本發(fā)明涉及一種視覺檢測技術，尤其涉及一種移動終端的視覺檢測技術。
背景技術：
視覺檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷。視覺檢測是指通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。是用于生產(chǎn)、裝配或包裝的有價值的機制。它在檢測缺陷和防止缺陷產(chǎn)品被配送到消費者的功能方面具有不可估量的價值。
在國外，機器視覺檢測應用普及。而在國內(nèi)，屬于新興的產(chǎn)業(yè)。未來，中國機器視覺檢測發(fā)展主要表現(xiàn)為以下一些特性：
1、隨著產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對機器視覺的需求將呈上升趨勢
2、標準化、一體化解決方案將是機器視覺的必經(jīng)之路
目前視覺檢測機市場前景廣闊，眾多手機廠商對整機手機視覺檢測有強烈需求。但手機本身機型種類較多，產(chǎn)品工藝復雜，導入視覺檢測設備基本都是讀取條碼這一簡單功能，對于復雜檢測如檢測螺絲、檢測柔性印刷電路板(flexibleprintedcircuitboard，簡稱“fpc”)、檢測插件等目前還未能成功應用。
技術實現(xiàn)要素：
本發(fā)明主要解決的技術問題是提供一種全自動移動終端視覺檢測方法，使得能夠自動檢測移動終端上的各類待測部件是否正常安裝，降低人工成本，提高檢測速度，降低誤檢和漏檢概率。
為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種全自動移動終端視覺檢測方法，包含以下步驟：
預先保存移動終端標準圖片上特征區(qū)域的特征信息和位置信息，以及該標準圖片中待測部件區(qū)域的位置信息；其中特征區(qū)域為該移動終端上可唯一辨識的區(qū)域；
在移動終端移動到視覺檢測機中第一傳感器的感應范圍內(nèi)時，觸發(fā)視覺檢測機上的攝像頭對該移動終端進行圖片攝取，根據(jù)所保存的標準圖片的特征信息，確定當前所攝取圖片上的特征區(qū)域的位置信息，將所保存的標準圖片的特征區(qū)域位置信息與當前確定的特征區(qū)域位置信息相比較，確定位移補償量，將該位移補償量與已保存的待測部件區(qū)域位置信息相疊加，得到當前所攝取圖片上待測部件區(qū)域的位置信息；
對當前所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行圖像識別，確定待測部件是否正常安裝。
作為進一步改進，在確定待測部件是否正常安裝的步驟之前，還包含以下步驟：
在移動終端移動到視覺檢測機中第二傳感器的感應范圍內(nèi)時，觸發(fā)視覺檢測機上的攝像頭對該移動終端進行圖片攝取，根據(jù)所保存的標準圖片的特 征信息，確定第二次所攝取圖片上的特征區(qū)域的位置信息，將所保存的標準圖片的特征區(qū)域位置信息與當前確定的特征區(qū)域位置信息相比較，確定位移補償量，將該位移補償量與已保存的待測部件區(qū)域位置信息相疊加，得到第二次所攝取圖片上待測部件區(qū)域的位置信息；
對第二次所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行圖像識別；
在確定待測部件是否正常安裝的步驟中，匯總兩次圖像識別的結(jié)果，確定待測部件是否正常安裝。
作為進一步改進，該方法還包含以下步驟：
如果確定待測部件安裝異常，則觸發(fā)氣缸傳感器，剔除不良品，并進行告警。
作為進一步改進，其中預先保存移動終端標準圖片上特征區(qū)域的特征信息和位置信息，以及該標準圖片中待測部件區(qū)域的位置信息的方式為：
視覺檢測機預先對通過人工檢測的移動終端進行圖片攝取，從所攝取的標準圖片中選擇一特征區(qū)域，保存該特征區(qū)域的特征信息和位置信息，以及該標準圖片中待測部件區(qū)域的位置信息。
作為進一步改進，上述特征區(qū)域的位置信息至少包含橫軸位置、縱軸位置和旋轉(zhuǎn)角度；
位移補償量至少包含橫軸位置差值、縱軸位置差值和旋轉(zhuǎn)角度差值。
作為進一步改進，在對所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行圖像識別的步驟中，對所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行搜尋邊緣輪廓檢測；
上述確定待測部件是否正常安裝的方法為：
如果搜尋邊緣輪廓檢測得到的邊緣形狀函數(shù)梯度最大值高于或等于預設的標準梯度最大值，則確定待測部件正常安裝，反之則判定待測部件安裝異常。
作為進一步改進，在對所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行搜尋邊緣輪廓檢測的步驟中：
對待測部件區(qū)域圖像進行線性搜索和線性邊緣輪廓檢測；
將線性搜索和線性邊緣輪廓檢測設置為最精細像素；
從待測部件區(qū)域圖像中心開始進行搜尋邊緣輪廓檢測。
作為進一步改進，在對所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行圖像識別的步驟中，對所攝取圖片上待測部件區(qū)域的灰度級像素數(shù)量進行分析；
上述確定待測部件是否正常安裝的方法為：
如果待測部件區(qū)域的灰度級像素數(shù)量超出預設的標準范圍，則判定該待測部件安裝異常；如果在預設標準范圍內(nèi)，則判定該待測部件正常安裝。
作為進一步改進，在對所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行圖像識別的步驟中，對所攝取圖片上待測部件區(qū)域進行斑點檢測；
上述確定待測部件是否正常安裝的方法為：
如果未檢測得到該待測部件紋理影像，則判定該待測部件安裝異常；如果檢測得到該待測部件紋理影像，則判定該待測部件正常安裝。
作為進一步改進，在對所攝取圖片上待測部件區(qū)域進行斑點檢測的步驟之前，還包含以下步驟：將待測部件區(qū)域圖片均衡化、二值化預處理；
對所攝取圖片上待測部件區(qū)域進行斑點檢測的步驟中，斑點檢測的模式設定為軟閾值模式，極性設定為黑底白點，連通性模式設置為灰度、填充，設定尺寸面積為大于待測部件預設尺寸。
本發(fā)明實施方式與現(xiàn)有技術相比，主要區(qū)別及其效果在于：預先保存移動終端標準圖片上特征區(qū)域的特征信息和位置信息，以及該標準圖片中待測部件區(qū)域的位置信息；在移動終端移動到視覺檢測機中第一傳感器的感應范圍內(nèi)時，觸發(fā)視覺檢測機上的攝像頭對該移動終端進行圖片攝取，根據(jù)所保存的標準圖片的特征信息，確定當前所攝取圖片上的特征區(qū)域的位置信息，將所保存的標準圖片的特征區(qū)域位置信息與當前確定的特征區(qū)域位置信息相比較，確定位移補償量，將該位移補償量與已保存的待測部件區(qū)域位置信息相疊加，得到當前所攝取圖片上待測部件區(qū)域的位置信息；對當前所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行圖像識別，確定待測部件是否正常安裝。通過該方法，可以自動檢測移動終端上的待測部件是否正常安裝，降低人工成本，縮短檢測時間，最大程度降低漏檢和誤檢概率。并且，通過自動的位置補償，從而無需人工額外修正移動終端位置，可以保證視覺檢測的準確性。
附圖說明
圖1是本發(fā)明一較佳實施方式中全自動移動終端視覺檢測方法流程圖。
具體實施方式
為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施方式作進一步地詳細描述。
本發(fā)明一較佳實施方式涉及一種全自動移動終端視覺檢測方法，本實施方式中，預先通過視覺檢測機對人工檢測無異常的移動終端(即良品)進行圖片攝取，得到一標準圖片。通常情況下，由移動終端移動到視覺檢測機中安裝的傳感器的感應范圍內(nèi)時，觸發(fā)視覺檢測機上的攝像頭對該移動終端進行圖片攝取，得到標準圖片。從所攝取的標準圖片中選擇一特征區(qū)域，這里的特征區(qū)域是指可以唯一辨識的區(qū)域，如具有特殊形狀的區(qū)域等。保存該特征區(qū)域的特征信息(如形狀信息)和位置信息，以及該標準圖片中待測部件區(qū)域的位置信息。這里的位置信息一般由橫軸位置、縱軸位置和旋轉(zhuǎn)角度確定。待測部件可以包含螺絲、導電布、fpc、攝像頭等等。
完成上述預設操作后，進入全自動移動終端視覺檢測流程，如圖1所示。
步驟101中，待檢測的移動終端隨著傳動帶發(fā)生移動，進入檢測通道，在移動到視覺檢測機中傳感器1的感應范圍內(nèi)時，觸發(fā)視覺檢測機上的攝像頭對該移動終端進行圖片攝取。
步驟102中，根據(jù)所保存的標準圖片的特征信息，確定當前所攝取圖片上特征區(qū)域的位置信息。
步驟103中，將所保存的標準圖片的特征區(qū)域位置信息與當前確定的特征區(qū)域位置信息相比較，確定位移補償量。該位移補償量一般包含橫軸位置差值、縱軸位置差值和旋轉(zhuǎn)角度差值。
步驟104中，將所確定的位移補償量與已保存的待測部件區(qū)域位置信息相疊加，得到當前所攝取圖片上待測部件區(qū)域的位置信息，輸出待測部件區(qū)域影像。
步驟105中，對當前所攝取圖片上待測部件區(qū)域影像進行圖像識別，判斷待測部件是否正常安裝。
步驟106中，在移動終端移動到視覺檢測機中傳感器2的感應范圍內(nèi)時，觸發(fā)視覺檢測機上的攝像頭對該移動終端進行第二次圖片攝取。
步驟107中，根據(jù)所保存的標準圖片的特征信息，確定第二次所攝取圖片上的特征區(qū)域的位置信息。
步驟108中，將所保存的標準圖片的特征區(qū)域位置信息與當前確定的特征區(qū)域位置信息相比較，確定位移補償量。
步驟109中，將該位移補償量與已保存的待測部件區(qū)域位置信息相疊加，得到第二次所攝取圖片上待測部件區(qū)域的位置信息，輸出待測部件區(qū)域影像。
步驟110中，對第二次所攝取圖片上待測部件區(qū)域影像進行圖像識別，判斷待測部件是否正常安裝。
步驟111中，匯總兩次圖像識別的結(jié)果，確定待測部件是否正常安裝。如果步驟105和步驟110中兩次識別判斷結(jié)果均為正常安裝，則綜合判定該待測部件正常安裝，結(jié)束本流程，等待下一部待測移動終端；如果兩次識別判斷結(jié)果中有至少一次為安裝異常，則綜合判定該待測部件安裝異常，進入 步驟112。在具體實施時，也可以在兩次識別判斷結(jié)果中有一次為正常安裝時，即判定待測部件正常安裝。甚至可以省略步驟106-110，直接參照第一次的識別判斷結(jié)果。
步驟112中，檢測結(jié)果為待測部件安裝異常，觸發(fā)氣缸傳感器，剔除不良品，并進行告警。
需要說明的是，步驟105和步驟110中，對所攝取圖片上待測部件區(qū)域影像進行圖像識別，可以有多種方式。如：
對所攝取圖片上待測部件區(qū)域圖像進行搜尋邊緣輪廓檢測。進行搜尋邊緣輪廓檢測的方式選擇線性搜索和線性邊緣輪廓檢測，并將線性搜索和線性邊緣輪廓檢測設置為最精細像素，從待測部件區(qū)域圖像中心開始進行搜尋邊緣輪廓檢測。如果搜尋邊緣輪廓檢測得到的邊緣形狀函數(shù)梯度最大值高于或等于預設的標準梯度最大值，則確定待測部件正常安裝，反之則判定待測部件安裝異常。
或者，對所攝取圖片上待測部件區(qū)域的灰度級像素數(shù)量進行分析，如果待測部件區(qū)域的灰度級像素數(shù)量超出預設的標準范圍，則判定該待測部件安裝異常；如果在預設標準范圍內(nèi)，則判定該待測部件正常安裝。
或者，對所攝取圖片上待測部件區(qū)域進行斑點檢測。先將待測部件區(qū)域圖片均衡化、二值化預處理；將斑點檢測的模式設定為軟閾值模式，極性設定為黑底白點，連通性模式設置為灰度、填充，設定尺寸面積為大于待測部件預設尺寸(如檢測螺絲則為200)。對所攝取圖片上待測部件區(qū)域進行斑點檢測后，如果未檢測得到該待測部件紋理影像(如螺絲頭部紋理影像)， 則判定該待測部件安裝異常；如果檢測得到該待測部件紋理影像，則判定該待測部件正常安裝。
步驟105和步驟110中對所攝取圖片上待測部件區(qū)域影像進行圖像識別的方式可以相同，也可以不同。
通過上述視覺檢測方法，無需人工參與，可以快速、準確地完成待測部件的視覺檢測?？梢杂行Ы档腿斯こ杀?，縮短檢測時間，最大程度降低漏檢和誤檢概率。并且可以保證視覺檢測的準確性。
針對不同的待測部件，可以設置不同的圖像識別方法，如對于螺絲檢測可優(yōu)選灰度級像素分析法和斑點檢測法，對于攝像頭、導電布、fpc可以優(yōu)選搜尋邊緣輪廓檢測法，從而可以對不同的檢測部件使用最適合的檢測方法，使得視覺檢測的結(jié)果達到最佳，
本實施方式相對于現(xiàn)有技術，具有如下優(yōu)勢：
1.人力方面對比:實施前1人負責checksfc以及目檢；實施后無需人工，自動檢測以且檢測結(jié)果自動上傳數(shù)據(jù)庫；
2.工作方式對比：實施前人工取放，消耗時間；實施后在線自動檢查，無需取放這些多余動作；
3.檢測時間對比：實施前人工目檢大致10s左右；實施后機器檢測時間1s，提高9倍；
4.工作疲勞度、時間對比：實施前人工長期工作疲勞，出現(xiàn)各種誤判、消極情緒，分班次休息；實施后24小時不間斷工作，穩(wěn)定可靠；
5.整體布局影響：實施前全部是人工操作，一條線20來人；實施后加入設備，提升自動化水平，減少人工；
6.漏檢比例對比：實施前人工漏檢比例2％(漏檢數(shù)量/檢測數(shù)量)；實施后機器漏檢比例為0；
7.誤判比例對比：實施前存在人工將ng(異常)誤判為pass(通過)現(xiàn)象；實施后機器誤檢比例為0。
雖然通過參照本發(fā)明的某些優(yōu)選實施方式，已經(jīng)對本發(fā)明進行了圖示和描述，但本領域的普通技術人員應該明白，可以在形式上和細節(jié)上對其作各種改變，而不偏離本發(fā)明的精神和范圍。