專利名稱：一種印刷電路板圖像的輪廓提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種印刷電路板圖像的輪廓提取方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。
技術(shù)背景
現(xiàn)有技術(shù)中，常利用輪廓檢測來計(jì)算一些精密工件的外形及質(zhì)量，如車身的檢測、 精密加工零件檢測等。目前，提取印制線路板圖像的輪廓是PCB(Printed Circuit Board, 印刷電路板)-AOI (自動光學(xué)檢測)的一個(gè)重要問題，其精度直接影響到AOI的性能指標(biāo)。 本發(fā)明提出了一種新的應(yīng)用于印刷電路板行業(yè)的智能輪廓提取算法。
傳統(tǒng)的邊緣檢測方法無法有效的檢測出PCB圖像中的所有缺陷輪廓，從而造成 PCB-AOI漏測的發(fā)生。輪廓提取方法非常多，各有各的優(yōu)點(diǎn)，但是目前還沒有一種完全適合 PCB缺陷圖像輪廓提取的方法?；诓贿B續(xù)性的邊緣檢測算法，如梯度算子處理，二階梯度算子處理等等。比較好的零交叉邊緣檢測，對于處理灰度不均的情況的適應(yīng)性不好，還有所謂的空心粉效應(yīng)，一階梯度算子如carmy邊緣檢測算法也有一定的缺陷，對于微短毛刺的缺陷檢測能力較弱。其次基于相似性的算法如閾值門限處理、區(qū)域生長、區(qū)域分離與聚合、 分水嶺算法。閾值門限算法對于PCB圖像的缺陷的輪廓提取的全面性不夠，且需要人工干預(yù)。區(qū)域生長速度太慢，且需要人工交互。分水嶺算法對于一些弱小的輪廓邊緣提取能力較差，且速度太慢，速度慢是因?yàn)閿?shù)據(jù)處理量相當(dāng)大造成的。
本公司的現(xiàn)有AOI產(chǎn)品的輪廓提取方法，存在以下缺陷1.單閾值算法很難確定閾值，閾值越高，對于微短，凸起，銅渣的檢測能力變?nèi)?，閾值越低，微開，缺口，針孔的檢測能力變?nèi)酢?br> 2.算法求取的輪廓大小與真實(shí)輪廓大小存在細(xì)微的差別。
3.算法對于亞像素的精度不夠高，目前只精確到1/4個(gè)像素。
4.算法對于成像不均勻的適應(yīng)性不強(qiáng)，造成漏測與無檢測的發(fā)生。
5.算法對細(xì)微細(xì)節(jié)部分的輪廓檢測不穩(wěn)定。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種檢測印刷電路板缺陷的輪廓提取方法，避免現(xiàn)有輪廓提取方法在提取PCB圖像輪廓時(shí)不準(zhǔn)確的缺陷，增強(qiáng)了輪廓檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，進(jìn)而提高了工作效率。
為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案是一種印刷電路板圖像的輪廓提取方法，該方法包括以下步驟1)獲取印刷電路板的原始圖像；2)高斯拉普拉斯算子處理利用高斯拉普拉斯算子對原始圖像進(jìn)行處理，得到經(jīng)處理后的高斯拉普拉斯圖像；3)梯度算子突變處理利用梯度算子對原始圖像進(jìn)行處理， 得到經(jīng)梯度算子突變處理后的梯度圖像；4)利用高低雙閾值對原始圖像求取二值圖像，并得到二值圖像；5)建立亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)圖根據(jù)二值圖像的邊界首先確定輪廓的像素位置，然后根據(jù)相應(yīng)方向的高斯拉普拉斯值、像素值、梯度值，求出亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)；6)連接亞像素輪廓點(diǎn)形成輪廓根據(jù)所述步驟5)得到的亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)，把亞像素輪廓點(diǎn)連接成有一定順序的集合形式。
優(yōu)選地，在所述步驟2)中，所述高斯拉普拉斯算子處理是利用高斯拉普拉斯算子對原始圖像進(jìn)行平滑處理和銳化處理。
優(yōu)選地，在所述步驟4)中，所述求取二值圖像的步驟為先利用高低雙閾值進(jìn)行判斷，對于8鄰域都大于高閾值的像素為白，對于8鄰域都小于低閾值的像素為黑，其他像素做下面的處理其梯度值超過設(shè)定的容差為白，否則再判斷其所在像素的拉普拉斯值如果大于0，為白，其余為黑。
優(yōu)選地，在所述步驟5)中，亞像素輪廓點(diǎn)的計(jì)算分為兩種形式，一種是有零交叉的情況，一種是非零交叉的情況。
優(yōu)選地，如果該像素位置是零交叉位置的像素，就根據(jù)高斯拉普拉斯值求取亞像素輪廓點(diǎn)的位置。如果該像素是非零交叉位置的像素，根據(jù)像素值、梯度值求取亞像素輪廓點(diǎn)的位置。
優(yōu)選地，在得到亞像素輪廓點(diǎn)的位置之后，對亞像素輪廓點(diǎn)進(jìn)行設(shè)置形成輪廓緩沖圖，所述輪廓緩沖圖是由N個(gè)單元構(gòu)成，N為邊界點(diǎn)的個(gè)數(shù)，每個(gè)單元為四個(gè)像素，所述單元的格式設(shè)置包括單元類型、當(dāng)前列坐標(biāo)、單元右邊的亞像素縱坐標(biāo)以及單元底部的亞像素橫坐標(biāo)。
優(yōu)選地，在所述步驟6)中得到的輪廓緩沖圖可以分為外輪廓緩沖圖和內(nèi)輪廓緩沖圖兩種形式，通過所述輪廓的周長、面積、外包框、閉合還是開放等屬性確定。
從以上的描述中，可以看出，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于以下幾個(gè)方面得到的輪廓尺寸大小與真實(shí)尺寸大小基本一致。對于線路板缺陷的毛刺、缺口的百分比更加一致。微短和微開，針孔和銅渣，毛刺和缺口這三類矛盾體不能兼顧的問題得到了大大的改善?？蛻舾深A(yù)程度大大減小。輪廓的穩(wěn)定性更強(qiáng)了。對于圖像灰度不均勻的情況的適應(yīng)性更強(qiáng)了。亞像素精度得到了提高。


圖1為本發(fā)明的流程圖； 圖2為本發(fā)明的原始圖像；圖3為高斯拉普拉斯算子處理后的圖像； 圖4為梯度算子突變處理后的圖像； 圖5為二值化的圖像； 圖6為亞像素輪廓圖； 圖7為本發(fā)明提取的輪廓； 圖8為本公司現(xiàn)有AOI產(chǎn)品提取的輪廓； 圖9為本發(fā)明提取的輪廓； 圖10為本公司現(xiàn)有AOI產(chǎn)品提取的輪廓； 圖11為本發(fā)明提取的輪廓；圖12為本公司現(xiàn)有AOI產(chǎn)品閾值取130時(shí)提取的輪廓； 圖13為本公司現(xiàn)有AOI產(chǎn)品閾值取90時(shí)提取的輪廓；圖14為本公司現(xiàn)有AOI產(chǎn)品閾值取60時(shí)提取的輪廓； 圖15為本公司現(xiàn)有AOI產(chǎn)品提取的輪廓； 圖16為本發(fā)明提取的輪廓； 圖17為本發(fā)明提取的輪廓； 圖18為本發(fā)明提取的輪廓。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖和具體的實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的闡述。
步驟一獲取印刷電路板的原始圖像；步驟二 高斯拉普拉斯算子處理目的是對圖像進(jìn)行平滑處理，同時(shí)提供一幅用零交叉確定邊緣位置的圖像。圖2是待處理的原始圖像，圖3是經(jīng)過高斯拉普拉斯處理后，把計(jì)算結(jié)果歸一化到0-255之間的圖像。
步驟三梯度算子突變處理目的是通過求取梯度來得到一幅梯度圖像。圖4是對圖2求取梯度后，歸一化到0-255的圖像。梯度算子突變作為一個(gè)輔助條件的判斷，可以消除某些灰度不均勻情況下的誤檢測及漏檢測。
步驟四求取二值圖像先利用高低雙閾值進(jìn)行判斷，對于8鄰域都大于高閾值的像素為白，對于8鄰域都小于低閾值的像素為黑，其他像素做下面的處理其梯度值超過設(shè)定的容差為白，否則再判斷其所在像素的拉普拉斯值如果大于0，為白，其余為黑.這樣就得到一幅二值圖像。二值圖像用作邊緣提取的粗定位。圖5是對圖2進(jìn)行的二值化處理。雙閾值能有效的消除噪聲的干擾以及過濾一些不必要的細(xì)節(jié)，梯度的處理能有效的過濾一些變化緩慢但是灰度值要高于低閾值的情況。
步驟五得到亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)圖首先需要得到亞像素輪廓點(diǎn)，然后對亞像素輪廓點(diǎn)進(jìn)行表示。首先根據(jù)二值圖像定位邊緣的像素位置，然后再根據(jù)相應(yīng)方向的高斯拉普拉斯值，像素值，梯度值來求取亞像素坐標(biāo)。如果該像素位置是零交叉位置的像素，就根據(jù)高斯拉普拉斯值求取亞像素輪廓點(diǎn)的位置。如果該像素是非零交叉位置的像素，根據(jù)像素值，梯度值求取亞像素輪廓點(diǎn)的位置。然后對亞像素輪廓點(diǎn)進(jìn)行表示，這里定義為輪廓緩沖圖，以四個(gè)像素為一個(gè)處理單元，如下表所示
權(quán)利要求
1.一種印刷電路板圖像的輪廓提取方法，該方法包括以下步驟1)獲取印刷電路板的原始圖像；2)高斯拉普拉斯算子處理利用高斯拉普拉斯算子對原始圖像進(jìn)行處理，得到經(jīng)處理后的高斯拉普拉斯圖像；3)梯度算子突變處理利用梯度算子對原始圖像進(jìn)行處理，得到經(jīng)梯度算子突變處理后的梯度圖像；4)利用高低雙閾值對原始圖像求取二值圖像，并得到二值圖像；5)建立亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)圖根據(jù)二值圖像的邊界首先確定輪廓的像素位置，然后根據(jù)所述輪廓相應(yīng)方向上的高斯拉普拉斯值、像素值、梯度值，求出亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)；6)連接亞像素輪廓點(diǎn)形成輪廓根據(jù)所述步驟5)得到的亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)，把亞像素輪廓點(diǎn)連接成有一定順序的集合形式。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輪廓提取方法，其特征在于，在步驟2)中，所述高斯拉普拉斯算子處理是利用高斯拉普拉斯算子對原始圖像進(jìn)行平滑處理和銳化處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輪廓提取方法，其特征在于，在步驟4)中，所述求取二值圖像的步驟為先利用高低雙閾值進(jìn)行判斷，對于8鄰域都大于高閾值的像素為白，對于8鄰域都小于低閾值的像素為黑，其他像素做下面的處理其梯度值超過設(shè)定的容差為白，否則再判斷其所在像素的拉普拉斯值，如果大于0，該像素為白，否則為黑。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輪廓提取方法，其特征在于，在步驟5)中，亞像素輪廓點(diǎn)的計(jì)算分為兩種形式，一種是有零交叉，一種是非零交叉。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的輪廓提取方法，其特征在于，在步驟5)中，如果該像素位置是零交叉位置的像素，就根據(jù)高斯拉普拉斯值求取亞像素輪廓點(diǎn)的位置；如果該像素是非零交叉位置的像素，則根據(jù)像素值、梯度值求取亞像素輪廓點(diǎn)的位置。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的輪廓提取方法，其特征在于，在步驟5)中得到亞像素輪廓點(diǎn)的位置之后，對亞像素輪廓點(diǎn)進(jìn)行設(shè)置形成輪廓緩沖圖，所述輪廓緩沖圖是由N個(gè)單元構(gòu)成，N為邊界點(diǎn)的個(gè)數(shù)，每個(gè)單元為四個(gè)像素，所述每個(gè)單元的格式設(shè)置包括單元類型、當(dāng)前列坐標(biāo)、單元右列的亞像素縱坐標(biāo)以及單元底行的亞像素橫坐標(biāo)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輪廓提取方法，其特征在于，在步驟6)中得到的輪廓緩沖圖分為外輪廓緩沖圖和內(nèi)輪廓緩沖圖兩種形式，通過所述輪廓的周長、面積、外包框、閉合還是開放等屬性確定。
全文摘要
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種印刷電路板圖像的輪廓提取方法，避免現(xiàn)有輪廓提取方法在提取PCB圖像輪廓時(shí)不準(zhǔn)確的缺陷，增強(qiáng)了輪廓檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，進(jìn)而提高了工作效率。該方法包括以下步驟1)獲取印刷電路板的原始圖像；2)高斯拉普拉斯算子處理利用高斯拉普拉斯算子對原始圖像進(jìn)行處理，得到經(jīng)處理后的高斯拉普拉斯圖像；3)梯度算子突變處理利用梯度算子對原始圖像進(jìn)行處理，得到經(jīng)梯度算子突變處理后的梯度圖像；4)利用高低雙閾值對原始圖像求取二值圖像，并得到二值圖像；5)建立亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)圖根據(jù)二值圖像的邊界首先確定輪廓的像素位置，然后根據(jù)所述輪廓相應(yīng)方向上的高斯拉普拉斯值、像素值、梯度值，求出亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)；6)連接亞像素輪廓點(diǎn)形成輪廓根據(jù)所述步驟5)得到的亞像素輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)，把亞像素輪廓點(diǎn)連接成有一定順序的集合形式。
文檔編號G06T7/00GK102496161SQ201110415349
公開日2012年6月13日 申請日期2011年12月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月13日
發(fā)明者張方德, 賀興志, 鐘靖 申請人:浙江歐威科技有限公司