[发明专利]一种用于柔性电路板的缺陷自动检测方法及其检测系统

权利要求书

1.一种用于柔性电路板的缺陷自动检测方法，其特征在于，包括：

步骤1、采集柔性电路板的表面的情况和导电孔的图像信息；

步骤2、进行步骤1采集图像信息的图像处理；

步骤3、进行图像信号的特征提取以及比较计算，从而得出缺陷问题；

步骤4、进行缺陷目标的定位；

步骤5、进行缺陷目标信息的发送。

2.根据权利要求1所述的一种用于柔性电路板的缺陷自动检测方法，其特征在于，根据采集图像，进行将采集图像放置在处理模块中建立一个空间二维坐标系，其图像的长宽为X,Y；且在柔性电路板上的焊盘位置与导电孔位置对应一个空间位置；对于将图像上的空间位置（X,Y）转换为数字图像需要进行提取该位置上的灰度值F；及数字图像F（X,Y）；每个数字图像F（X,Y）在进行处理时，需要进行图像滤波，从而使得图像更清晰；具体步骤如下：

步骤21、首先进行图像信号的空间位置滤波，及在采集时，由于干扰存在，导致破坏信号中位置边缘特征信号，从而图像信息不完整；

步骤22、根据每个数字图像F（X,Y）中的存在的像素点M的个数进行计算数字图像的灰度值，即：

根据公式可以得出滤波效果取决于采集器中滤波模块稳定影响；滤波模板过大会使采集到的图像边缘模糊，太小则效果不显著；从而根据需要采集的目标区域先进行干扰检测，在进行区域限定，即：

步骤23、通过噪声检测模块进行检测需要采集的目标区域是否存在干扰；

步骤24、设置干扰存在的判定标准；

步骤25、进行设置采集目标区域的噪声阈值S；从而得到：

式中（K）表示目标区域；A表示方差；

从而得出当目标区域中的噪声最大值与最小值之差大于阈值和目标区域的再说方差大于阈值时，即得出目标区域存在干扰。

3.根据权利要求2所述的一种用于柔性电路板的缺陷自动检测方法，其特征在于，根据步骤21至步骤25得出目标区域内是否存在噪声干扰，从而需要进行目标区域的干扰滤波；从而得出：

步骤26、因为摄像机拍摄得到的图像都会受到脉冲、噪声和的影响；从而对目标区域中的每个数字图像灰度值F进行其内部像素排序；

步骤27、排序的矩阵用行数M和列数N分别为数字图像在水平和竖直方向的像素数；、

步骤28、将数字图像中的像素排序中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值Q代替；从而得出：

式中，(M-1)表示矩阵行数M的最大值；(N-1)表示矩阵列数N的最大值；

步骤29、随着对不同矩阵内的像素进行滤波，同时对矩阵像素进行重新排列，从而得到的中值Q也不相同；进而得到数字图像灰度值F的像素直方图L，其整个数字图像灰度值F的中值用Q1表示；从而进行计算出整个数字图像灰度值F中每个像素的中值Q小于Q1的个数；

步骤291、对于最左侧灰度值是Pz的每个像素 P时，从而得到：

式中，当Pz＜行数M时，从而得到N=N-1；

步骤292、对于最左侧灰度值是Py的每个像素 P时，从而得到：

式中，当Py＜行数M时，从而得到N=N+1；

步骤293、进行判定列数N与中值Q的大小；

当列数N等于中值Q，则进行滤波结束；

当列数N大于中值Q，则重复M=M+1，N=N+H（M）；

当列数N小于中值Q，则重复M=M-1，N= N-H（M）；

步骤294、当当列数N等于中值Q时，即达到滤波效果，从而进行结束滤波工作。

4.根据权利要求1所述的一种用于柔性电路板的缺陷自动检测方法，其特征在于，当完成图像滤波时，则进行提取图像中的特征，从而进行比较计算，从而得出缺陷特征；首先得到图像中梯度，进而抑制局部像素的非最大梯度点，且根据梯度计算非最大抑制的结果设定阈值S1；利用阈值把图像分割成两组R1和R2；R1表示正常图像，R2表示缺陷图像，从而计算R1和R2中的均值U1和U2；从而确定阈值S1的新值：

进而当U1和U2的值不在变化时，从而得到缺陷目标。