[发明专利]元器件检测装置和方法

说明书

本发明公开了一种元器件检测装置和方法，通过对元器件的图像进行采集和输入，并且对于输入图像采用特征点匹配识别目标信息得到元器件的数量和种类，通过与目标图像信息进行比较，判定待测元器件是否符合测试要求，从而自动检测待测元器件是否合格。本发明依托于数字图像处理技术实现图像检测，不需要人工参与，将传统主观目视判别变为客观图像判别，可以提高元器件检测精度，降低漏检率和人工成本，提高生产测试效率。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，是一种元器件检测装置及方法。

背景技术

在制造业加工领域，无论是在加工过程中或是最后的检测过程中都需要对于元器件数量和种类进行检测，确认最后产品生产之后没有漏料和错料的问题。对于这一步骤，部分方案是采用人眼检测的方法，但是对于元器件数量较多或元器件体积较小的情况，该方法很容易产生错漏，而且效率较低。现有其他方案采用AOI设备中的元器件检测的功能进行检测，相较于传统的人眼检测，该方法准确率有所提高，但是AOI设备造价高昂，并且在检测过程中也会需要人工进行参与，没有做到完全的自动化。因此，如何能自动、高效、准确、低成本的对于元器件数量和种类进行检测是需要解决的问题。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种元器件数量和种类检测装置及方法，通过对元器件的图像进行采集和输入，并且对于输入图像采用图像处理和识别技术得到元器件的数量和种类，通过与目标元器件图像进行比较，判断待测元器件是否符合测试要求，从而自动区分合格品和不合格品。

技术方案：

一种元器件检测方法，它包括以下步骤：

步骤1：控制和执行模块将元器件移动至图像采集模块的工作区，图像采集模块对元器件进行图像采集；采集的待测元器件图像与预存的目标标准图像共同输入至高性能处理器进行计算；

步骤2：对输入图像进行预处理，消除无关背景信息的干扰信息，保留待测元器件的色彩和轮廓关键信息，并统一图片尺寸大小；

步骤3：图像特征点提取，在不同的图像的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向；所述关键点是通过对图像轮廓提取之后得到的边缘点和角点；关键点方向：为该关键点处的所有方向导数的最大值的方向，若最大值有多个相同值，则关键点有多个方向；

步骤4：图像特征匹配，从目标标准图像中选择特征的描述子，然后与待测元器件图像中所有的其他特征计算相似度，进行匹配，并返回最接近的匹配对；所述特征的描述子：该特征所有关键点在邻域内以选定尺度测量得出的梯度的集合；

步骤5：筛选良好匹配点；

步骤6：良好匹配点分类；

步骤7：良好匹配点按照类别进行框选，并对目标框中的元器件图像利用图像特征进行二次检测：如果检测不通过，则排除框选目标，重新执行步骤7；如果检测通过，则对目标元器件信息进行保存；

步骤8：将步骤7中所有保存的目标元器件框选信息绘制在图像采集模块所采集的图像上，并将绘制好的图像通过LED液晶显示屏实时显示；

步骤9：统计被框选的元器件种类和数量数据，并与预存的目标元器件信息进行对比：通过判断统计数据与目标元器件信息是否一致，确定元器件是否合格，并将判断结果传输给控制和执行模块；

步骤10：控制和执行模块根据步骤9中的判断结果控制下一环节执行方式：若产品合格，向下一环节进行传输；如果不合格，则将其单独检出。

步骤3中，计算图像水平x,竖直y方向的偏导数l_x和l_y，在x、y两个方向上偏导数l_x和l_y变化均较大的点为角点，仅l_x或l_y变化较大的点为边缘点。