[发明专利]一种电子元件定位方法及装置有效
申请号: | 201510890921.4 | 申请日: | 2015-12-04 |
公开(公告)号: | CN105588840B | 公开(公告)日: | 2019-01-25 |
发明(设计)人: | 雷延强 | 申请(专利权)人: | 广州视源电子科技股份有限公司 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G01R31/28;G06K9/62 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 麦小婵;郝传鑫 |
地址: | 510663 广东省广州市高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电子元件 定位 方法 装置 | ||
1.一种电子元件定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
基于预设尺寸的检测窗截取待检测电路板图像上的子图像;其中,在截取完当前区域的子图像后,按照预定的方向移动所述检测窗,且每移动一次后会截取一次子图像;其中,所述检测窗的尺寸根据预定电子元件的大小进行设定;
根据已建立好的预定电子元件的检测模型对所述子图像进行检测;其中,所述预定电子元件的检测模型通过对正样本图片及负样本图片进行训练获得,所述正样本图片为包含有所述预定电子元件的图片,所述负样本图片为不包含有所述预定电子元件的图片;
当确定所述子图像为所述预定电子元件的图像时,将所述子图像标记为目标子图像,并记录所述目标子图像在所述待检测电路板图像上的位置信息。
2.根据权利要求1所述的电子元件定位方法,其特征在于,在所述根据已建立好的预定电子元件的检测模型对所述子图像进行检测之前,还包括:
采集待检测的预定电子元件的正样本图像和负样本图片;
利用adaboost级联分类器算法对N个训练样本学习得到第一个弱分类器,将被第一个弱分类器判定为正样本图片的训练样本和其他的新的训练样本一起构成一个新的N个训练样本,通过adaboost级联分类器算法对这N个训练样本学习得到第二个弱分类器;所述训练样本包括正样本图片和负样本图片,N为大于1的整数;
将通过连续迭代获得的至少两个弱分类器级联形成预定电子元件的检测模型。
3.根据权利要求1所述的电子元件定位方法,其特征在于,
所述正样本图片的尺寸为归一化后的尺寸,且任一所述负样本图片的尺寸不小于所述归一化后的尺寸。
4.根据权利要求1所述的电子元件定位方法,其特征在于,所述预定电子元件为宽高比一致的电子元件。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的电子元件定位方法,其特征在于,在所述当确定所述子图像上存在所述预定电子元件时,将所述子图像标记为目标子图像,并记录所述目标子图像在所述待检测电路板图像上的位置信息之后,还包括:
对所述目标子图像添加标示信息;
根据所述目标子图像的位置信息将所述标示信息标示在所述待检测电路板图像上。
6.根据权利要求1至4任意一项所述的电子元件定位方法,其特征在于,在所述当确定所述子图像为所述预定电子元件的图像时,将所述子图像标记为目标子图像,并记录所述目标子图像在所述待检测电路板图像上的位置信息之后,还包括:
对基于不同尺寸的检测窗检测到的目标子图像添加不同的标示信息;
根据所述目标子图像的位置信息将所述标示信息标示在所述待检测电路板图像上。
7.一种电子元件定位装置,其特征在于,包括:
图像截取单元,用于基于预设尺寸的检测窗截取待检测电路板图像上的子图像;其中,在截取完当前区域的子图像后,按照预定的方向移动所述检测窗,且每移动一次后会截取一次子图像;其中,所述检测窗的尺寸根据预定电子元件的大小进行设定;
检测单元,用于根据预定电子元件的检测模型对所述子图像进行检测;其中,所述预定电子元件的检测模型通过对正样本图片及负样本图片进行训练获得,所述正样本图片为包含有所述预定电子元件的图片,所述负样本图片为不包含有所述预定电子元件的图片;
位置记录单元,用于当确定所述子图像为所述预定电子元件的图像时,将所述子图像标记为目标子图像,并记录所述目标子图像在所述待检测电路板图像上的位置信息。
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