[发明专利]针对星载表露型PCB焊点质量的光学图像匹配检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种针对星载表露型印制电路板（Printed Circuit Board，PCB）焊点质量的光学图像匹配检测方法，属于焊点质量检测技术领域。

背景技术

目前，电子设备中，表露型焊点数量占到80%以上，检测手段主要是人工目测（必要时借助一定放大倍数的光学检测设备），工业用的AOI(Automated Optical Inspection)系统受检测标准等客观因素的影响，在航天产品的生产过程未得到应用。人工检验存在受操作员经验、疲劳程度和主观感觉等人为因素影响，没有统一的判别量化标准，判定结果因人而异，判定标准的一致性较差，难以保证焊点的100％检测，很容易出现漏检。。

工业AOI系统主要采用特征提取比对或每像素相关性比对等方法，如西北工业大学张纪铃的《电路板板载元器件检测系统研究》。这些方法算法复杂或循环次数过多，导致实时性不是很高，不能很好的适合需要在线检测且检测项目多、检测正确率要求高的航天产品检测领域。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对星载表露型PCB焊点质量的光学图像匹配检测方法，该方法通过对图像进行分块，以块为单元进行匹配检测，其实时性好，能够满足在线检测的需要。

一种针对星载表露型PCB焊点质量的光学图像匹配检测方法，具体的步骤为：

步骤101、根据待测元件的PCB信息从标准数据库中寻找适合当前待测元件的模板图像；

步骤102、令CCD位于待测元件的正前方，且调整CCD与待测元件的间距，使得CCD所采集的图像上待测元件的大小与模板图像上待测元件的大小相同；CCD采集待测元件图像，并将其定义为待检图像；

步骤103、先将大小为w×h、格式为RGB24的模板图像转换成大小不变的8位灰度图像；再将模板图像分为m×n个图像块，每个块大小为b×b，即m＝w/b，n＝h/b；求每个图像块的像素平均值，得到大小为m×n的像素平均值矩阵P；

步骤104、将大小为W×H、格式为RGB24的待检图像转换成大小不变的8位灰度图像；再将待检图像分为M×N个图像块，每个块大小为b×b，即M＝W/b，N＝H/b；求每个图像块的像素平均值，得到大小为M×N的像素平均值矩阵Q；

步骤105、初始时两矩阵的原点重合，然后令矩阵P在矩阵Q上进行滑动，每滑动一次，计算出两矩阵之间的相关度当计算出的相关度小于设定阈值时，停止滑动，判定该待检图像的焊点满足要求，否则继续滑动，当滑动所有的相对位置情况，两矩阵的相关度仍不小于设定阈值，则判定待检图像的焊点不满足要求。

当待测元件太大，无法将待测元件的所有细节在CCD所采集的一幅图像中表示时，通过移动CCD采集多幅图像，并对多幅图像进行拼接，获取待检图像，该待检图像的获取过程为：

整个拼接过程中CCD按照从下到上、从左到右的顺序采集待测元件的图像；

步骤201、将CCD采集的第一幅（即待测元件左下角的图像）作为拼接的基准图像，同时令CCD采集下一位置的图像，并进入步骤202；

步骤202、判断CCD采集的图像是否为待测元件最左列的图像，若是，则进入步骤203，否则进入步骤204；

步骤203、以当前CCD采集的图像为模板图像，以其下方图像为目标图像，选定模板图像上一像素点与目标图像上一像素点重合，分别向右上、右下、左上、左下移动模板图像，每移动一次计算两图像重合位置的相关度，判断预设次数S次移动获得的最小相关度是否小于设定阈值，若是，则将最小相关度时两图像的位置关系确定为两幅图像的最佳拼接位置，将两幅图像按最佳拼接位置进行拼接，否则重新获取一幅CCD图像再计算相关度，直到两幅图像以最佳拼接位置拼接为止；

步骤204、以当前CCD采集的图像为模板图像，以其左侧图像为目标图像，选定模板图像上一像素点与目标图像上一像素点重合，分别向右上、右下、左上、左下移动模板图像，每移动一次计算两图像重合位置的相关度，判断S次移动获得的最小相关度是否小于设定阈值，若是，则将最小相关度时两图像的位置关系确定为两幅图像的最佳拼接位置，将两幅图像按最佳拼接位置进行拼接，否则重新获取一幅CCD图像再计算相关度，直到两幅图像以最佳拼接位置拼接为止；

步骤205、判断所拼接待检图像是否完整，若不完整，则CCD采集下一位置的图像，并返回步骤202。

有益效果