于每个凹陷，均按照本实施例上述S1~S5的步骤执行，检测得到每个凹陷处的压点深度；最后若存在至少一个压点深度超过预设阈值，均将柔板判为压点次品，只有当所有压点深度均未超过预设阈值时，才将柔板判为正常产品。
实施例二
一种柔板压点次品的检测系统，应用于实施例一的柔板压点次品的检测方法中，如图6所示，包括：
模型获取模块，用于预先获取压点深度检测模型；其中，所述压点深度检测模型在检测光源的指定光源条件下获得，所述检测光源具有环形照明模式和高侧照明模式；
第一图像获取模块，用于在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像；
第二图像获取模块，用于当所述第一待检压点图像中存在凹陷时，将所述环形照明模式切换为所述高侧照明模式，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像；
第三图像获取模块，用于当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处存在底铜时，在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取所述柔板的第三待检压点图像；
特征提取模块，用于对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值；
次品检测模块，用于将所述灰阶特征值输入所述压点深度检测模型中，得到所述凹陷对应位置处的压点深度；并根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品。
在本实施例中，预先获取的压点深度检测模型可以用来检测压点深度，因此在压点次品检测时，首先通过模型获取模块来获取该压点深度检测模型，便于后续高效、精准地检测出柔板的压点深度；然后利用第一图像获取模块获取环形照明模式下的第一待检压点图像，通过该图像上凹陷的识别，可以初步判定该柔板存在因压点所导致的疑似次品，还需要进一步判断；因此当第一待检压点图像确定存在凹陷时，切换照明模式，改成高侧照明模式，方便利用第二图像获取模块基于该模式下的第二待检压点图像，判断出凹陷处是否存在底铜，进而在凹陷处存在底铜时，可以确定出该凹陷处出现了压点，方便后续进一步检测压点深度；当凹陷处存在底铜时，再次利用第三图像获取模块获取第三待检压点图像，该图像的获取环境在与压点深度检测模型的获取环境相同，便于基于压点深度检测模型、以及利用特征提取模块对第三待检压点图像进行特征提取得到的灰阶特征值，来精准检测出凹陷处真实的压点深度，检测压点深度的准确性和可靠性高；最后通过次品检测模块，利用检测出的压点深度，可以直接进行判次；
本实施例的柔板压点次品的检测系统，实现了疑似次品中凹陷处真实的压点深度的检测，能避免传统AOI检测设备因无法检测凹陷处实际的压点深度，导致大量不影响功能和外观的轻微压点被误判为压点次品，检测压点深度的准确性和可靠性高，进而能实现精准的判次，有效避免了大量良率损失。
本实施例所述柔板压点次品的检测系统中各模块的功能与实施例一所述的柔板压点次品的检测方法的方法步骤相同，因此本实施例中的未尽细节，详见实施例一及图1至图5的具体描述，此处不再赘述。
实施例三
一种柔板压点次品的检测装置，包括处理器、存储器和存储在所述存储器中且可运行在所述处理器上的计算机程序，所述计算机程序运行时实现实施例一的柔板压点次品的检测方法中的方法步骤。
通过存储在存储器上的计算机程序，并运行在处理器上，实现了疑似次品中凹陷处真实的压点深度的检测，能避免传统AOI检测设备因无法检测凹陷处实际的压点深度，导致大量不影响功能和外观的轻微压点被误判为压点次品，检测压点深度的准确性和可靠性高，进而能实现精准的判次，有效避免了大量良率损失。
所称处理器可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
存储器可用于存储计算机程序和/或模型，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模型，以及调用存储在存储器内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（例如声音播放功能、图像播放功能等）；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（例如音频数据、视频数据等）。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（SmartMedia Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
应理解可由计算机程序实现流程图和/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。
本实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括：至少一个指令，在所述指令被执行时实现实施例一的柔板压点次品的检测方法中的方法步骤。
通过执行包含至少一个指令的计算机存储介质，实现了疑似次品中凹陷处真实的压点深度的检测，能避免传统AOI检测设备因无法检测凹陷处实际的压点深度，导致大量不影响功能和外观的轻微压点被误判为压点次品，检测压点深度的准确性和可靠性高，进而能实现精准的判次，有效避免了大量良率损失。
同理，本实施例的未尽细节，详见实施例一、实施例二及图1至图6的具体描述，此处不再赘述。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (11)

1.一种柔板压点次品的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
预先获取压点深度检测模型；其中，所述压点深度检测模型在检测光源的指定光源条件下获得，所述检测光源具有环形照明模式和高侧照明模式；
在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像；当所述第一待检压点图像中存在凹陷时，将所述环形照明模式切换为所述高侧照明模式，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像；
当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处存在底铜时，在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取所述柔板的第三待检压点图像；
对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值；
将所述灰阶特征值输入所述压点深度检测模型中，得到所述凹陷对应位置处的压点深度；并根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品；
所述压点深度检测模型的表达式为：
；
其中，y为所述灰阶特征值，x为所述压点深度，a和b分别为函数系数，ln(*)为对数函数；
其中，对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值，包括：
从所述第三待检压点图像中，提取凹陷区域图像；
将所述凹陷区域图像进行灰度化，得到所述凹陷区域图像中每个像素的灰阶值；
对所述凹陷区域图像中所有像素的灰阶值进行求均值运算，得到所述凹陷对应位置处的所述灰阶特征值。
2.根据权利要求1所述的柔板压点次品的检测方法，其特征在于，预先获取压点深度检测模型，包括：
获取多个压点样品；其中，每个所述压点样品均具有已知压点深度，且每个所述压点样品对应的已知压点深度互不相等；
在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取每个所述压点样品的样品图像；
在所述样品图像存在凹陷时，对存在凹陷的所述样品图像进行特征提取，得到对应的平均灰阶值；
根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值和已知压点深度进行模型拟合，得到所述压点深度检测模型。
3.根据权利要求2所述的柔板压点次品的检测方法，其特征在于，根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值和已知压点深度进行模型拟合，得到所述压点深度检测模型，包括：
采用对数模型拟合方法，根据所有存在凹陷的所述样品图像对应的平均灰阶值和已知压点深度进行模型拟合，得到拟合曲线；
计算所述拟合曲线的拟合度；
在所述拟合度满足第一预设条件时，将所述拟合曲线确定为所述压点深度检测模型；
在所述拟合度不满足所述第一预设条件时，对所述指定光源条件进行调整，得到调整光源条件；并在所述检测光源的所述调整光源条件下，重新获取每个所述压点样品对应的调整样品图像；并重新根据所述调整样品图像所提取的平均灰阶值和对应的已知压点深度进行模型拟合，得到调整后的所述拟合曲线；直至调整后的所述拟合曲线对应的所述拟合度满足所述第一预设条件，将调整后的所述拟合曲线确定为所述压点深度检测模型，并将所述调整光源条件确定为更新后的所述指定光源条件。
4.根据权利要求3所述的柔板压点次品的检测方法，其特征在于，所述第一预设条件具体包括：所述拟合度大于或等于0.95。
5.根据权利要求1所述的柔板压点次品的检测方法，其特征在于，所述指定光源条件包括光源照明模式和光源亮度；
其中，所述光源照明模式具体为所述环形照明模式；和/或，所述光源亮度的范围为500~5000lm。
6.根据权利要求1所述的柔板压点次品的检测方法，其特征在于，根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品，包括：
判断所述压点深度是否超过预设阈值；
若是，将所述柔板确定为压点次品，否则将所述柔板确定为正常产品。
7.根据权利要求1所述的柔板压点次品的检测方法，其特征在于，在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像之后，所述方法还包括：
当所述第一待检压点图像中不存在凹陷时，直接将所述柔板确定为正常产品。
8.根据权利要求1所述的柔板压点次品的检测方法，其特征在于，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像之后，所述方法还包括：
当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处不存在底铜时，获取所述柔板的无铜区域占比；
当所述无铜区域占比满足第二预设条件时，将所述柔板确定为压点次品，否则将所述柔板确定为正常产品。
9.一种柔板压点次品的检测系统，其特征在于，应用于如权利要求1至8任一项所述的柔板压点次品的检测方法中，所述系统包括：
模型获取模块，用于预先获取压点深度检测模型；其中，所述压点深度检测模型在检测光源的指定光源条件下获得，所述检测光源具有环形照明模式和高侧照明模式；
第一图像获取模块，用于在所述检测光源的所述环形照明模式下，获取柔板的第一待检压点图像；
第二图像获取模块，用于当所述第一待检压点图像中存在凹陷时，将所述环形照明模式切换为所述高侧照明模式，获取所述柔板在所述高侧照明模式下的第二待检压点图像；
第三图像获取模块，用于当所述第二待检压点图像中与所述凹陷对应的位置处存在底铜时，在所述检测光源的所述指定光源条件下，获取所述柔板的第三待检压点图像；
特征提取模块，用于对所述第三待检压点图像进行特征提取，得到所述凹陷对应位置处的灰阶特征值；
次品检测模块，用于将所述灰阶特征值输入所述压点深度检测模型中，得到所述凹陷对应位置处的压点深度；并根据所述压点深度，判断所述柔板是否为压点次品。
10.一种柔板压点次品的检测装置，其特征在于，包括处理器、存储器和存储在所述存储器中且可运行在所述处理器上的计算机程序，所述计算机程序运行时实现如权利要求1至8任一项所述的柔板压点次品的检测方法中的方法步骤。
11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括：至少一个指令，在所述指令被执行时实现如权利要求1至8任一项所述的柔板压点次品的检测方法中的方法步骤。
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