一种基于外轮廓的pcb板卡匹配方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像识别与工业视觉检测领域，尤其涉及一种基于外轮廓的PCB板卡 匹配方法及装置。
【背景技术】
[0002] 印制电路板（PCB :Printed Circuit Boards)是电子设备中最基本的组成环节，是 电子元器件的支撑体，其质量对于电子产品的性能起着举足轻重的作用，其质量的检测对 PCB生产至关重要。
[0003] 传统基于人工目测PCB瑕疵检测方法无法满足PCB发展的需要。自动光学检测 (A0I:Automated optical inspection)技术目前是国内外主流的PCB瑕疵检测。在所有 AOI技术中，需要定位准确PCB图片位置，这个过程又称为图像配准。
[0004] 图像配准算法大致可分为两类：基于区域的方法和基于特征的方法。
[0005] 基于区域的方法也称为类相关法或模板匹配法。该方法一般不需要对图像进行复 杂的预处理，只利用两幅图像的某种统计信息作为相似性判别标准，采用适当的搜索算法 得到令相似性判别标准最大化的图像转换形式，以达到图像配准的目的。主要特点是实现 比较简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，而且在最优变换的搜索 过程中运算量较大。
[0006] 基于特征的图像配准算法借助图像中具有的显著特征结构，将其作为标志位，分 别在参考图像和待匹配图像中提取出它们，然后再找到两幅图像标志位之间的匹配关系， 继而完成空间对位。基于特征的配准方法由于提取了图像的显著特征，大大压缩了图像信 息的数据量，同时较好地保持了图像的位移、旋转、比例方面的特征，配准时计算量小，速度 较快，应用也更为广泛。图像的显著特征有很多，如点特征（包括角点、高曲率点等）、直线 段、边缘、轮廓、闭合区域特征等。
[0007] 在基于特征的图像配准算法中，点特征是常用的特征，而其中，角点是最常用的特 征点。然而，现有的角点检测方法一般依赖于图像的梯度的计算，因而易受噪声及光照变化 的影响，而且梯度的计算实际是使用差分来近似，检测出的角点位置往往偏离真实的角点 位置，精度不高，无法满足PCB检测这种对精度要求较高的场合。
[0008] 在基于特征的图像配准算法中，边缘或轮廓也是常用特征。然而，在离散化的数字 图像中，边缘或轮廓点的精确定位并非易事。通过一般的边缘检测算子检测出的目标边缘 往往并不闭合，存在许多的断点，经常需要后续边缘连接处理。通过轮廓跟踪算法得到的目 标轮廓往往有很多的锯齿状部分。边缘片段和锯齿轮廓的出现影响图像配准的精度。
[0009] 另外，在现有技术基于特征的图像配准算法中需要遍历每个像素，导致计算速度 慢，降低匹配效率。
【发明内容】
[0010] 本发明实施例的目的是提供一种基于外轮廓的PCB板卡匹配方法及装置，精度 尚，且计算速度快，能够有效提尚匹配效率。
[0011] 本发明实施例提供了一种基于外轮廓的PCB板卡匹配方法，包括步骤：
[0012] 检测目标图像中所有的边缘信息，并获取所述边缘信息中的直线信息；
[0013] 基于所述直线信息计算获得PCB边缘信息；
[0014] 基于所述PCB边缘信息计算得到所述目标图像中所述PCB板卡的至少两个顶点的 坐标；
[0015] 基于所述目标图像中所述PCB板卡的至少两个顶点中的任意两个顶点的坐标以 及预设的标准图像中所述PCB板卡的对应两个顶点的坐标，计算得到所述标准图像到所述 目标图像的仿射变换矩阵；
[0016] 基于所述仿射变换矩阵与所述标准图像得到配准图像，并将所述配准图像与所述 目标图像进行匹配。
[0017] 作为上述方案的改进，所述PCB边缘信息包括所述PCB板卡的每个边缘与所述目 标图像的平面坐标系的X轴或Y轴之间的夹角和截距。
[0018] 作为上述方案的改进，采用Canny算子检测所述目标图像中所有的边缘信息，采 用Hough变换进行直线检测以获取所述边缘信息中的直线信息。
[0019] 在本发明一个实施例中，通过以下步骤计算得到所述PCB边缘信息中所述PCB板 卡的每个边缘与所述目标图像的平面坐标系的X轴或Y轴之间的夹角：
[0020] 计算所述直线信息中所有直线的方向，得到直线的倾斜角度集合{Di}，其中，{Di} 中的每一个直线的倾斜角度范围是〇~180° ;
[0021] 利用下列公式计算得到所述PCB板卡的任一边缘与所述目标图像的平面坐标系 的X轴或Y轴之间的夹角d a:
[0024] 其中，a为变量，a的取值范围是0~180° ;da表示与{Di}中的所有直线的倾斜 角度夹角最小的角度；i = 1，2, 3…M，M为所述直线信息中所有直线的总数量；
[0025] 所述PCB板卡的其余三个边缘与所述目标图像的平面坐标系的X轴或Y轴之间的 夹角分别为：d a，da+90°，da+90°。
[0026] 在本发明另一个实施例中，通过以下步骤计算得到所述PCB边缘信息中所述PCB 板卡的每个边缘与所述目标图像的平面坐标系的X轴或Y轴之间的夹角：
[0027] 计算所述直线信息中所有直线的方向，得到直线的倾斜角度集合{Di}，其中，{Di} 中的每一个直线的倾斜角度范围是〇~180° ;
[0028] 利用下列公式计算得到所述PCB板卡的任一边缘与所述目标图像的平面坐标系 的X轴或Y轴之间的夹角d a:
[0031] 其中，a为变量，a的取值范围是0~180° ;da表示与{Di}中的所有直线的倾斜 角度夹角最小的角度；i = 1，2, 3…M，M为所述直线信息中所有直线的总数量；
[0032] 所述PCB板卡的其余三个边缘与所述目标图像的平面坐标系的X轴或Y轴之间的 夹角分别为：d a，da+90°，da+90°。
[0033] 作为上述方案的改进，通过以下步骤计算得到所述PCB边缘信息中所述PCB板卡 的每个边缘与所述目标图像的平面坐标系的X轴或Y轴之间的截距：
[0034] 遍历所述直线信息中的所有直线，通过以下公式计算得到与所述PCB板卡的任一 边缘同向的直线集合{Mi}:
[0035] (M1IM1G {LJ, |K-da I < ε }
[0036] 其中，{Li}为所述直线信息中的所有直线集合；Ki为直线Li的倾斜角；ε为{Li} 中的直线与所述PCB板卡的任一边缘方向的最小夹角；
[0037] 假设直线集合{Mi}与X轴/Y轴的截距为{Bi}，设：
[0038] Bmax= max {B J , Bmin= min {B J
[0039] 将区间等分成N个子区间，则ΔΒ = 则第i个区间Ai的 范围是：
[0040] A1 = [B 議+ Δ B* (i-1)，Bniin+ ( Δ B*i)]
[0041] 其中，B_为{Bi}中的最大值，{Bi}中的最小值；ΔΒ为每个截距区间的大 小；
[0042] 对{Bi}中所有的截距进行区间统计，得到{CJ，0 <= i <= Ν，ΙΑ}表示截距落 在第i个区间的个数；
[0043] 从i = 0递增在{CJ中找到第一个峰值所对应的截距B1，从i = N递减在{CJ中 找到第一个峰值所对应的截距^，则Bn B1^代表所述PCB板卡的两个同向边缘与X轴/Y轴 的截距；
[0044] 设置da, =da+90°，将(13=(13, -90°代入上述公式中，并重复上述步骤，从而得到 所述PCB板卡的另外两个同向边缘与X轴/Y轴的截距Bu、B b。
[0045] 作为上述方案的改进，通过以下步骤计算所述目标图像中所述PCB板卡的至少两 个顶点的坐标：
[0046] 基于得到的PCB板卡的每个边缘所述目标图像的平面坐标系的X轴或Y轴之 间的夹角和截距，得到四条直线，分别为：Ll(d。，B 1), L2(d。，B上L3(da+90°，Bu)和 L4(da+90°，Bb)，四条直线相交得到四个顶点p。，P1, p2, p3;
[0047] 通过以下计算方法得到所述四个顶点中的至少两个顶点的坐标：
[0048] LI :y = tar^Ox+Bp L3 :y =七&]1((1。+9。)1+1^，解一个二元一次方程组，得到交点 Po坐标：
[0049] ((B厂 B u)/(tan(da+90) - tan(da))，（tan(da) * Bu - tan(d α+90) * B1)/ (tan(da+90) - tan(da)))
[0050] 依次类推得到后面的交点：
[0051] p1: ((B 广 B b)/(tan(da+90) - tan(da))，（tan(da) * Bb- tan(d α+90) * B1)/ (tan(da+90) - tan(da)))
[0052] p2: ((B a - B u)/(tan(da+9。) 一 tan(da))，(tan(da) * Bu- tan(d a+9。) * Ba)/ (tan(da+90) - tan(da)))
[0053] p3: ((B a - B b)/(tan(da+9。) 一 tan(da))，(tan(da) * Bb- tan(d a+9。) * Ba)/ (tan (d a+EJ 一 tan (d a))) 〇
[0054] 作为上述方案的改进，通过以下步骤得到所述标准图像到所述目标图像的仿射变 换矩阵：
[0055] 假设所述标准图像中所述PCB板卡的四个顶点是（pM，P(]2, P(]3, pM)，所述目标图像 中所述PCB板卡的对应的四个顶点是（pn，p12, p13,