一种手机底板连接器缺陷检测方法技术

本发明专利技术提供一种手机底板连接器缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1，制作标准的手机底板连接器灰度图像模板；步骤2，对待测试图像进行预处理和灰度变换；步骤3，分别对测试图像和模板进行SURF算法处理获取特征点和仿射变化，用最近邻匹配法匹配特征点；步骤4，用RANSAC模型来消除误匹配特征点；步骤5，根据仿射矩阵将待测试图像转换到模板尺度空间上，得到一副新图像；步骤6，分别对矫正后的测试图像和标准图像进行二值化，并将二值化图像进行相减；步骤7，对差值图像进行形态学处理，判断测试图像是否为合格，如果有缺陷，标记缺陷位置。该方法能够有效地检测出待测样品中的缺陷，并准确地定位缺陷位置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种缺陷检测技术，特别是一种手机底板连接器缺陷检测方法。
技术介绍
随着信息社会的不断发展，手机成为人们获取信息的常用工具。在手机的生产过程中，connector(连接器)起着连接手机各个模块的作用。连接器主要是通过特定地模具生产出来的，不可避免地会出现污渍、漏印、掉铜等问题，传统的人工检测由于其检测量大、人力成本高、速度慢、不可避免的出现漏检错检等问题不能得到令人满意的结果。近年来，随着计算机技术和图像处理技术的发展，基于PC机的图像检测技术越来越多的应用到工业生产的各个环节。其检测方法是图像传感器采集到待测图像与模板图像通过匹配滤波后进行相减得到差值图像，最后判断缺陷图像。这种检测方法也为手机连接器的缺陷检测提供了可能。但由于受到环境的限制，采集到的图像难免会出现小范围的偏移、旋转和缩放，如果不能有效的处理这些问题，就会造成错误的匹配和检测。在传统的检测系统中，检测算法是在PC上运行和显示，这种检测系统存在设备成本高、体积大和便携性差等缺点。因此，提供一种便携式、操作简单、价格低廉和高效的检测算法的缺陷检测装置是急需解决的问题。本专利技术是一种基于ARM+DSP架构的检测系统，采用SURF(Speeded Up Robust Feature，快速鲁棒特征)和RANSAC(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)模型算法的手机底板连接器缺陷自动检测方法，该系统通过ARM触发DSP处理器来控制图像的采集，采集到的图像通过模数转换后输入到DSP图像处理单元进行算法处理，以标准样品为模板，利用SURF快速特征点检测算法分别检测出特征点，再通过RANSAC模型算法消除误匹配特征点，通过匹配后的矫正图像与标准模板图像相减得到差值图像，最后通过形态学处理消除孤立点，对最终的差值图像进行判断并标记。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对基于ARM+DSP架构的手机提供一种手机底板连接器缺陷检测方法，该方法能够有效地检测出待测样品中的缺陷，并准确地定位缺
陷位置。该方法包括以下步骤：步骤1，制作标准的手机底板连接器灰度图像模板；步骤2，对待测试图像进行预处理和灰度变换；步骤3，分别对测试图像和模板进行SURF算法处理获取特征点和仿射变化，用最近邻匹配法匹配特征点；步骤4，用RANSAC模型来消除误匹配特征点；步骤5，根据仿射矩阵将待测试图像转换到模板尺度空间上，得到一副新图像；步骤6，分别对矫正后的测试图像和标准图像进行二值化，并将二值化图像进行相减；步骤7，对差值图像进行形态学处理，判断测试图像是否为合格，如果有缺陷，标记缺陷位置。采用上述方法，步骤3中所述的对测试图像和模板进行SURF算法处理获取特征点的具体过程为：步骤3.1，构建Hessian矩阵，基于Hessian矩阵行列式的局部最大值来筛选在I＝(x,y)处的极值；步骤3.2，于所有极值点中挑选特征点；步骤3.3，采用基于半径为6s的领域内像素值的x方向和y方向的haar小波响应值描述特征点向量，s为特征点所在的尺度值；步骤3.4，设置一个阈值T，基于欧氏距离匹配特征点，当欧氏距离<T时，该对特征点做为一对匹配特征点。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：(1)本专利技术提供的基于SURF算法的手机底板连接器缺陷自动检测方法，能够快速准确地检测缺陷并定位位置；(2)本专利技术提供的基于SURF算法的手机底板连接器缺陷自动检测方法，对发生旋转、偏移和缩放的测试图像同样具有很好的处理效果。下面结合说明书附图对本专利技术作进一步描述。附图说明图1是本专利技术实施方式提供的一种手机底板连接器缺陷检测示意图。图2是本专利技术提供的一种基于SURF和RANSAC模型算法提取特征点并匹
配的具体过程示意图。具体实施方式图1是本专利技术实施方式提供的一种手机底板连接器缺陷检测示意图，包括图像采集器、DSP图像处理器14、ARM处理器15、触摸显示器11、共享RAM17以及存储16，图像采集器包括CCD12和A/D转换13。所述ARM处理器15分别和所述DSP图像处理器14、触摸显示器11、共享RAM17、存储16相连，所述DSP图像处理器14与CCD12、A/D转换13相连。所述DSP图像处理器14根据ARM处理器15的启动指令来控制图像采集器的启动；所述DSP图像处理器14将处理的结果放入共享RAM17中，并触发ARM处理器15；所述ARM处理器15根据DSP图像处理器14的触发信号读取共享RAM17中的数据；所述ARM处理器15通过触摸显示器11显示结果和存储16。其中ARM处理器搭载Linux系统，ARM处理器实时检测触摸显示屏上的启动命令作用于DSP图像处理器，图像采集器采集相应的图像，并将图像发送给DSP图像处理器，再由DSP图像处理器进行缺陷检测处理，并将检测结果信息发送至共享RAM并触发ARM处理器，最后由ARM处理器将检测结果触摸显示屏上，该系统集成度高、便携性好、操作简单。基于上述系统的一种基于ARM+DSP的手机底板连接器自动缺陷检测方法(如图2所示)，包括如下步骤：步骤101，实时采集的图像作为输入源；步骤102，对待检验样品图像进行预处理，所述对待检验样品的预处理是采用直方图均衡化方法对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定范围内(0-255)的像素值大致相同，即每一个像素值对应像素个数相同。步骤103，将预处理后的图像通过灰度转换算法转换成256阶的灰度图像；步骤104，输入标准模板灰度图像样品，所述的模板图是筛选的无缺陷的标准图像；步骤105，通过SURF算法分别求得模板图和待测图的特征点和仿射变化，并描述向量；然后利用最近邻匹配法匹配特征点，具体实施步骤如下：(1)构建Hessian矩阵，并利用Hessian矩阵行列式的局部最大值来筛选在
I＝(x,y)处极值，比较I处和周围26点像素的极值，只有比周围的26个像素都大，才确认为极值点；(2)于所有极值点中挑选特征点；(3)确定特征点描述向量，采用基于半径为6s(s为特征点所在的尺度值)的领域内像素值的x方向和y方向的haar小波响应值来描述，按照主方向选取20s×20s的正方形区域，将该区域划分为16个子区域。分别对每个子区域计算25个空间归一化的采样点的haar小波响应，并对每个子区域分别计算Σdx、Σdy、Σ|dx|、Σ|dy|，这样每个特征点就将得到一个64维的矢量，最后对矢量进行归一化，其中Σdx、Σdy、Σ|dx|、Σ|dy|分别为x方向像素值之和、y方向像素值之和、x方向像素值绝对值之和、y方向像素值绝对值之和；(4)利用欧氏距离匹配特征点，设置一个阈值T，当欧氏距离<T时，就把它们当做一对匹配点；(5)所述仿射变化H的获取方法为：设某一原始坐标为X0＝(x0,y0)，经过某种仿射变换后变为X＝(x,y)，公式如X＝HX0，从已经匹配好的特征点中随机抽取3对匹配样本，并根据这三组的相互匹配好的特征点计算一组仿射变换H；步骤106，RANSAC算法是采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数，RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，通过多次的迭代会使概本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手机底板连接器缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，制作标准的手机底板连接器灰度图像模板；步骤2，对待测试图像进行预处理和灰度变换；步骤3，分别对测试图像和模板进行SURF算法处理获取特征点和仿射变化，用最近邻匹配法匹配特征点；步骤4，用RANSAC模型来消除误匹配特征点；步骤5，根据仿射矩阵将待测试图像转换到模板尺度空间上，得到一副新图像；步骤6，分别对矫正后的测试图像和标准图像进行二值化，并将二值化图像进行相减；步骤7，对差值图像进行形态学处理，判断测试图像是否为合格，如果有缺陷，标记缺陷位置。

【技术特征摘要】
1.一种手机底板连接器缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，制作标准的手机底板连接器灰度图像模板；步骤2，对待测试图像进行预处理和灰度变换；步骤3，分别对测试图像和模板进行SURF算法处理获取特征点和仿射变化，用最近邻匹配法匹配特征点；步骤4，用RANSAC模型来消除误匹配特征点；步骤5，根据仿射矩阵将待测试图像转换到模板尺度空间上，得到一副新图像；步骤6，分别对矫正后的测试图像和标准图像进行二值化，并将二值化图像进行相减；步骤7，对差值图像进行形态学处理，判断测试图像是否为合格，如果有缺陷，标记缺陷位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中所述的预处理的过程为采用直方图均衡化方法对测试图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定范围内的像素值相同。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中所述的对测试图像和模板进行SURF算法处理获取特征点的具体过程为：步骤3.1，构建Hessian矩阵，基于Hessian矩阵行列式的局部最大值来筛选在I＝(x,y)处的极值；步骤3.2，于...

【专利技术属性】
技术研发人员：伏长虹，罗云宜，朱健，豆彩霞，左悦，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32