一種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方法
【專利摘要】一種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方法。本發(fā)明涉及矩形引腳元件的視覺定位與檢測(cè)領(lǐng)域。本發(fā)明是為了解決傳統(tǒng)矩形引腳元件檢測(cè)方法定位精度低，引腳在圖像中存在斷裂，對(duì)偏移量和偏轉(zhuǎn)角度分開進(jìn)行檢測(cè)的問題。本發(fā)明主要技術(shù)為采用貼片機(jī)視覺系統(tǒng)獲取被測(cè)元件圖像，進(jìn)行閥值分割得到二值化預(yù)處理后的圖像，對(duì)元件引腳的連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，判別元件引腳的形狀，提取引腳圖像的像素級(jí)Harris角點(diǎn)坐標(biāo)，求取Harris角點(diǎn)的亞像素坐標(biāo)并分類，然后計(jì)算元件的偏轉(zhuǎn)角度，將元件引腳圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，計(jì)算出元件的偏移量。本發(fā)明主要用于矩形引腳元件的引腳檢測(cè)、偏轉(zhuǎn)角度檢測(cè)以及偏移量檢測(cè)。
【專利說明】-種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及矩形引腳元件的視覺定位和檢測(cè)領(lǐng)域，具體是一種一種用于矩形引腳 元件視覺定位的檢測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 矩形引腳元件視覺定位是對(duì)元件中也相對(duì)于吸嘴中也的偏移量和元件在拾取過 程中的偏轉(zhuǎn)角度進(jìn)行檢測(cè)，從而伺服系統(tǒng)對(duì)元件的位置進(jìn)行補(bǔ)償?？焖?、準(zhǔn)確地完成矩形引 腳元件的對(duì)準(zhǔn)對(duì)提高貼片機(jī)的工作效率和精度起著至關(guān)重要的作用。已有的對(duì)矩形引腳元 件的檢測(cè)，基于尺獲蠕行算法來對(duì)組成引腳的直線特征進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)梯度方向?qū)⑦吘壪?素集合劃分為具有一定梯度范圍的子集，然后在各個(gè)邊緣點(diǎn)子集內(nèi)分別采用蠕行策略進(jìn)行 直線檢測(cè)。當(dāng)元件引腳的數(shù)目較多時(shí)，直線檢測(cè)耗時(shí)較長(zhǎng)，該方法的實(shí)時(shí)性將變得較差。也 有算法針對(duì)矩形引腳元件引腳的分布特點(diǎn)，提出了基于第一元件引腳掃描檢測(cè)的方法。但 該方法需要根據(jù)元件的尺寸和吸嘴取料的精度來預(yù)先估計(jì)元件的第一引腳在圖像坐標(biāo)系 中的位置，因而對(duì)吸嘴吸取元件的精度提出了較高的要求。還有方法對(duì)元件定義了東、西、 南和北四個(gè)引腳組，然后對(duì)每個(gè)引腳組進(jìn)行最小二乘匹配計(jì)算出元件的位置。當(dāng)元件圖像 中的引腳發(fā)生斷裂，該方法的檢測(cè)精度將變得較差。上述方法的最小處理對(duì)象為單個(gè)像素 點(diǎn)，所W檢測(cè)精度較差，無法保證偏移量和偏轉(zhuǎn)角度同時(shí)具有較高的檢測(cè)精度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明是為了解決傳統(tǒng)矩形引腳元件檢測(cè)方法定位精度低，引腳在圖像中存在斷 裂，對(duì)偏移量和偏轉(zhuǎn)角度分開進(jìn)行檢測(cè)，而提出一種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方 法。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0005] -種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方法按W下步驟實(shí)現(xiàn)：
[0006] 步驟一；采用貼片機(jī)視覺系統(tǒng)獲取矩形引腳元件的圖像。
[0007] 步驟二：對(duì)步驟一得到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，濾除圖像中的噪聲，修補(bǔ)引腳缺陷，采 用最大類間方差法進(jìn)行闊值分割，得到二值化后的圖像。
[0008] 步驟H;對(duì)步驟二得到的元件引腳圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記。
[0009] 對(duì)連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記的步驟為：
[0010] 初始化；隨機(jī)選取原始圖像中某個(gè)連通區(qū)域內(nèi)的一個(gè)亮點(diǎn)B。。
[0011] 循環(huán)；采用正方形結(jié)構(gòu)元S對(duì)B。進(jìn)行膨脹運(yùn)算，膨脹后的結(jié)果與原始圖像相交得 到Bi,重復(fù)進(jìn)行膨脹運(yùn)算與相交運(yùn)算，直到Bw==Bi, -個(gè)連通區(qū)域標(biāo)記完成。為該連通 區(qū)域分配一個(gè)唯一的編號(hào)，并將輸出圖像中該連通區(qū)域內(nèi)的所有像素點(diǎn)賦值為該區(qū)域的編 號(hào)，從原始圖像中刪除已標(biāo)記的連通區(qū)域。重復(fù)上述步驟，直到原始圖像中再無亮點(diǎn)，至此 所有的連通區(qū)域標(biāo)記完畢。。
[0012] 步驟四：計(jì)算步驟H得到的連通區(qū)域的二階中也矩的比值，判別元件引腳的形狀。 若二階中也矩的比值遠(yuǎn)大于I或者遠(yuǎn)小于1，則元件類型正確，否則元件類型不正確，不對(duì) 元件進(jìn)行檢測(cè)。
[001引一幅MXN的數(shù)字圖像f(i，j)，其p+q階幾何矩m。。和中也矩yM為：

【權(quán)利要求】
1. 一種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方法，其特征在于它包括下述步驟： 步驟一：采用貼片機(jī)視覺系統(tǒng)獲取矩形引腳元件的圖像； 步驟二：對(duì)步驟一得到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，濾除圖像中的噪聲，修補(bǔ)引腳缺陷，采用最 大類間方差法進(jìn)行閾值分割，得到二值化后的圖像； 步驟三：對(duì)步驟二得到的元件引腳圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記； 對(duì)連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記的步驟為： 初始化：隨機(jī)選取原始圖像中某個(gè)連通區(qū)域內(nèi)的一個(gè)亮點(diǎn)Btl ; 循環(huán)：采用正方形結(jié)構(gòu)元S對(duì)Btl進(jìn)行膨脹運(yùn)算，膨脹后的結(jié)果與原始圖像相交得到B1, 重復(fù)進(jìn)行膨脹運(yùn)算與相交運(yùn)算，直到Bi+1 == Bi,-個(gè)連通區(qū)域標(biāo)記完成。為該連通區(qū)域分 配一個(gè)唯一的編號(hào)，并將輸出圖像中該連通區(qū)域內(nèi)的所有像素點(diǎn)賦值為該區(qū)域的編號(hào)，從 原始圖像中刪除已標(biāo)記的連通區(qū)域。重復(fù)上述步驟，直到原始圖像中再無亮點(diǎn)，至此所有的 連通區(qū)域標(biāo)記完畢； 步驟四：計(jì)算步驟三得到的連通區(qū)域的二階中心矩的比值，判別元件引腳的形狀。若二 階中心矩的比值遠(yuǎn)大于1或者遠(yuǎn)小于1，則元件類型正確，否則元件類型不正確，不對(duì)元件 進(jìn)行檢測(cè)； 一幅MXN的數(shù)字圖像f(i，j)，其p+q階幾何矩^和中心矩:
其中，i〇 = HiicZmcitl, j〇 = !%/!%!，p，q = 0, 1，2,…； 設(shè)X為標(biāo)記圖像的橫向坐標(biāo)矩陣，Y為標(biāo)記圖像的縱向坐標(biāo)矩陣，大小均為nX 1。則標(biāo) 記區(qū)域的二階中心矩的計(jì)算過程如下：
步驟五：提取步驟四得到的引腳圖像的Harris角點(diǎn)坐標(biāo)； 步驟六：對(duì)步驟五得到的像素級(jí)角點(diǎn)坐標(biāo)，采用基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)算 法對(duì)像素級(jí)角點(diǎn)進(jìn)行精確定位； 步驟七：對(duì)步驟六得到的亞像素坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行分類。在x_y坐標(biāo)系中標(biāo)注出每個(gè)角點(diǎn)，然 后找出具有X軸坐標(biāo)最大、最小值以及y軸坐標(biāo)最大、最小值的4個(gè)基準(zhǔn)角點(diǎn)，最后通過計(jì) 算其他角點(diǎn)與4個(gè)基準(zhǔn)角點(diǎn)的距離來判斷剩余角點(diǎn)與哪個(gè)基準(zhǔn)角點(diǎn)屬于同一類； 步驟八：通過最小二乘法對(duì)步驟八中得到的四類角點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，并將擬合得到的 直線平移0.751 (1為貼片元件的引腳長(zhǎng)度），去除已分類的角點(diǎn)，剔除虛假角點(diǎn)，對(duì)余下的 角點(diǎn)再次進(jìn)行分類和最小二乘擬合，最后取八條直線斜率的平均值作為偏轉(zhuǎn)角度9的檢 測(cè)結(jié)果； 虛假角點(diǎn)的判別方法是將余下角點(diǎn)分別帶入平移后的四條直線的直線方程，得到四個(gè) 值，若四個(gè)值中正數(shù)的個(gè)數(shù)為2,則此點(diǎn)為四條直線所構(gòu)成的封閉區(qū)間內(nèi)的點(diǎn)，否則為虛假 占. 步驟九：取步驟六得到的角點(diǎn)附近的8個(gè)像素值作為匹配特征點(diǎn)向量，與偏轉(zhuǎn)角度為 e的標(biāo)準(zhǔn)圖像的特征點(diǎn)向量進(jìn)行匹配，得到最佳匹配點(diǎn)對(duì)，匹配點(diǎn)對(duì)間的坐標(biāo)差值即為元 件的偏移量。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方法，其特征在于步 驟五所述的Harris角點(diǎn)提取方法，具體按照以下步驟實(shí)現(xiàn)： (1)計(jì)算圖像I (X，y)在x、y方向上的梯度Ix、Iy ;
(5) 計(jì)算每個(gè)角點(diǎn)的響應(yīng)值R，并對(duì)小于閥值t的R置零： R = det M-a (trace M)2 ； 其中，a為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)； (6) 在3X3的鄰域內(nèi)進(jìn)行非極大值抑制，余下的局部極大值點(diǎn)即為圖像的角點(diǎn)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于矩形引腳元件視覺定位的檢測(cè)方法，其特征在于步 驟六所述的基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)法，具體按照以下步驟實(shí)現(xiàn)： (1)根據(jù)亞像素邊緣檢測(cè)理想模型，利用7X7的模板計(jì)算每個(gè)像素級(jí)角點(diǎn)的5個(gè)旋轉(zhuǎn) 后的 Zernike 矩^ Z00, Z11, Z20, Z31, Z40 ; ⑵計(jì)算旋轉(zhuǎn)后的 5 個(gè) Zernike 矩 Z' 00, Z' n，Z' 20, Z' 31，Z' 40 ; (3)計(jì)算邊緣模型的邊緣參數(shù)與旋轉(zhuǎn)后的Zernike矩之間的關(guān)系；
【文檔編號(hào)】G01B11/03GK104359402SQ201410652310
【公開日】2015年2月18日 申請(qǐng)日期:2014年11月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月17日
【發(fā)明者】黃筱調(diào), 王祖進(jìn), 丁爽 申請(qǐng)人:南京工業(yè)大學(xué)