[发明专利]一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及表面贴装设备中的图像处理领域，具体涉及一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法。

背景技术

在精密电子制造系列装备中，表面贴装设备是用来对PCB进行元器件贴装的设备。PCB缺陷有很多种，包括焊膏印刷缺陷、元器件贴放缺陷和焊接缺陷等。其中元器件贴放缺陷，例如少件、错件、元器件极性反等，只涉及到二维信息，且这些缺陷在灰度图像上表现明显，通过采用基于灰度图像的模板匹配就可以很容易地检测出，但焊接缺陷中的共面性缺陷，涉及到三维信息，在灰度图像上几乎反映不出来。焊点检测除了需要面积信息判断它的大小外，还需要三维深度信息才能判断焊点的高度，因此在只能传达二维信息的灰度图像上不能反映出好坏焊点的区别。

对于上述的PCB共面性缺陷和焊点缺陷难检测的问题，目前主要采用两种方法解决，即基于单色光源倾斜式相机拍摄的灰度图像的算法和基于特殊架构光源的单一镜头彩色图像的算法（单镜头彩色光源立体视觉）。

单色光源倾斜式相机观测方式与手工光学观测所用方法一样，可以与水平成45度观测印制电路板，共面性缺陷可识别性大大提高。但使用倾斜式相机需要具有校准和灰度补充方面的知识。如果系统仅装备一个倾斜式相机，系统本身未必就一定需要具有持续监控校准的能力，因为相机能在一定范围内进行自我校准。然而，对于组合相机系统，软件必须使相机之间保持校准平衡，同时监控其不超过基本的校准极限。另外倾斜式相机观测还需要补偿印制电路板的变形塌陷，而且相比于垂直式相机观测方式，倾斜式相机观测必须解决软件领域遇到的最大挑战，因为它增加了区分不同观测角度的功能（至少四个主方向），因此给软件开发提出了更高的要求，编程更复杂，数据计算需求更高。

单镜头彩色光源立体视觉系统所获得的图像，增加了色度信息，而且通过采用蓝、红、绿三色光源架构，所拍摄的二维图像传达了三维信息，满足了PCB焊点检测的要求。另外，彩色图像更能反映实际人眼视觉，且随着计算机容量的增加、处理速度的飞速提高，之前阻碍基于彩色图像的算法发展的速度问题已经不存在，因此人们已经开始关注和研究基于彩色图像的算法，并已经越来越多地被用于各种领域。

采用基于彩色图像的识别算法，才能更好地实现对PCB焊点、共面性等缺陷的检测。目前常用的基于彩色图像的算法，都是基于图像的RGB色彩空间的颜色特征对图像进行匹配的。它们将彩色图像的每个色彩空间的图像看成是一个灰度图像，并分别对每一维空间进行处理，得到每一维空间的一个检测结果I_R(x,y),I_G(x,y),I_B(x,y)，再根据每种颜色的象素值占整个图像象素值总和的比例，即颜色分量权重系数K_R,K_G,K_B，来合成最后的结果，即

I′(x,y)=K_R×I_R(x,y)+K_G×I_G(x,y)+K_B×I_B(x,y). （1）

该方法破坏了原本彩色图像各色彩之间的关系，权重系统的选择直接影响匹配结果，且每一维空间的计算都会引入误差，这样甚至可以导致最后识别结果的错误。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法。

本发明采用如下技术方案：

一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法，包括如下步骤：

S1获取待识别图像h(τ,η)，确定模板图像f(τ,η)，其中待识别图像大小为P×Q，模板大小为M×N；

f(τ,η)=f_R(τ,η)i+f_G(τ,η)j+f_B(τ,η)k，h(τ,η)=h_R(τ,η)i+h_G(τ,η)j+h_B(τ,η)k；

S2计算模板图像能量函数E_f，

S3计算待识别图像的能量函数E_h(m,n)，其中0≤m<P-M+1，0≤n<Q-N+1；

S4计算得到延拓后的两幅图像f_e(τ,η)和h_e(τ,η)，具体为：

S4.1确定待识别图像和模板图像在x方向的相同周期C及在y方向具有相同的周期D，且C和D满足：