PCBA电路板的缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种PCBA电路板的缺陷检测方法，包括：获得包含有PCBA电路板中被检测对象所在区域的原始图像并进行噪声滤除；对完成噪声滤除后的图像进行自适应二值化处理；利用目标特征模板从完成自适应二值化处理后的图像中识别出被检测对象，并从原始图像中提取出被检测对象原始图像；对被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被检测对象二值化图像；将缺陷特征颜色的像素点总数与被检测对象二值化图像的像素点总数的比值，作为缺陷占被检测对象面积的比值。本发明专利技术实现了对X光照片中的气泡的自动识别和所占焊盘的区域的大小，提高了检测的自动化和信息化程度。

【技术实现步骤摘要】
PCBA电路板的缺陷检测方法
本专利技术涉及PCBA电路板的缺陷检测
，特别涉及一种PCBA电路板的缺陷检测方法、非易失性计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
PCBA，即PrintedCircuitBoardAssembly(印刷电路板装配)的简称，也就是说PCBA是PCB(印刷电路板)空板经过SMT(SurfaceMountedTechnology，表面贴装技术)上件和DIP(DualIn-linePackage，双列直插式封装)插件的整个制程。PCBA电路板的工业生产中由于生产工艺及材料原因，可能产生缺陷，比如，芯片焊盘通常会在SMT贴片中产生气泡，导致芯片焊盘接触面积减少，产生故障，影响产品良率。生产中对焊盘中的气泡通常使用X光拍摄照片的形式进行抽检，人工观察X光图像中焊盘内部气泡是否过多或气泡面积是否过大，统计SMT工艺的品质。该方法虽然可以检测焊盘中气泡缺陷排查出不良PCBA电路板，但是效率低下，需要耗费大量人工去识别缺陷焊盘，并且不能精确定量分析焊盘缺陷程度，从而不能有效帮助管控生产质量。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种PCBA电路板的缺陷检测方法、非易失性计算机可读存储介质和电子设备，以实现自动识别PCBA电路板中被检测对象的缺陷，特别是焊盘中的气泡和/或过孔中的气泡，并统计缺陷占被检测对象的大小，提高检测的自动化和信息化程度。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种PCBA电路板的缺陷检测方法，包括：获得包含有PCBA电路板中被检测对象所在区域的原始图像并进行噪声滤除；对完成所述噪声滤除后的图像进行自适应二值化处理；利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测对象，并从所述原始图像中提取出被检测对象原始图像，其中所述被检测对象原始图像为包含被检测对象的原始图像；对所述被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被检测对象二值化图像；将所述缺陷特征颜色的像素点总数与所述被检测对象二值化图像的像素点总数的比值，作为所述缺陷占所述被检测对象面积的比值。进一步，对包含有PCBA电路板中被检测对象区域的原始图像进行噪声滤除，包括：采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续；通过提高图像对比度以清晰特征边缘；采用双边滤波以增强相似区域；以及，采用同态滤波或者分区域局部滤波以消除背景差。进一步，所述的采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续，包括：执行至少一次15×15中值滤波。进一步，所述的利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测对象，包括：利用所述目标特征模板，并采用OpenCV视觉库，使用多尺度模板匹配方法、轮廓相似度匹配方法、判断轮廓层次及轮廓大小方法，从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测对象。进一步，所述的对所述被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被检测对象二值化图像，包括：判断所述被检测对象原始图像是否曝光均匀，如果是，则对所述被检测对象原始图像执行第一滤波及图像二值化处理以获得含有所述缺陷特征颜色的所述被检测对象二值化图像，否则，对所述被检测对象原始图像执行第二滤波及自适应二值化处理以获得含有所述缺陷特征颜色的所述被检测对象二值化图像。进一步，所述第一滤波包括：中值滤波和双边滤波。进一步，所述第二滤波包括：中值滤波、双边滤波和同态滤波。进一步，所述图像二值化处理包括：遍历所有二值化阈值，针对每个所述二值化阈值对完成所述第一滤波后的图像执行二值化处理，获得轮廓最佳的含有所述缺陷特征颜色的所述被检测对象二值化图像。进一步，所述被检测对象为焊盘，所述目标特征模板为焊盘特征模板，所述缺陷为所述焊盘中的气泡；和/或，所述被检测对象为过孔，所述目标特征模板为过孔特征模板，所述缺陷为所述过孔中的气泡。一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如上任一项所述的PCBA电路板的缺陷检测方法中的步骤。一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上任一项所述的PCBA电路板的缺陷检测方法中的步骤。从上述方案可以看出，本专利技术的PCBA电路板的缺陷检测方法，实现了自动识别X光图像中的被检测对象区域的缺陷并统计缺陷所占被检测对象区域的大小，提高了检测的自动化和信息化程度，并且在X光检测图像的缺陷检测中获得了理想的效果，识别率可达到99％以上。在实际应用中，可根据应用场景和被检测对象调整各种相关参数以获得理想的识别效果，通过更改目标特征模板的样式可以用于识别其他各种目标几何图形。附图说明图1为本专利技术实施例的PCBA电路板的缺陷检测方法流程图；图2为本专利技术实施例的焊盘区域气泡检测方法流程图；图3为本专利技术实施例的过孔区域气泡检测方法流程图；图4A为本专利技术实施例中的目标特征模板的第一样式示意图；图4B为本专利技术实施例中的目标特征模板的第二样式示意图；图5为本专利技术实施例中的目标区域的二次处理流程示意图；图6为本专利技术实施例所获得的含有气泡的焊盘图像的示意图；图7为本专利技术实施例的电子设备示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本专利技术作进一步详细说明。如图1所示，本专利技术实施例提供了一种PCBA电路板的缺陷检测方法，其包括：步骤1、获得包含有PCBA电路板中被检测对象所在区域的原始图像并进行噪声滤除；步骤2、对完成噪声滤除后的图像进行自适应二值化处理；步骤3、利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出被检测对象，并从原始图像中提取出被检测对象原始图像，其中被检测对象原始图像为包含被检测对象的原始图像；步骤4、对被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被检测对象二值化图像；步骤5、将缺陷特征颜色的像素点总数与被检测对象二值化图像的像素点总数的比值，作为缺陷占被检测对象面积的比值。在可选实施例中，步骤1中的对包含有PCBA电路板中被检测对象区域的原始图像进行噪声滤除，可具体包括以下步骤：采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续；通过提高图像对比度以清晰特征边缘；采用双边滤波以增强相似区域；以及，采用同态滤波或者分区域局部滤波以消除背景差。在可选实施例中，所述的采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续，包括：执行至少一次15×15中值滤波。在可选实施例中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种PCBA电路板的缺陷检测方法，包括：/n获得包含有PCBA电路板中被检测对象所在区域的原始图像并进行噪声滤除；/n对完成所述噪声滤除后的图像进行自适应二值化处理；/n利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测对象，并从所述原始图像中提取出被检测对象原始图像，其中所述被检测对象原始图像为包含被检测对象的原始图像；/n对所述被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被检测对象二值化图像；/n将所述缺陷特征颜色的像素点总数与所述被检测对象二值化图像的像素点总数的比值，作为所述缺陷占所述被检测对象面积的比值。/n

【技术特征摘要】
1.一种PCBA电路板的缺陷检测方法，包括：
获得包含有PCBA电路板中被检测对象所在区域的原始图像并进行噪声滤除；
对完成所述噪声滤除后的图像进行自适应二值化处理；
利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测对象，并从所述原始图像中提取出被检测对象原始图像，其中所述被检测对象原始图像为包含被检测对象的原始图像；
对所述被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被检测对象二值化图像；
将所述缺陷特征颜色的像素点总数与所述被检测对象二值化图像的像素点总数的比值，作为所述缺陷占所述被检测对象面积的比值。


2.根据权利要求1所述的PCBA电路板的缺陷检测方法，其特征在于，对包含有PCBA电路板中被检测对象区域的原始图像进行噪声滤除，包括：
采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续；
通过提高图像对比度以清晰特征边缘；
采用双边滤波以增强相似区域；以及，
采用同态滤波或者分区域局部滤波以消除背景差。


3.根据权利要求2所述的PCBA电路板的缺陷检测方法，其特征在于，所述的采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续，包括：
执行至少一次15×15中值滤波。


4.根据权利要求1所述的PCBA电路板的缺陷检测方法，其特征在于，所述的利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测对象，包括：
利用所述目标特征模板，并采用OpenCV视觉库，使用多尺度模板匹配方法、轮廓相似度匹配方法、判断轮廓层次及轮廓大小方法，从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测对象。


5.根据权利要求1所述的PCBA电路板的缺陷检测方法，其特征在于，所述的对所述被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被检测对象二值化图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：付志鸣，巫跃凤，杨作兴，黄理洪，马伟彬，
申请(专利权)人：深圳比特微电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44