[发明专利]一种集成电路板质量分选系统

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种集成电路板质量分选系统，该系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：对目标正面图像的元件区域进行边缘检测，得到目标正面图像中的边缘像素点，进而利用霍夫圆检测得到目标正面图像中各孔洞对应的各初始圆心和对应的导线圆对应的各初始圆心，进而得到各孔洞的目标圆心；根据各孔洞的目标圆心，得到孔洞评价指标；根据各孔洞对的连接导线，得到导线评价指标；根据所述导线评价指标和所述孔洞评价指标，得到待检测集成电路板的质量指标，进而判断待检测集成电路板的质量等级。本发明实现了以较低的成本对集成电路板的质量进行更加可靠的分选。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种集成电路板质量分选系统。

背景技术

在集成电路板生产过程中由于生产现场和加工过程中各种因素的影响，可能会导致集成电路板产生各种各样的瑕疵；集成电路板的质量与其表面的导线质量和孔洞质量息息相关，导线质量的好坏直接影响着其性能，而孔洞质量好坏影响着元件的安装，因此对集成电路板的质量进行检测是十分重要的。

由于集成电路板上的孔洞近似圆形（即并非标准的圆形），因此采用传统的机器视觉算法（比如霍夫圆检测算法）对图像中的孔洞区域进行检测，难以得到的孔洞区域内最真实的圆心，可能会导致最终的检测结果可靠性较低；除此之外，采用现有神经网络的方法对集成电路板中的孔洞和导线的质量进行检测，需要大量的训练数据且硬件要求较高，即成本较高，因此如何采用较低的成本对集成电路板的质量进行更加可靠的分选是需要解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种集成电路板质量分选系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明提供了一种集成电路板质量分选系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：

获取待检测集成电路板的目标正面图像和目标反面图像；利用大津阈值分割算法将所述目标正面图像和目标反面图像划分为背景区域和元件区域；所述元件区域包括孔洞和导线；

对目标正面图像的元件区域和目标反面图像的元件区域进行边缘检测，得到目标正面图像中的边缘像素点和目标反面图像中的边缘像素点；对目标正面图像中的边缘像素点进行霍夫圆检测，得到目标正面图像中各孔洞对应的各初始圆心和各孔洞对应的导线圆对应的各初始圆心；根据目标正面图像中各孔洞对应的各初始圆心和各孔洞对应的导线圆对应的各初始圆心，得到各孔洞的目标圆心以及各孔洞对应的初步评估指标；所述孔洞对应的导线圆为孔洞外围的导线的最外层边缘；

根据各孔洞的目标圆心和目标反面图像中的边缘像素点，得到各孔洞对应的孔洞评价指标；将目标正面图像中由两条边缘线相连的两个导线圆对应的两个孔洞记为孔洞对；根据各孔洞对对应的连接导线的边缘像素点，得到各孔洞对对应的连接导线的导线评价指标；所述连接导线为孔洞对之间的两条边缘线之间的区域；

根据各孔洞对对应的连接导线的导线评价指标以及各孔洞对应的初步评估指标和孔洞评价指标，得到待检测集成电路板的质量指标；根据所述质量指标，判断待检测集成电路板的质量等级。

优选的，根据目标正面图像中各孔洞对应的各初始圆心和各孔洞对应的导线圆对应的各初始圆心，得到各孔洞的目标圆心以及各孔洞对应的初步评估指标，包括：

对于任一孔洞：

对于该孔洞对应的初始圆心z：从该孔洞对应的导线圆对应的各初始圆心中选取与初始圆心z的欧氏距离最小的初始圆心，作为初始圆心z对应的第一匹配圆心；根据该孔洞对应的初始圆心z对应的半径与对应的第一匹配圆心对应的半径，得到该孔洞对应的初始圆心z的置信度；所述半径是通过霍夫圆检测得到的；

从该孔洞对应的各初始圆心中选取置信度最大的初始圆心，作为该孔洞对应的目标圆心；将该孔洞对应的除目标圆心以外的其他初始圆心删除，并统计删除的初始圆心的数量；

计算所述删除的初始圆心的数量与该孔洞对应的所有初始圆心的数量的比值，并计算1与所述比值的差值，作为该孔洞对应的初步评估指标。