AOI极性检测方法、装置及存储介质与流程

aoi极性检测方法、装置及存储介质
技术领域
1.本发明涉及电路板检测技术领域，尤其涉及一种aoi(automated optical inspection，光学自动检测)极性检测方法、一种计算机可读存储介质和一种aoi极性检测装置。


背景技术：

2.电路板制造业质检以往多采用人工辅助检测，随着电子行业的高精密和智能化发展，高效率、高精度辅助质检成为亟待解决的问题。元件aoi检测，即自动化光学检测，利用图像采集设备或其他光电传感器获取待检测目标的图像等信息，通过算法代替以往的人工对图像等信息的处理，分析，可以大幅度的提高检测的速度和精度。其主要基于光学原理和图像处理算法，通过采集到的待检测图像同合格的图像进行比对，从而对其生产过程常见的缺陷进行检测。然后，元器件极性检测由于其极性标志不统一而成为检测难点。
3.通常情况下，元件aoi检测基本上采用两种方式进行检测：传统算法和深度学习算法。其中，传统算法是通过边缘检测和形态学提取极性标志，采用该算法要求有较好的采集图像，极性标志必须要清晰可分辨，但是pcb(printed circuit board，印制电路板)上元器件的极性标志通常极小不容易辨别并且部分元件并没有明显且确定的极性标志，因此只适用有特定先验知识的场景。此外，对于待检元器件的定位通常根据模板的位置推算，而当模板和待检测图像因为拍摄而产生角度旋转、偏移等情况时，根据模板映射则会产生较大的偏差，从而导致最终的结果失败。深度学习算法一般采用卷积神经网络提取图像的高层信息，并计算元器件的方向信息。这类方法虽然具有较广泛的应用场景，通常也具备更好的鲁棒性，但是同样因为部分待检测图像的极性没有明显且确定的极性特征，导致可以得到方向信息的模型很难训练，具有局限性。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种aoi极性检测方法，在元器件极性标志不统一时，实现了对待检测图像中元器件极性的精准检测，提高了检测的精确度，降低了模板匹配的复杂度。
5.本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6.本发明的第三个目的在于提出一种aoi极性检测装置。
7.为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种aoi极性检测方法，包括：获取待检测图像的模板图像；分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像；对第一待检测图像进行反转处理，以获得第二待检测图像；根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。
8.根据本发明实施例的aoi极性检测方法，获取待检测图像的模板图像；分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像；对第一待检
测图像进行反转处理，以获得第二待检测图像；根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。由此，该方法在元器件极性标志不统一时，实现了对待检测图像中元器件极性的精准检测，提高了检测的精确度，降低了模板匹配的复杂度。
9.另外，根据本发明上述实施例的种aoi极性检测方法还可以具有如下的附加技术特征：
10.根据本发明的一个实施例，对模板图像进行图像预处理包括：对模板图像进行边缘检测，并进行二值化处理，以获得目标模板图像。
11.根据本发明的一个实施例，对待检测图像进行图像预处理，包括：按照设定步长迭代的方式对待检测图像进行二值化处理，以获得二值化图像；对二值化图像通过形态学方式进行处理，以获得第一待检测图像。
12.根据本发明的一个实施例，对第一待检测图像进行反转处理，包括：按照顺时针或者逆时针方向将待检测图像翻转180
°
，以获得第二待检测图像。
13.根据本发明的一个实施例，根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确，包括：采用归一化相关系数分别计算第一待检测图像与目标模板图像的相似度和第二待检测图像与目标模板图像的相似度，记为第一相似度和第二相似度；在第一相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性正确；在第二相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性错误。
14.根据本发明的一个实施例，上述的aoi极性检测方法还包括：采用环形光源对待检测图像的边缘进行补光。
15.为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有aoi极性检测程序，该aoi极性检测程序被处理器执行时实现上述的aoi极性检测方法。
16.根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述的aoi极性检测方法，能够实现对待检测图像中元器件极性的精准检测，提高检测的精确度，降低模板匹配的复杂度。
17.为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种aoi极性检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测图像的模板图像；第一图像处理模块，用于分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像；第二图像处理模块，用于对第一待检测图像进行反转处理，以获得第二待检测图像；确定模块，用于根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。
18.根据本发明实施例的aoi极性检测装置，获取模块获取待检测图像的模板图像；第一图像处理模块分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像；第二图像处理模块对第一待检测图像进行反转处理，以获得第二待检测图像；确定模块根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。由此，该装置在元器件极性标志不统一时，实现了对待检测图像中元器件极性的精准检测，提高了检测的精确度，降低了模板匹配的复杂度。
19.另外，根据本发明上述实施例的种aoi极性检测装置还可以具有如下的附加技术特征：
20.根据本发明的一个实施例，第一图像处理模块对模板图像进行图像预处理，具体用于：对模板图像进行边缘检测，并进行二值化处理，以获得目标模板图像。
21.根据本发明的一个实施例，第一图像处理模块对待检测图像进行图像预处理，具体用于：按照设定步长迭代的方式对待检测图像进行二值化处理，以获得二值化图像；对二值化图像通过形态学方式进行处理，以获得第一待检测图像。
22.根据本发明的一个实施例，第二图像处理模块对第一待检测图像进行反转处理，具体用于：按照顺时针或者逆时针方向将待检测图像翻转180
°
，以获得第二待检测图像。
23.根据本发明的一个实施例，确定模块根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确，具体用于：采用归一化相关系数分别计算第一待检测图像与目标模板图像的相似度和第二待检测图像与目标模板图像的相似度，记为第一相似度和第二相似度；在第一相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性正确；在第二相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性错误。
24.根据本发明的一个实施例，获取模块还用于，采用环形光源对待检测图像的边缘进行补光。
25.本发明附加的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
26.图1为根据本发明实施例的aoi极性检测方法的流程图；
27.图2为根据本发明实施例的aoi极性检测装置的方框示意图。
具体实施方式
28.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，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
29.下面参考附图描述本发明实施例提出的aoi极性检测方法、aoi极性检测装置和计算机可读存储介质。
30.图1为根据本发明实施例的aoi极性检测方法的流程图。
31.如图1所示，本发明实施例的aoi极性检测方法，可包括以下步骤：
32.s1，获取待检测图像的模板图像。其中，模板图像是pcb板上带有极性的元器件(如二极管、稳压管等)的图像。
33.根据本发明的一个实施例，在获取待检测图像时，采用环形光源对待检测图像的边缘进行补光。
34.具体而言，在smt(surface mounted technology，表面贴装技术)贴片工艺流程中，aoi检测设备可以将贴片完成的pcb板进行检测，通过相机拍照后对获取到的图像进行分析，检测pcb板上元器件是否有漏贴、虚焊、短路、极性相反等现象。但是，现有的aoi检测
设备光源通常采用白炽灯光源，光照角度是固定的，对pcb板进行检测时，存在打光不充分、不均匀的问题，并且存在反光的现象，造成元器件的极性或者其他信息丢失，影响了aoi设备的检测精确度。由于环形光源具有光照均匀的优点，在本实施例中，采用环形光源对待检测图像的边缘进行补光时，可以获得较好的采集图像，并且对待检测图像的边缘进行补光，可以有效地降低因反光而造成的元器件极性或者其他信息丢失，从而可以得到清晰的待检测图像。
35.s2，分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像。
36.根据本发明的一个实施例，对模板图像进行图像预处理包括：对模板图像进行边缘检测，并进行二值化处理，以获得目标模板图像。
37.具体而言，由于通过aoi检测设备上的相机得到的模板图像是彩色的，因此在进行边缘检测前需要先把彩色图像转换成灰度图像，灰度图像的灰度值范围是0-255。然后对灰度图像进行边缘检测，即检测出灰度图像中所有灰度值变化较大的点，并将这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就是模板图像的边缘，由此得到模板图像的边缘图像。在本发明的一些实施例中，边缘检测算法可以是soble边缘检测、拉普拉斯边缘检测和canny边缘检测其中的一种。在得到模板图像的边缘图像之后，对其进行二值化处理，可以得到目标模板图像。通过对模板图像进行二值化处理，可以减少不重要特征对后续处理的影响，提高模板匹配的准确性，并且可以减少模板匹配的复杂度。
38.根据本发明的一个实施例，对待检测图像进行图像预处理，包括：按照设定步长迭代的方式对待检测图像进行二值化处理，以获得二值化图像；对二值化图像通过形态学方式进行处理，以获得第一待检测图像。其中，设定步长是指进行迭代运算时初始阈值的变化量，例如，设定步长可以为5。
39.具体而言，对待检测图像进行图像预处理，首先将待检测图像灰度化，然后按照设定步长迭代的方式对待检测图像进行二值化处理，以获得二值化图像，其具体步骤如下：
40.(1)在初始设定的阈值上下限(如50-200)范围内选取一个初始阈值t0，如50；
41.(2)根据初始阈值t将图像分割为两组图像，记为r1和r2；
42.(3)计算图像r1和图像r2的灰度的均值μ1和μ2；
43.(4)选择新的阈值t，且t＝(μ1+μ2)/2；
44.(5)按照设定步长重新选取初始阈值t0，如55，重复第(2)至(4)步进行迭代计算，直到连续两次t的差值小于一个预设值为止；
45.(6)获得待检测图像的二值化图像。
46.由此，通过设定步长迭代的方式可以动态的调整不同待检测图像的分割阈值，适用范围更广，可以有效地分割不同的元器件区域，进而可以提高算法后续相似度计算的可靠性。
47.在获得待检测图像的二值化图像之后，对二值化图像通过形态学方式进行处理，减少二值化图像中的不重要特征，进而获得较好的二值化图像(第一待检测图像)，由此可以减少不重要特征对二值化图像后续处理的影响。
48.进一步地，为了获取第一待检测图像中对元器件区域的精确定位，可以将目标模板图像作为卷积核对第一待检测图像进行卷积处理，用通过形态学处理后的二值图像(第
一待检测图像)与目标模板图像进行匹配，由此可以快速地找到第一待检测图像中元器件的最终位置。模板匹配其优势在于无需元器件极性的先验知识，无需考虑元器件极性标志是否确定，可以较好的获取待检测元器件的区域。模板匹配虽然计算复杂度较高，但通过上述的二值化可以大大减少其计算复杂度。因此，通过二值图像与模板图像的二值化图像进行匹配可以提高模板匹配的准确性，有效地减少模板匹配的复杂度。
49.s3，对第一待检测图像进行反转处理，以获得第二待检测图像。
50.根据本发明的一个实施例，对第一待检测图像进行反转处理，包括：按照顺时针或者逆时针方向将待检测图像翻转180
°
，以获得第二待检测图像。
51.需要说明的是，对第一待检测图像进行反转处理也可以按照顺时针或者逆时针方向将待检测图像翻转180
°
的奇数倍，也可以获得第二待检测图像。
52.s4，根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。
53.根据本发明的一个实施例，根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确，包括：采用归一化相关系数分别计算第一待检测图像与目标模板图像的相似度和第二待检测图像与目标模板图像的相似度，记为第一相似度和第二相似度；在第一相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性正确；在第二相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性错误。其中，预设阈值可以根据检测过程中元器件的具体情况进行标定。
54.具体而言，图像的相似度是用来衡量两个图像之间的相似程度，相似度的值越小，说明图像之间的相似程度越小，差异越大；相似度的值越大，说明图像之间的相似程度越大。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。归一化相关系数就是要使得图像相似度的相关系数的值域为[-1,1]，把图像相似度的数据映射到这个范围之内处理，判断更加便捷快速，即相似度越接近1，说明图像之间相似程度越高；相似度越接近-1，说明图像之间相似程度越低。
[0055]
具体地，采用归一化相关系数计算第一待检测图像与目标模板图像的相似度，记为第一相似度，并采用归一化相关系数计算第二待检测图像与目标模板图像的相似度，记为第二相似度。将第一相似度和第二相似度分别与预设阈值进行比较，当第一相似度大于等于预设阈值时，说明第一待检测图像与目标模板图像相似程度更高，由此可以确定待检测图像中元器件的极性正确；当第二相似度大于等于预设阈值时，说明第二待检测图像与目标模板图像相似程度更高，第一待检测图像与目标模板图像相似程度低，由此可以确定待检测图像中元器件的极性错误。
[0056]
需要说明的是，也可以采用欧式距离分别计算第一待检测图像与目标模板图像之间的相似度和第二待检测图像与目标模板图像之间的相似度，这里不做限制。
[0057]
由此，本发明的方法，通过采用模板匹配，实现了在元器件极性标志不统一的情况下，仍能准确地对待检测图像中的元器件的极性进行检测，同时，通过对待检图像和模板图像的预处理，可降低了模板匹配带来的计算复杂度。
[0058]
综上所述，根据本发明实施例的aoi极性检测方法，获取待检测图像的模板图像；分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像；对第一待检测图像进行反转处理，以获得第二待检测图像；根据第一待检测图像和第二待
检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。由此，该方法在元器件极性标志不统一时，实现了对待检测图像中元器件极性的精准检测，提高了检测的精确度，降低了计算的复杂度。
[0059]
对应上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质。
[0060]
本发明实施例的计算机可读存储介质，其上存储有aoi极性检测程序，该aoi极性检测程序被处理器执行时上述的aoi极性检测方法。
[0061]
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述的aoi极性检测方法，能够实现对待检测图像中元器件极性的精准检测，提高检测的精确度，降低模板匹配的复杂度。
[0062]
对应上述实施例，本发明还提出了一种aoi极性检测装置。
[0063]
图2为根据本发明实施例的aoi极性检测装置的方框示意图。
[0064]
如图2所示，本发明实施例的aoi极性检测装置，包括：获取模块10、第一图像处理模块20、第二图像处理模块30和确定模块40。
[0065]
其中，获取模块10用于获取待检测图像的模板图像。第一图像处理模块20用于分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像。第二图像处理模块30用于对第一待检测图像进行反转处理，以获得第二待检测图像。确定模块40用于根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。
[0066]
根据本发明的一个实施例，第一图像处理模块20对模板图像进行图像预处理，具体用于：对模板图像进行边缘检测，并进行二值化处理，以获得目标模板图像。
[0067]
根据本发明的一个实施例，第一图像处理模块20对待检测图像进行图像预处理，具体用于：按照设定步长迭代的方式对待检测图像进行二值化处理，以获得二值化图像；对二值化图像通过形态学方式进行处理，以获得第一待检测图像。
[0068]
根据本发明的一个实施例，第二图像处理模块30对第一待检测图像进行反转处理，具体用于：按照顺时针或者逆时针方向将待检测图像翻转180
°
，以获得第二待检测图像。
[0069]
根据本发明的一个实施例，确定模块40根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确，具体用于：采用归一化相关系数分别计算第一待检测图像与目标模板图像的相似度和第二待检测图像与目标模板图像的相似度，记为第一相似度和第二相似度；在第一相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性正确；在第二相似度大于等于预设阈值时，确定待检测图像中元器件的极性错误。
[0070]
根据本发明的一个实施例，获取模块10还用于，采用环形光源对待检测图像的边缘进行补光。
[0071]
需要说明的是，本发明实施例的aoi极性检测装置中未披露的细节，请参照本发明实施例的aoi极性检测方法中所披露的细节，具体这里不再赘述。
[0072]
根据本发明实施例的aoi极性检测装置，获取模块获取待检测图像的模板图像；第一图像处理模块分别对模板图像和待检测图像进行图像预处理，以获得目标模板图像和第一待检测图像；第二图像处理模块对第一待检测图像进行反转处理，以获得第二待检测图
像；确定模块根据第一待检测图像和第二待检测图像分别与目标模板图像的相似度确定待检测图像中元器件的极性是否正确。由此，该装置在元器件极性标志不统一时，实现了对待检测图像中元器件极性的精准检测，提高了检测的精确度，降低了模板匹配的复杂度。
[0073]
需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0074]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0075]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0076]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，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。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0077]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0078]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。