[发明专利]一种高精度的PCB缺陷智能检测方法

说明书

本发明提供了一种高精度的PCB缺陷智能检测方法，通过对模板图像和测试图像进行模板匹配运算，得到模板图像在测试图像上的最佳匹配点，以同模板图像等宽高的区域进行截取并进行旋转对位，使得截取的测试图像与模板图像高度重合，继而进行差分处理、切割处理、边缘处理以及运用轮廓超差算法进行缺陷检测；本发明提高了PCB表面质量的检测速度和精度，有效提高了检测效率，减少了缺陷误检或漏检情况的发生，实现了印制电路板表面缺陷的自动化检测，节省了人力财力物力，提高了生产自动化程度。

技术领域

本发明涉及检测设备技术领域，具体涉及一种高精度的PCB缺陷智能检测方法。

背景技术

在电子制造行业当中，PCB线路表面缺陷检测历来是PCB行业难以攻克的一个技术难点，各家公司的PCB检测设备性能参差不齐，市面上大部分的PCB检测设备也无法适应各种各样的缺陷。而传统的PCB缺陷检测方法容易形成漏检，速度慢，因此针对传统的缺陷检测方法和设备需要进行优化和改造。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种多策略匹配、对位和高精度搜索轮廓超差的PCB表面缺陷检测方法，由该方法中含有的多种算法以不同组合方式形成智能检测系统，系统主要包含三大流程，第一流程是可以实现图像批处理缺陷检测，能够输出批处理检测结果；第二流程是针对单张图像进行处理，实现缺陷精定位；第三流程是第二流程的精简版，是对小图缺陷进行局部定位的一种过程。此系统能够方便快速检测出PCB光板的各种缺陷，也能够解决现在机器视觉检测算法中检测效率低、精度差以及易出现的误检、漏检等情况。本发明通过以下若干步骤对系统主要的第一流程进行阐述，第二流程与第三流程所涉及的算法与第一流程相同，只是程序组合方式有所差别或删减。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种高精度的PCB缺陷智能检测方法，其特征在于，第一流程具体步骤包括：

S1，获取PCB的模板图像以及测试图像；

S2，将模板图像与测试图像进行图像匹配，根据匹配结构对测试图进行旋转矫正并截取；

S3，将模板图像与截取后的测试图进行差分运算得到差分图像；

S4，将差分图像进行开运算去除尖角区域，并进行连通处理；

S5，根据连通区域位置、大小分别在模板图像上和截取的测试图上进行同宽高的抠图得到若干模板小图和测试小图；

S6，对模板图像抠出的每一张模板小图计算其边缘轮廓法向信息并输出；

S7，根据S6输出的法向信息对测试图像抠出的测试小图执行轮廓超差缺陷查找算法；

S8，根据设定的缺陷阈值，可判定计算的超差距离是否为缺陷，若大于阈值，则输出此点。

进一步的，所述步骤S7中的轮廓超差算法具体步骤包括：

S701，根据轮廓点的法向信息，在法向上设置寻找的最大步长maxStep,假设最大步长为10，每一次步长增加量为1，总共循环10次；

S702，在寻找过程中，先计算法向上每一步的坐标值，然后获取缺陷小图中该坐标下的灰度值，若灰度值等于255则计算该点与初始点的欧氏距离，若距离大于设定的最大阈值，则输出此缺陷点的位置；

S703，若灰度值等于0则寻找此点的八邻域；

S704，若八邻域中有灰度值为255的点，则计算它们与初始点的距离，取最小距离的点；

S705，若最小距离大于设定的最大距离，则输出此点，否则继续寻找下一步长的点，重复上述过程；

S706，若没有找到白点，则在法向的反方向上继续执行上述过程。