基于FACANNY算法的PCB标记点边缘反光图像检测方法技术

本发明专利技术公开了基于FACANNY算法的PCB标记点边缘反光图像检测方法。本发明专利技术的步骤如下：步骤1：从印刷电路板图像中提取出存在边缘反光的标记点区域作为标记点图像，对标记点图像采用FACANNY边缘检测方法进行边缘分割，获得边缘分割图；步骤2：根据边缘分割图用最小二乘法结合随机抽样一致性算法的方法进行圆检测，获得标记点检测结果图。本发明专利技术提高了边缘点的有效性与简洁性，减少边缘反光干扰边缘点在标记点检测阶段的干扰，能较好的实现边缘反光标记点图像分割及较大地提升检测的精度，并解决了圆检测环节存在过多干扰“局外点”的问题，并且该方法可以应用于相似的印刷电路板标记点检测问题。

【技术实现步骤摘要】
基于FACANNY算法的PCB标记点边缘反光图像检测方法
本专利技术涉及了机器视觉及工业自动化
，具体涉及了一种基于FACANNY边缘检测方法的印刷电路板标记点边缘反光图像检测方法。
技术介绍
电子产品更新迭代速度的不断加快对印刷电路板的产量和质量提出了越来越高的要求。在覆盖了光刻胶的基板上进行直显式曝光是印刷电路板制造技术的发展趋势。作为曝光印刷过程中的定位基准，印刷电路板标记点(亦称MARK点)的检测精度直接决定了印刷电路板的质量和生产效率。标记点检测视觉模块中的工业相机对标记点进行图像采集后，将标记点从图像中精确分割能够大幅提高检测精度。但是由于实际生产环境中干扰因素的存在，采集到的标记点图像中会存在标记点边缘反光的场景，对标记的分割产生不利影响，进而影响标记点检测精度。由于基于机器视觉的标记点检测技术是一种直观的、非接触式的质量检测方法，能够高效、自动地实现检测任务。因此，针对边缘反光干扰下印刷电路板标记点图像检测的机器视觉技术的研究具有重要意义。标记点图像分割是进行标记点检测的核心环节之一，其本质是将图像按指定准则划分成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于FACANNY算法的PCB标记点边缘反光图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：从印刷电路板图像中提取出存在边缘反光的标记点区域作为标记点图像，对标记点图像采用FACANNY边缘检测方法进行边缘分割，获得边缘分割图；/n步骤2：根据边缘分割图用最小二乘法结合随机抽样一致性算法(RANSAC)的方法进行圆检测，在被检测图像上画出标记点圆和圆心，获得标记点检测结果图。/n

【技术特征摘要】
1.基于FACANNY算法的PCB标记点边缘反光图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：从印刷电路板图像中提取出存在边缘反光的标记点区域作为标记点图像，对标记点图像采用FACANNY边缘检测方法进行边缘分割，获得边缘分割图；
步骤2：根据边缘分割图用最小二乘法结合随机抽样一致性算法(RANSAC)的方法进行圆检测，在被检测图像上画出标记点圆和圆心，获得标记点检测结果图。


2.根据权利要求1所述的基于FACANNY算法的PCB标记点边缘反光图像检测方法，其特征在于，
所述步骤1中，FACANNY边缘检测方法具体如下：
步骤1.1：采用双边滤波器对采集到的标记点图像进行滤波处理；
步骤1.2：计算每个像素点的梯度强度和梯度方向；
步骤1.3：采用非极大值抑制去除杂散响应；
遍历每一个像素点，针对每一个当前像素点采用线性插值方法获得当前像素点沿梯度方向相邻的两个插值像素点，根据两个插值像素点判断当前像素点是否为局部极大值：若为局部极大值，则将当前像素点灰度值赋值为255；若不为局部极大值，则将当前像素点灰度值赋值为零，获得一个二值图像；
步骤1.4：采用双阈值检测方法分割真实边缘和潜在边缘；
根据预先设定的高低杂散响应阈值进行判断：将高于高杂散响应阈值的像素点作为真实边缘像素点，将介于高杂散响应阈值和低杂散响应阈值之间的像素点作为潜在边缘像素点，将低于低杂散响应阈值的像素点作为非边缘像素点；
步骤1.5：抑制弱边缘像素点完成边缘检测；
对每一个弱边缘像素点周围的8邻域进行判断，若弱边缘像素点周围的8邻域中存在至少一个强边缘像素点，则该弱边缘像素点转为强边缘像素点，否则...

【专利技术属性】
技术研发人员：伊国栋，吴敬理，冯彦午，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33