一种在电路板上定位感兴趣区域的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种在电路板上定位感兴趣区域的方法和装置，涉及PCB检测技术领域。其中，该方法包括：获取待检测PCB的图像，并在待检测PCB的图像上确定初始感兴趣区域，根据预存的主动形状模型在初始感兴趣区域中提取目标特征点，并根据目标特征点更新形变参数，以得到更新后的主动形状模型，若更新后的主动形状模型与更新前的主动形状模型的偏差收敛，则将更新后的主动形状模型在待检测PCB的图像中所处的区域确定为感兴趣区域。上述在PCB上定位ROI的方法和装置通过利用更新后的形变参数来调整主动形状模型的位置，从而定位ROI，进一步完成对PCB的检测。

【技术实现步骤摘要】
一种在电路板上定位感兴趣区域的方法和装置
本专利技术属于电路板检测
，尤其涉及一种在PCB上定位ROI的方法和装置。
技术介绍
电子电路表面组装技术(SurfaceMountTechnology，SMT)是一种将无引脚或短引线表面组装元器件安装在印制电路板(PrintedCircuitBoard，PCB)的表面或其它基板的表面上，并通过回流焊或浸焊等方法加以焊接组装的电路装连技术。目前，采用自动光学检测(AutomaticOpticInspection，AOI)对组装后的PCB进行缺陷检测。在利用AOI技术对PCB进行检测时，为了增加检测程序的有效性，需要对PCB中大量的元器件进行人工交互，并通过人工来选择检测程序中每个算法的感兴趣区域(RegionofInterest，ROI)，即，元器件所在的区域。并通过将ROI与数据库中的具有合格参数的区域进行比较，查找出缺陷。但是，一个PCB往往包含了成百上千个元器件，由人工进行选择ROI会需要花费很长的时间，导致PCB的检测效率降低。为了提高PCB的检测效率，当前的做法是在AOI技术中增加基于图像灰度信息相似度的模板匹配算法，人工选择搜索的初始位置坐标，AOI技术就可以在一定范围内对PCB的图像进行搜索，定位ROI。由于灰度信息相似度的模板匹配算法不具备旋转和尺度不变形，当成像单元，如相机或镜头的配置发生变化时，元器件的图像将发生射影变换，此时会发生匹配错误，导致AOI技术定位不到ROI，进而不能对PCB进行检测。
技术实现思路
本专利技术提供一种在PCB上定位ROI的方法和装置，旨在解决现有的灰度信息相似度的模板匹配算法会发生匹配错误，导致AOI技术定位不到ROI，不能对PCB进行检测的问题。本专利技术提供的一种在PCB上定位ROI的方法，所述方法包括：获取待检测电路板的图像，并在所述待检测电路板的图像上确定初始感兴趣区域；根据预存的主动形状模型在所述初始感兴趣区域中提取目标特征点，并根据所述目标特征点更新形变参数，以得到更新后的主动形状模型；若所述更新后的主动形状模型与更新前的主动形状模型的偏差收敛，则将所述更新后的主动形状模型在所述待检测电路板的图像中所处的区域确定为感兴趣区域。本专利技术提供的一种在PCB上定位ROI的装置，所述装置包括：获取模块，用于获取待检测电路板的图像；确定模块，用于在所述待检测电路板的图像上确定初始感兴趣区域；提取模块，用于根据预存的主动形状模型在所述初始感兴趣区域中提取目标特征点；更新模块，用于并根据所述目标特征点更新形变参数，以得到更新后的主动形状模型；所述确定模块，还用于若所述更新后的主动形状模型与更新前的主动形状模型的偏差收敛，则将所述更新后的主动形状模型在所述待检测电路板的图像中所处的区域确定为感兴趣区域。本专利技术提供的一种在PCB上定位ROI的方法和装置，通过从待检测PCB的图像中提取的目标特征点来更新主动形状模型的形变参数，无论PCB的元器件的位置发生何种变化，都可以通过更新后的形变参数来调整主动形状模型的位置，从而定位ROI，进一步完成对PCB的检测。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例。图1是本专利技术第一实施例提供的一种在PCB上定位ROI的方法的实现流程示意图；图2是本专利技术第二实施例提供的一种在PCB上定位ROI的方法的实现流程示意图；图3是本专利技术第三实施例提供的一种在PCB上定位ROI的装置的结构示意图；图4是本专利技术第四实施例提供的一种在PCB上定位ROI的装置的结构示意图。具体实施方式为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1为本专利技术第一实施例提供的在PCB上定位ROI的方法的实现流程示意图，图1所示的在PCB上定位ROI的方法主要包括以下步骤：S101、获取待检测PCB的图像，并在该待检测PCB的图像上确定初始ROI；待检测PCB的图像为利用AOI技术检测焊接缺陷的PCB的图像。获取待检测PCB的图像的方法不作限制，可以通过扫描待检测PCB或获取，也可以接收终端发送的PCB的图像来获取。初始ROI为利用AOI技术最先定位的区域。S102、根据预存的主动形状模型在该初始ROI中提取目标特征点，并根据该目标特征点更新形变参数，以得到更新后的主动形状模型；目标特征点为初始ROI中的特征点，且目标特征点与利用主动形状模型模拟的图像中的特征点的纹理相似度最高。形变参数为主动形状模型中用于表示平移变换、旋转变换和尺度变换的参数。S103、若该更新后的主动形状模型与更新前的主动形状模型的偏差收敛，则将该更新后的主动形状模型在该待检测PCB的图像中所处的区域确定为感ROI。需要说明的是，更新前的主动形状模型可以是预存的主动形状模型也可以是一次或多次更新后的主动形状模型，其更新次数不受限定。偏差收敛表示更新后的主动形状模型与更新前的主动形状模型的差值的极限收敛。本专利技术实施例提供的一种在PCB上定位ROI的方法，通过从待检测PCB的图像中提取的目标特征点来更新主动形状模型的形变参数，无论PCB的元器件的位置发生何种变化，都可以通过更新后的形变参数来调整主动形状模型的位置，从而定位ROI，进一步完成对PCB的检测。请参阅图2，图2为本专利技术第二实施例提供的在PCB上定位ROI的方法的实现流程示意图，图2所示的在PCB上定位ROI的方法主要包括以下步骤：S201、获取待检测PCB的图像，并在该待检测PCB的图像上确定初始ROI；进一步地，利用AOI技术扫描待检测PCB来获取待检测PCB的图像。在该待检测PCB的图像上确定初始ROI，具体包括：从计算机辅助设计(ComputerAssistantDesign,CAD)信息中提取该待检测PCB中目标元器件的位置信息，并根据该位置信息在该待检测PCB的图像中确定初始位置；目标元器件为PCB中的主元器件，通常，目标元器件所在的区域为ROI。位置信息为用于在待检测PCB板中进行定位的信息，包括：目标元器件的编号、在PCB中的位置、旋转角度等。初始位置为确定ROI时通过位置信息在待检测PCB中最先确定的位置。通过从CAD信息中提取目标元器件的位置信息，并在待检测PCB的图像中确定初始位置，可以省略人工勾选初始位置的过程，节省了ROI的定位的时间，提高了ROI的定位效率。将以该初始位置为中心的预置区域确定为初始ROI。在实际应用中，预置区域可按照目标元器件所在区域的形状进行设置，通常预置区域大于目标元器件所在的区域。S202、获取标准元器件的图像；具体的，可以通过拍摄或扫描标准元器件，也可以通过在预存的PCB的图像中截取标准元器件所在的区域来获取标准元器件的图像。其中，标准元器件是指与目标元器件外观一致的元器件。S203、利用该目标元器件的图像上的预置特征点构建主动形状模型，并将该主动本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在电路板上定位感兴趣区域的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测电路板的图像，并在所述待检测电路板的图像上确定初始感兴趣区域；根据预存的主动形状模型在所述初始感兴趣区域中提取目标特征点，并根据所述目标特征点更新形变参数，以得到更新后的主动形状模型；若所述更新后的主动形状模型与更新前的主动形状模型的偏差收敛，则将所述更新后的主动形状模型在所述待检测电路板的图像中所处的区域确定为感兴趣区域。

【技术特征摘要】
1.一种在电路板上定位感兴趣区域的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测电路板的图像，并在所述待检测电路板的图像上确定初始感兴趣区域；根据预存的主动形状模型在所述初始感兴趣区域中提取目标特征点，并根据所述目标特征点更新形变参数，以得到更新后的主动形状模型；若所述更新后的主动形状模型与更新前的主动形状模型的偏差收敛，则将所述更新后的主动形状模型在所述待检测电路板的图像中所处的区域确定为感兴趣区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述待检测电路板的图像上确定初始的感兴趣区域，具体包括：从计算机辅助设计信息中提取所述待检测电路板中目标元器件的位置信息，并根据所述位置信息在所述待检测电路板的图像中确定初始位置；将以所述初始位置为中心的预置区域确定为所述初始感兴趣区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预存的主动形状模型在所述初始感兴趣区域中提取目标特征点之前，还包括：获取标准元器件的图像，所述标准元器件与所述目标元器件的外观一致；利用所述标准元器件的图像上的预置特征点构建所述主动形状模型，并将所述主动形状模型进行存储。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预存的主动形状模型在所述初始感兴趣区域中提取目标特征点，具体包括：利用所述预存的主动形状模型模拟所述标准元器件的图像，并将得到的图像与初始感兴趣区域对应的图像进行比对；在所述初始感兴趣区域中选取多个特征点，并计算选取的特征点与所述预置特征点的纹理相似度；将所述选取的特征点中纹理相似度最高的特征点作为所述目标特征点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征点更新形变参数，以得到更新后的主动形状模型，具体包括：获取所述目标特征点的位置坐标；利用预存的几何变换公式和所述位置坐标计算形变参数，以得到所述更新后的主动形状模型。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：张亮，
申请(专利权)人：东莞市盟拓光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44