[发明专利]一种基于图像多形状法向梯度差值PCB板缺陷分类方法

摘要

本发明提供了一种基于图像多形状法向梯度差值PCB板缺陷分类方法，通过原始模板图像的特征分类，得到各特征形状的轮廓，求出相应轮廓形状的法向量，利用模板精准匹配出缺陷位置，通过法向量上搜索像素点灰度梯度来判断缺陷种类及对缺陷进行分类，避免了仅依靠特征来分类造成分类错误的现象；本发明提高了PCB板缺陷检测及分类的检测速度和精度，有效提高了检测率及分类准确率，减少了缺陷误检或漏检情况的发生，实现了PCB板缺陷检测及自动分类，节省了人力物力财力，提高了生产自动化程度。

主权项

1.一种基于图像多形状法向梯度差值PCB板缺陷分类方法，包括以下步骤：S1，读取模板图像Image，并获取图像Image尺寸；S2，将模板图像提取MARK点、圆孔及圆弧特征轮廓形状ROI‑cir，剩下的图像为Image1；S3，将Image1提取出凸包轮廓形状ROI‑con，剩下图像为Image2；S4，将图像Image2提取出十字架轮廓特征形状ROI‑wh，剩下图像为Image3；S5，将图像Image3提取出矩形轮廓特征形状ROI‑rec，剩下图像为Image4；S6，将图像Image4提取其他异形轮廓形状ROI‑else；S7，在圆孔及圆弧特征轮廓形状ROI‑cir中，通过创建一个圆形对象，求出圆或圆弧法向量n₁(x₁，y₁)；S8，在矩形轮廓特征形状ROI‑rec中，求出宽度方向上的直线段法向量n₂(x₂，y₂)，高度方向上的直线段法向量n₃(x₃，y₃)；S9，在凸包轮廓形状ROI‑con、十字架轮廓特征形状ROI‑wh及其他异形轮廓形状ROI‑else中，求出宽度方向上的法向量n₄(x₄，y₄)，高度方向上的法向量n₅(x₅，y₅)及圆或圆弧法向量n₆(x₆，y₆)；S10，在法向量方向找像素点的灰度值，判断像素点为白点及黑点；S11，将采集得到的待检图Image‑Pre与模板图Image进行模板匹配得到相应的缺陷区域，在相应缺陷区域内，在法向量一定距离上搜索相应像素点的灰度值，再通过提取该区域的形态学特征和灰度特征进行缺陷分类。