[发明专利]一种用轮廓重心法定位PCB板Mark点的方法有效
申请号: | 201210369187.3 | 申请日: | 2012-09-28 |
公开(公告)号: | CN102930266A | 公开(公告)日: | 2013-02-13 |
发明(设计)人: | 廖怀宝 | 申请(专利权)人: | 廖怀宝 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518104 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 轮廓 心法 定位 pcb mark 方法 | ||
技术领域
本发明涉及PCB焊接视觉检测领域,特别是关于一种用轮廓重心法定位PCB板Mark点的方法,使得在定位、校正PCB板时,能够有效的提高补偿精度。
背景技术
随着计算机数字图像处理技术和无损检测技术的发展,现在检测与识别技术日益朝着智能化、高可靠性、高速自动化在线检测方向发展。计算机视觉技术和可靠性技术是现代检测的两大技术基础。机器视觉在工业检测领域已被成功的应用,其中即包括了对PCB(印制电路板)的自动检测,实现对电路板的自动定位以及基准的校正,在生产中对准确安置元器件有着重要的作用,这是因为在焊接PCB板上的元器件时,由于每次放PCB板,板的位置容易发生偏移,所以焊接焊盘时就不能焊准。为了使焊接时能够焊准,必须采取一定措施将PCB板准确定位。
在PCB板设计阶段,设计者通常会制作mark点作为定位基准,有了准确的位置关系,才可以为后续有效的检测做好基础。PCB的Mark点是电路板设计中PCB应用于自动贴片机上的位置识别点,也叫标记点或特征点。
视觉检测PCB板的基本原理是:在图像处理后,根据像素点的统计判断出标识的位置,然后将检测到的标识点与标准定位点进行比较,如果发现误差则予以补偿,提高PCB板的定位精度。
现有对PCB板自动检测的图像处理方法是图像匹配法。但是这个方法只能处理像素级别的,不能处理亚像素级别的。且该方法受外界光照的影响,当外界光源变化较大时,该方法会出现误报的情况。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种用轮廓重心法定位PCB板Mark点的方法。使用该方法能够提高PCB板的定位准确度,提高焊接精度。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:一种用轮廓重心法定位PCB板Mark点的方法,特征是:以在初始编程时提取的Mark点为基准点,将待检测板的Mark点取轮廓重心,与基准点重心相比较,利用重心之间的偏移来进行PCB板补偿。
取待检测板的Mark点轮廓重心,及与基准Mark点比较、补偿的具体方法如下:
1)用相机拍摄下待检测PCB板含有Mark点的图像,显示在电脑显示屏上,然后用焊锡机器人自带的截图控件在当前视场中截取含有Mark点的区域图像;
2)焊锡机器人对截取的Mark点区域图像进行二值化处理,得到二值化图像;
3)对二值化图像提取Mark点的实际轮廓;
4)对提取的实际轮廓求重心;
5)按照1)~4)步骤,提取另外至少一个检测Mark点轮廓的重心:
6)提取好了所有检测Mark点轮廓重心之后,将基准Mark点的重心和检测Mark点的轮廓重心进行比较,利用比较的偏移量来进行PCB板补偿。
步骤2)中所述的图像二值化处理,就是将图像上的像素点的灰度值只设置为0或255,在焊锡机器人计算软件中设置一个灰度阀值,当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值大于或等于灰度阀值时,这些像素点被判定为Mark点像素点,其灰度值用255表示;当截取的Mark点图像中的像素点的灰度值小于灰度阀值时,这些像素点被判定为Mark点以外的像素点,灰度值用0表示。
步骤3)中所述的对二值化图像提取Mark点的实际轮廓,提取的方法有:根据Mark点区域中像素点的总数,求出轮廓的面积,根据面积求出轮廓的半径,、周长、矩形度、圆形度、偏心率、宽长比,以这些来表征轮廓。
步骤4)中对Mark点的实际轮廓求重心的方法是:将轮廓的所有点的X、Y坐标分别加起来求平均值,平均坐标值即为重心。
步骤6)中利用基准Mark点的重心和检测Mark点的重心之间的偏移来进行PCB板补偿的方法是:根据基准的Mark点和检测的Mark点的位置(可以取多个点比较),求出以基准Mark点为参考点的水平垂直偏移和旋转角度,并根据这个旋转角度求出PCB板的旋转偏移,进而除了可以对PCB板进行水平、垂直偏移补偿外,还可以对PCB板进行旋转补偿。
本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:
1、本方法是通过提取PCB板上Mark点的轮廓重心,利用基准Mark点和检测Mark点重心之间的偏移来进行PCB板补偿。算法跟Mark点的形状无关,且不受光照强弱的影响,精度在亚像素级别,补偿精度较高,只是补偿的精度跟使用的工业相机有关系,当相机的像元尺寸越小时,补偿的精度越高,当相机的像元尺寸越大时,补偿的精度越低。
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