[发明专利]电子元器件外壳缺陷检测方法及系统

说明书

本发明涉及电子元器件检测技术领域，公开了一种电子元器件外壳缺陷检测方法及系统。所述方法包括将待测电子元器件移动至检测区域，获取所述电子元器件的第一表面图像信息；使所述电子元器件旋转预设角度，获取所述电子元器件的第二表面图像信息；根据所述第一表面图像信息和所述第二表面图像信息判断所述电子元器件是否存在表面缺陷。分别对电子元器件外壳上下表面是否存在表面缺陷进行判断。通过获取电子元器件的表面图像信息，同时在多重算法的协助下，对电子元器件表面是否存在缺陷进行判断，减少人为的参与程度和主观性，使检测更加客观，极大的提高了检测效率和精度，可以长时间连续工作，从而满足高强度任务需求。

技术领域

本发明涉及电子元器件检测技术领域，特别是涉及一种电子元器件外壳缺陷检测方法及系统。

背景技术

电子元器件是航空航天、交通运输、消费电子等各类系统中大量使用的基础元件，而电子元器件的外壳在大批量的生产过程中，可能会由于各种因素的影响，导致外观出现不同的缺陷。如划痕、污渍等缺陷可能会破坏外壳标记，造成装配不便或使用错误；而外壳上的气泡、凹陷、裂缝以及引出端裂缝等缺陷则容易造成产品的使用故障，给使用设备带来严重的安全隐患。此前大多数生产单位和检测机构采用人工或半自动的方法对多类型外壳外观进行检测，其效率低、精度不高。

发明内容

基于此，有必要针对人工或半自动的方法对多类型外壳外观进行检测的检测效率低、精度低的问题，提供一种电子元器件外壳缺陷检测方法及系统。

一种电子元器件外壳缺陷检测方法，包括将待测电子元器件移动至检测区域，获取所述电子元器件的第一表面图像信息；使所述电子元器件旋转预设角度，获取所述电子元器件的第二表面图像信息；根据所述第一表面图像信息和所述第二表面图像信息判断所述电子元器件是否存在表面缺陷。

上述电子元器件外壳缺陷检测方法，将待测的电子元器件移动至检测区域，从而获取该电子元器件的第一表面图像信息。然后，再使该电子元器件旋转预设角度，获取第二表面图像信息，从而能够完成对电子元器件外壳不同角度的表面进行图像获取。对所述第一表面图像信息和所述第二表面图像信息进行图像处理及分类，分别对电子元器件外壳上下表面是否存在表面缺陷进行判断。利用图像处理技术在多重算法的协助下，自动根据图像信息对电子元器件表面是否存在缺陷进行判断，减轻人工观察的工作，减少人为的参与程度和主观性，使检测更加客观，极大的提高了检测效率和精度，特别适用于对大批量电子元器件的自动检测，可以长时间连续工作，从而满足高强度任务需求。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一表面图像信息和所述第二表面图像信息判断所述电子元器件是否存在表面缺陷，包括对所述第一表面图像信息和所述第二表面图像信息进行图像处理；根据所述图像处理的结果，结合图形数据库对所述电子元器件的外壳形貌进行分类识别，以判断所述电子元器件是否存在表面缺陷。

在其中一个实施例中，所述外壳形貌的分类类别包括多种表面缺陷类型。

在其中一个实施例中，在所述根据所述图像处理的结果，结合图形数据库对所述电子元器件的外壳形貌进行分类识别后，所述方法还包括根据所述外壳形貌的类别，将所述第一表面图像信息和所述第二表面图像存储至相应的图像数据库。

在其中一个实施例中，在根据所述第一表面图像信息和所述第二表面图像信息判断所述电子元器件是否存在表面缺陷后，所述方法还包括若所述电子元器件存在表面缺陷，则将所述电子元器件移动至第一样品区域；若所述电子元器件不存在表面缺陷，则将所述电子元器件移动至第二样品区域。

在其中一个实施例中，使用图像拼接算法和快速图像滤波算法对所述第一表面图像信息和所述第二表面图像信息进行图像处理，使用神经网络识别算法和GAN分类算法结合图形数据库对所述电子元器件的外壳缺陷进行分类识别。

在其中一个实施例中，在完成对所述电子元器件的外壳缺陷检测后，发出提示信息对检测结果进行提示。