br>[0092] 运算内核在形态学运算中的具体作用是将目标图像A(在本发明实施例中为边缘 图Iedge)与核B进行卷积。
[0093] 具体而言，在腐蚀运算中
[0094] 在膨胀运算中：Dilation(A，B) = (Erosion(Ae，B))e，其中，Ae表示 A 的补集；
[0095] 在形态学闭运算中：Closing (A，B) = Erosion (Dilation (A，B)，B);
[0096] 而核心B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，所以使用矩形核心能得到与原图像更相近的结 果。其中矩形核心ηΧη也可以为nXm。
[0097] D、图像处理模块620计算形态学图像I'edge中连通区域S i的面积Area y i e (〇， 1，. . .，m)，其中m为连通区域的数目。Areamax= max(Area ;)为面积最大区域Smax，A0I系统 认为该区域是PCB板卡所在的区域。
[0098] 第二轮廓获取模块 622 对 Si使用 OpenCV (open source computer vision :开源计 算机视觉库）库中的函数cvFindContours (OpenCV图像处理库：函数cvFindContours从二 值图像中检索轮廓，并返回检测到的轮廓的个数）获得Si的轮廓q。然后由面积获取模块 624使用函数contour Area (函数cvContour Area用于计算整个或部分轮廓的面积）获得Q 的面积，判断模块630根据Q的面积，获取该面积中的最大值Area _。
[0099] E、若 Areamax是否小于 Area threshcild，其中 Area;，i e (〇, 1，· · ·，m)是每一个连通区 域中像素点的个数，表示区域的面积。而Areath_hcild表示预设面积阈值，用来筛去面积少于 该值的区域；AreathlWrold作为实验的经验值，其大小在0到w*h之间。
[0100] 若Areamax小于Area thlWrold，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，那形态学运算模块624就不能通过形态学运算 获得连通区域，或者只有一些面积小于Areath_hcild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，而导致在形态学运算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装置的实施例中Α0Ι系统不会将这些区域判断为板 卡。
[0101] F、若Areamax大于或等于Area thrashcild，位置获取模块640中的第一坐标获取模块 644可获取3_的左上、左下、右上、右下边角的最值点坐标，如下所示：
[0106] 其中，一般PCB板卡形状为矩形，在本发明一实施例的图像坐标系中，坐标原点在 图像的左上角，原点往右方向为X轴方向，原点往下方向为y轴方向，因此可以得到：
[0108] G、通过上述4个最值点，第一坐标获取模块644获得板卡的中心点坐标PeentCT = (x^w，y_tCT)，即为pcb板卡的位置：
[0111] 具体而言，第一轮廓获取模块642对Si使用OpenCV库中的函数cvFindContours 获得Si的轮廓Cp
[0112] 然后由第一坐标获取模块644使用函数boundingRect (计算点集的最外面 (up-right)矩形边界）获得(^的外接矩阵边角的最值点坐标，最后根据上述公式计算板卡 中心点坐标；
[0113] 或者由第二坐标获取模块645使用函数boundingRect获得Q的外接矩阵的左上 角坐标（xlrft up，ylrft up)，以及长w'和宽h'，此时第二坐标获取模块645获取的中心点坐标 为P_tCT= (X lrft up+w' /2, ylrft /2)。在一个具体的实施例中，第二坐标获取模块645也 可以获取(；的外接矩阵的其它边角坐标，以及以及长W'和宽h'，并通过相应的公式计算中 心点坐标。
[0114] 通过以上具体的实施例，可以看出通过本发明的板卡位置检测装置使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。
[0115] 以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实 施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存 在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0116] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并 不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来 说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护 范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
【主权项】
1. 一种板卡位置检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 拍摄待检测位置的图像，获取所述图像的灰度图； 对所述灰度图进行边缘检测处理，得到所述灰度图的边缘图，获取所述边缘图的包含 若干连通区域的形态学图像，并计算所述形态学图像中的各连通区域的面积； 获取所述面积中的最大值，并判断所述最大值是否大于或等于预设面积阈值； 若所述判断结果为是，获取所述最大值对应的连通区域的中心点坐标，并将所述中心 点坐标作为所述板卡的中心点坐标。2. 根据权利要求1所述的板卡位置检测方法，其特征在于，所述获取所述最大值对应 的连通区域的中心点坐标的步骤包括： 获取所述最大值对应的连通区域的轮廓； 计算所述轮廓的边缘点坐标； 根据所述边缘点坐标，获取所述中心点坐标。3. 根据权利要求2所述的板卡位置检测方法，其特征在于，所述计算所述轮廓的边缘 点坐标的步骤包括： 获取所述轮廓的外接矩阵的最值点坐标，将所述最值点坐标作为所述轮廓的边缘点坐 标。4. 根据权利要求1所述的板卡位置检测方法，其特征在于，所述获取所述最大值对应 的连通区域的中心点坐标的步骤包括： 获取所述最大值对应的连通区域的轮廓； 计算所述轮廓的边角坐标和所述轮廓的长度与宽度； 根据所述边角坐标和所述长度与宽度，获取所述中心点坐标。5. 根据权利要求1所述的板卡位置检测方法，其特征在于，所述计算所述形态学图像 中的各连通区域的面积，并获取所述面积中的最大值的步骤包括： 分别获取所述形态学图像中各连通区域的轮廓；对所述轮廓进行面积计算，得到所述 轮廓的面积。6. 根据权利要求1至5任意一项所述的板卡位置检测方法，其特征在于，所述数学形态 学运算的运算内核为矩形核。7. -种板卡位置检测装置，其特征在于，包括： 图像获取模块，用于拍摄待检测位置的图像，获取所述图像的灰度图； 图像处理模块，用于对所述灰度图进行边缘检测处理，得到所述灰度图的边缘图；并获 取所述边缘图的包含若干连通区域的形态学图像；以及计算所述形态学图像中的各连通区 域的面积； 判断模块，用于获取所述面积中的最大值，并判断所述最大值是否大于或等于预设面 积阈值； 位置获取模块，用于在所述判断模块的判断结果为是时，获取所述最大值对应的连通 区域的中心点坐标，并将所述中心点坐标作为所述板卡的中心点坐标。8. 根据权利要求7所述的板卡位置检测装置，其特征在于，所述位置获取模块包括： 第一轮廓获取模块，用于获取所述最大值对应的连通区域的轮廓； 第一坐标获取模块，用于计算所述轮廓的边缘点坐标；并根据所述边缘点坐标，获取所 述中心点坐标。9. 根据权利要求7所述的板卡位置检测装置，其特征在于，所述位置获取模块包括： 第一轮廓获取模块，用于获取所述最大值对应的连通区域的轮廓； 第二坐标获取模块，用于计算所述轮廓的边角坐标和所述轮廓的长度与宽度；并根据 所述边角坐标和所述长度与宽度，获取所述中心点坐标。10. 根据权利要求7至9任意一项所述的板卡位置检测装置，其特征在于，所述图像处 理模块包括： 第二轮廓获取模块，用于获取所述形态学图像中各连通区域的轮廓； 面积获取模块，用于对所述轮廓进行面积计算，得到所述轮廓的面积。
【专利摘要】本发明涉及一种板卡位置检测方法及装置。其中，板卡位置检测方法包括以下步骤：拍摄待检测位置的图像，获取该图像的灰度图；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；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。通过本发明板卡位置检测方法及装置，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，实现对板卡的精确定位，降低成本。
【IPC分类】G01B11/00
【公开号】CN105352437
【申请号】CN201510697415
【发明人】罗汉杰, 杨铭
【申请人】广州视源电子科技股份有限公司
【公开日】2016年2月24日
【申请日】2015年10月21日