本發(fā)明涉及端子質(zhì)量檢測，尤其是涉及一種基于圖像的端子質(zhì)量檢測方法。
背景技術(shù)：
：：端子作為電子產(chǎn)品間的轉(zhuǎn)接媒介，其尺寸和精度要求越來越嚴(yán)格，現(xiàn)有的端子質(zhì)量檢測方法主要是通過工人采用特殊儀器進(jìn)行抽樣檢查，這樣就不能實(shí)時發(fā)現(xiàn)不合格的端子，而且會造成大程度漏檢的情況，同時因?yàn)槿藶橐蛩?，會造成測量結(jié)果存在一定的誤差和不確定性，最終導(dǎo)致大批量的瑕疵品，增加了成本，影響了生產(chǎn)競爭力。中國專利201310728661.1公開一種端子質(zhì)量檢測系統(tǒng)，包括動態(tài)力傳感器、液晶顯示器、報警器、輸出控制模塊、供電電源模塊和主處理器。動態(tài)力傳感器、液晶顯示器、報警器、輸出控制模塊分別與主處理器通信，供電電源模塊分別與動態(tài)力傳感器、輸出控制模塊、主處理器電連接。可以在DSP平臺上實(shí)現(xiàn)線束接線端子加工質(zhì)量的快速、準(zhǔn)確的判斷。中國專利200810182929.5公開一種端子影像檢測機(jī)，包括一機(jī)臺上設(shè)有一檢測治具,該檢測治具選定處設(shè)有可放入電連接器端子的一端子檢測區(qū),該端子檢測區(qū)的一側(cè)設(shè)有一X軸向攝影裝置,該端子檢測區(qū)的上方設(shè)有一Y軸向攝影裝置,并在機(jī)臺設(shè)有一顯示器?？蓪_壓成型的端子料帶連續(xù)輸入該檢測治具,通過X軸向攝影裝置或Y軸向攝影裝置攝取端子的影像,再經(jīng)過軟件比對該影像,檢測端子料帶上各個端子的質(zhì)量,并呈現(xiàn)在該顯示器。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：為了克服上述存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供可使檢測精度更高、檢測速度更快、成本更低的一種基于圖像的端子質(zhì)量檢測方法。本發(fā)明包括以下步驟：1)采用圖像采集模塊攝取端子圖像；2)采用基于形狀的圖像匹配方法，尋找攝像端子圖像上的端子所在位置；3)由圖像處理模塊圖像匹配后，基于灰度變化，采用一階導(dǎo)數(shù)的方法提取圖像中的邊緣點(diǎn)，即梯度變化較大的點(diǎn)；4)采用最小二乘法對提取的邊緣點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，從而獲取端子在圖像上的邊界，并采用標(biāo)定板標(biāo)定的方法測量兩邊界之間的距離，求得端子尺寸；5)最后判斷端子尺寸是否在允許公差范圍之內(nèi)，若是，則認(rèn)為端子為合格品；否則，認(rèn)為端子為不合格品。在步驟1)中，所述圖像采集模塊可采用攝像機(jī)。在步驟2)中，所述基于形狀的圖像匹配方法包括邊緣點(diǎn)提取、生成R-table和匹配；所述邊緣點(diǎn)提取包括邊緣的定義為：其中，P(i,j)為(i,j)點(diǎn)的灰度值。所述R-Table中是所述提取的邊緣點(diǎn)如表1所示：表1梯度值r,θd1(r1,θ1),(r4,θ4)d2(r2,θ2),(r10,θ10)d3(rn,θn),(ri,θi)表1中，r為距離，θ為方向，利用生成的R-Table進(jìn)行廣義霍夫變換匹配；該算法采用生成的剃度值d在R-Table中檢索并返回(r,θ)的值，并計算每一個(r,θ)所對應(yīng)的基點(diǎn)。xc＝x-rcosθyc＝y(tǒng)-rsinθ其中，(xc,yc)為圖像的中心點(diǎn)，同時作為基點(diǎn)。在步驟3)中，所述采用一階導(dǎo)數(shù)的方法提取圖像中的邊緣點(diǎn)，即梯度變化較大的點(diǎn)的具體方法可為：利用邊緣處圖像的梯度取得極值的特性來進(jìn)行邊緣檢測，其中，I為圖像矩陣，分別為梯度在x方向和y方向的分量；所述圖像處理模塊包括圖像匹配、圖像分割、直線擬合和標(biāo)定。在步驟4)中，所述采用最小二乘法對提取的邊緣點(diǎn)進(jìn)行擬合的具體方法可為：假設(shè)所述邊緣點(diǎn)的關(guān)系為y＝a+bx則要求最小，其中，(x，y)為邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)，a，b為所求的參數(shù)；所述采用標(biāo)定板標(biāo)定的方法測量兩邊界之間的距離的具體步驟可為：采用攝像機(jī)攝取標(biāo)定板圖像，并計算標(biāo)定板上兩原點(diǎn)圖像之間的像素點(diǎn)與距離比，根據(jù)比例求得端子的尺寸。在本發(fā)明中，主要采用圖像采集模塊、圖像處理模塊和圖像顯示界面；所述圖像采集模塊包括攝像機(jī)、鏡頭；所述圖像處理模塊包括圖像匹配、圖像分割、直線擬合和標(biāo)定；所述圖像顯示界面包括攝取的端子影像、合格率、檢測尺寸結(jié)果以及參數(shù)設(shè)置等。所述圖像處理單元中的圖像匹配，采用基于形狀的圖像匹配方法進(jìn)行配準(zhǔn)，獲取端子在圖像中的位置。所述圖像處理單元中的邊緣檢測，采用一階導(dǎo)數(shù)的方法進(jìn)行邊緣點(diǎn)的提取。所述圖像處理單元中的直線擬合，采用最小二乘法對所述提取得邊緣特征點(diǎn)進(jìn)行直線擬合。所述圖像處理單元中的標(biāo)定，采用所述攝像機(jī)攝取標(biāo)定板圖像，通過標(biāo)定板上圖像之間的像素點(diǎn)與距離比，求得最終端子的尺寸。本發(fā)明通過攝像裝備采集端子圖像，通過圖像處理而獲取端子尺寸，本發(fā)明采用基于形狀的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，選取端子在圖像中的位置，并通過一階導(dǎo)數(shù)的方法提取圖像的邊緣點(diǎn)，進(jìn)一步采用最小二乘法對獲取的邊緣點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，最后通過標(biāo)定板轉(zhuǎn)換為端子的尺寸。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于可實(shí)時獲取端子的尺寸，完成端子質(zhì)量在線檢測,并直接顯示在顯示器上，避免了人工測量存在的誤差和不確定性，提高了檢測精度和檢測效率，具有高精度和確定性。具體實(shí)施方式以下實(shí)施例將對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。本發(fā)明所述一種基于圖像的端子質(zhì)量檢測方法包括圖像采集模塊、圖像處理模塊和圖像顯示界面三部分。所述圖像采集模塊包括攝像機(jī)、鏡頭；所述圖像處理模塊包括圖像匹配、圖像分割、直線擬合和標(biāo)定。所述圖像處理單元中的圖像匹配采用基于形狀的圖像匹配方法進(jìn)行配準(zhǔn)，獲取端子在圖像中的位置。所述圖像處理單元中的邊緣檢測采用一階導(dǎo)數(shù)的方法進(jìn)行邊緣點(diǎn)的提取。所述圖像處理單元中的直線擬合采用最小二乘法對所述提取得邊緣特征點(diǎn)進(jìn)行直線擬合。所述圖像處理單元中的標(biāo)定采用所述攝像機(jī)攝取標(biāo)定板圖像，通過標(biāo)定板上圖像之間的像素點(diǎn)與距離比，求得最終端子的尺寸。其步驟如下：(1)采用圖像采集模塊攝取端子圖像；(2)采用基于形狀的圖像匹配方法，尋找圖像上的端子位置；(3)圖像匹配后，基于灰度變化，采用一階導(dǎo)數(shù)的方法提取圖像中的邊緣，即梯度變化較大的點(diǎn)；(4)進(jìn)一步采用最小二乘法對提取的邊緣點(diǎn)進(jìn)行擬合，從而獲取端子在圖像上的邊界，并采用標(biāo)定板的方法測量兩邊界之間的距離，求得端子尺寸；(5)最后判斷端子尺寸是否在允許公差范圍之內(nèi)，若是，即認(rèn)為端子為合格品；反之則認(rèn)為端子為不合格品。所述基于形狀的圖像匹配方法其特征在于進(jìn)一步包括邊緣點(diǎn)提取、生成R-table和匹配。所述邊緣點(diǎn)提取為：邊緣的定義為其中，P(i,j)為(i,j)點(diǎn)的灰度值。所述R-Table中是所述提取的邊緣點(diǎn)如表1所示。利用生成的R-Table進(jìn)行廣義霍夫變換匹配。該算法采用生成的剃度值d在R-Table中檢索并返回(r,θ)的值，并計算每一個(r,θ)所對應(yīng)的基點(diǎn)。xc＝x-rcosθyc＝y(tǒng)-rsinθ其中，(xc,yc)為圖像的中心點(diǎn)，同時作為基點(diǎn)。邊緣指的是沿著某一個方向梯度變化較大的點(diǎn)所組成的集合，是灰度值不連續(xù)的結(jié)果。本發(fā)明采用一階導(dǎo)數(shù)尋找灰度變化，具體方法為：用邊緣處圖像的梯度取得極值的特性來進(jìn)行邊緣檢測。其中，I為圖像矩陣，分別為梯度在x方向和y方向的分量。所述采用最小二乘法對所述邊緣點(diǎn)進(jìn)行擬合的具體方法為：假設(shè)所述邊緣點(diǎn)的關(guān)系為y＝a+bx則要求最小，其中，(x，y)為邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)，a，b為所求的參數(shù)。所述采用標(biāo)定板的方法，其采用所述攝像機(jī)攝取標(biāo)定板圖像，并計算標(biāo)定板上兩原點(diǎn)圖像之間的像素點(diǎn)與距離比，根據(jù)比例求得端子的尺寸。當(dāng)前第1頁1 2 3 當(dāng)前第1頁1 2 3