板卡位置检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及自动光学检测领域，特别是涉及一种板卡位置检测方法及装置。
【背景技术】
[0002] AOI (Automatic Optic Inspection，自动光学检测）设备是基于光学原理来对 焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。当自动检测时，机器通过摄像头自动扫描 PCB (Printed circuit board，印制电路板），采集图像，测试的焊点与数据库中的合格的参 数进行比较，经过图像处理，检查出PCB上的缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/ 标示出来，供维修人员修整。
[0003] 具体而言，Α0Ι系统通过流水线传送带将PCB板卡移动到摄像头的拍摄范围内，光 源的光照射在PCB板上并反射进入摄像机，摄像机根据反射光的强弱得到反映元件特征的 图像，然后通过计算机采用图像处理技术对图像进行比对处理后得到检测结果。Α0Ι系统需 要探测PCB板卡是否移动到摄像头的拍摄范围内，并且自动截取板卡图片，从而启动检测 元件等后续过程。Α0Ι系统一般使用红外、激光等外部传感器探测板卡位置，但在实现过程 中，发明人发现传统技术中至少存在如下问题：
[0004] Α0Ι系统使用外部传感器判断板卡是否进入摄像头拍摄范围，会增加系统的复杂 度和成本，且不能获取板卡的精确位置。
【发明内容】
[0005] 基于此，有必要针对Α0Ι系统检测板卡位置系统的复杂度与成本较高的问题，提 供一种板卡位置检测方法及装置。
[0006] 为了实现上述目的，本发明技术方案的实施例为：
[0007] -方面，提供了一种板卡位置检测方法，包括以下步骤：
[0008] 拍摄待检测位置的图像，获取该图像的灰度图；
[0009] 对灰度图进行边缘检测处理，得到灰度图的边缘图，获取边缘图的包含若干连通 区域的形态学图像，并计算形态学图像中的各连通区域的面积；
[0010] 获取面积中的最大值，并判断最大值是否大于或等于预设面积阈值；
[0011] 若判断结果为是，获取最大值对应的连通区域的中心点坐标，并将中心点坐标作 为板卡的中心点坐标。
[0012] 另一方面，提供了一种板卡位置检测装置，包括：
[0013] 图像获取模块，用于拍摄待检测位置的图像，获取该图像的灰度图；
[0014] 图像处理模块，用于对灰度图进行边缘检测处理，得到灰度图的边缘图；并获取边 缘图的包含若干连通区域的形态学图像；以及计算形态学图像中的各连通区域的面积；
[0015] 判断模块，用于获取面积中的最大值，并判断最大值是否大于或等于预设面积阈 值；
[0016] 位置获取模块，用于在判断模块的判断结果为是时，获取最大值对应的连通区域 的中心点坐标，并将中心点坐标作为板卡的中心点坐标。
[0017] 上述技术方案具有如下有益效果：
[0018] 通过本发明的板卡位置检测方法及装置，使Α0Ι系统能够判断摄像头拍摄的图片 中是否有板卡，从而判断板卡是否进入摄像头拍摄范围；并且能够通过所获得的定位信息 在图片中截取板卡的图像，获取板卡的精确位置，然后将图像送入检测算法中，实现对PCB 元件的检测；进而使Α0Ι系统能够通过软件方法判断板卡位置，实现流水线上板卡的进入 检测，实现对板卡的精确定位，降低成本。
【附图说明】
[0019] 通过附图中所示的本发明的优选实施例的更具体说明，本发明的上述及其它目 的、特征和优势将变得更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分，且并未刻 意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
[0020] 图1为本发明板卡位置检测方法实施例1的流程图；
[0021] 图2为本发明板卡位置检测方法一具体实施例的流程图；
[0022] 图3为本发明板卡位置检测方法一具体实施例中获取的灰度图的图像；
[0023] 图4为本发明板卡位置检测方法一具体实施例中边缘图的图像；
[0024] 图5为本发明板卡位置检测方法一具体实施例中的形态学图像；
[0025] 图6为本发明板卡位置检测装置实施例1的结构示意图。
【具体实施方式】
[0026] 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 给出了本发明的首选实施例。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更加透彻全面。
[0027] 需要说明的是，当一个元件被认为是"连接"另一个元件，它可以是直接连接到另 一个元件并与之结合为一体，或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语"边缘检测"、 "数学形态学运算"、"最大值"以及类似的表述只是为了说明的目的。
[0028] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的 技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具 体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语"及/或"包括一个或多个 相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0029] 板卡位置检测方法实施例1 :
[0030] 针对Α0Ι系统判断板卡位置的技术问题，本发明提供了一种板卡位置检测方法， 图1为本发明板卡位置检测方法实施例1的流程图；如图1所示，板卡位置检测方法包括以 下步骤：
[0031] 步骤S110 :拍摄待检测位置的图像，获取该图像的灰度图；
[0032] 步骤S120 :对灰度图进行边缘检测处理，得到灰度图的边缘图，获取边缘图的包 含若干连通区域的形态学图像，并计算形态学图像中的各连通区域的面积；此步骤中的边 缘检测处理可以将Α0Ι系统拍摄范围内获取的图像中有效物点（PCB板卡或其它流水线上 的杂物）与流水线（背景图像）相区分；此步骤中通过对该边缘图进行数学形态学运算能 够填满板卡边缘图中间的空洞，可以将各有效物点的边缘图像连通成为拥有若干个白色的 连通区域的形态学图像，以便于计算连通区域的面积。
[0033] 步骤S130 :获取面积中的最大值，并判断最大值是否大于或等于预设面积阈值； 若判定结果为是，则进入步骤S140 ;
[0034] 步骤S140 :获取最大值对应的连通区域的中心点坐标，并将该中心点坐标作为板 卡的中心点坐标。
[0035] 而步骤S130至S140的目的在于，用预设面积阈值筛去面积少于该值的区域，若最 大值小于预设面积阈值，可以认为摄像头拍摄的图中没有PCB板卡；具体而言，如果图中没 有板卡，只有纯色的背景图案，那步骤S120中就不能获得白色的连通区域，或者只有一些 面积小于预设面积阈值的区域。若当前摄像头获取的图像中没有PCB板卡，但是由于噪音 或者有其他杂物，而导致在步骤S120中得到了一些面积较小的连通区域时，在本发明板卡 位置检测方法的实施例中不会将这些区域判断为板卡。
[0036] 在一个具体实施例中，步骤S140中获取所述最大值对应的连通区域的中心点坐 标的步骤可以包括：
[0037] 对最大值对应的连通区域进行边缘检测处理，得到最大值对应的连通区域的轮 廓；
[0038] 而为了得到该最大值对应的连通区域的轮廓的中心点坐标，在一个具体实施例 中，计算中心点坐标的方法包括两种：
[0039] 1)获取该轮廓的上、下、左、右的最值点坐标，将上述最值点坐标作为所述轮廓的 边缘点坐标；对轮廓进行位置计算，得到轮廓的边缘点坐标；根据边缘点坐标，获取连通区 域的中心点坐标。
[0040] 2)对该轮廓进行位置计算，得到该轮廓的边角坐标（左上角坐标）和轮廓的长度 与宽度；根据边角坐标和长度与宽度，获取中心点坐标。
[0041] 而连通区域的中心点坐标即为PCB板卡的精确位置，Α0Ι系统可根据该精确位置， 判断PCB板卡是否移动到摄像头的拍摄范围内，并且自动截取板卡图片，从而启动检测元 件等后续过程。
[0042] 而步骤S120中计算形态学图像中的各连通区域的面积的步骤包括：
[0043] 对形态学图像中各连通区域进行处理，得到各连通区域对应的轮廓；对轮廓进行 面积计算，得到轮廓的面积。而各轮廓的面积即为各连通区域的面积。
[0044] 步骤S120中获取边缘图的包含若干连通区域的形态学图像的步骤可以通过对边 缘图进行数学形态学运算处理得以实现，具体包括：
[0045] 基于数学形态学运算处理过程，将边缘图与运算内核进行卷积运算；在本发明实 施例中，运算内核选用矩形核；具体而言，即对边缘图进行形态学闭运算处理，运算内核为 ηΧη或nXm大小的矩形核，从而得到形态学图像；运算内核的形状会影响结果图，例如若 运算内核为圆形核，经过形态学处理的图的边角会是圆弧。因为PCB板卡是矩形的，所以使 用矩形核能得到与原图像更相近的结果。
[0046] 通过本发明的板卡位置检测方法，使Α0Ι系统能够判断摄像头拍摄的图片中是否 有板卡，从而判断板卡是否进入摄像头拍摄范围；并且能够通过所获得的定位信息在图片 中截取板卡的图像，获取板卡的精确位置，然后将图像送入检测算法中，实现对PCB元件的 检测；进而使AOI系统能够通过软件方法判断板卡位置，实现流水线上板卡的进入检测，实 现对板卡