一种BGA的视觉识别方法技术

技术编号:28296577 阅读:18 留言:0更新日期:2021-04-30 16:21
本发明专利技术实施例提供一种BGA的视觉识别方法,包括以下步骤:S1:图像前处理,对图像进行二值化、开运算以及闭运算;S2:图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球;S3:滤除干扰点;S4:滤除MARK点;S5:旋转所有球;S6:生成结果矩阵;S7:比对;S8:迭代线性差值;S9:计算MARK位置;S10:计算元件位置与角度,从而有效、快速精准地定位BGA,应用在贴片机生产过程中,避免生产品质不良,进而使机器更人性化以及智能化。本发明专利技术实施例便于有效、快速精准地定位BGA,应用在贴片机生产过程中,避免生产品质不良,进而使机器更人性化以及智能化。

【技术实现步骤摘要】
一种BGA的视觉识别方法
本专利技术涉及视觉识别
,更具体地说,涉及到一种BGA的视觉识别方法。
技术介绍
在现代化的SMT生产过程中,元件的定位都是通过视觉识别的方式实现的。BGA元件在贴片元件中是非常重要、非常昂贵的元件,在生产中不仅要保证其极高的位置精度和角度精度,还要保证其方向正确、保证其球状态正确。由于其球状态的多样性,部分SMT设备无法计算球状态,只能通过最外围部分球来定位,如果内部球有缺失,则无法检测,此时会造成产品不良并且此不良无法及时发现,对生产造成极大危害,还可能对客户造成极大损失。本
技术实现思路
为了克服现有技术的不足,本专利技术提供一种BGA的视觉识别方法用来解决通过使用元件外形特征进行进行定位精度低、无法辨识方向以及无法判断球是否缺损的问题。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:提供一种BGA的视觉识别方法,包括以下步骤:S1:图像前处理,对图像进行二值化、开运算以及闭运算;S2:图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球;S3:滤除干扰点;S4:滤除MARK点;S5:旋转所有球;S6:生成结果矩阵;S7:比对;S8:迭代线性差值;S9:计算MARK位置;S10:计算元件位置与角度。具体地,所述图像前处理,所述步骤包括:使用Otsu自动阈值对图像进行二值化;采用开运算滤除干扰点;采用闭运算使BGA球成像的形状封闭。具体地,图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球,所述步骤包括:对实际面积大于25的轮廓拟合圆,根据长宽比计算得分,则每个圆的得分为:其中,box.size表示为轮廓最小外接矩形的尺寸,height表示为轮廓最小外接矩形的高度,width表示为轮廓最小外接矩形的宽度;当圆的得分大于0.7时,则认为此时圆是目标球。具体地,所述滤除干扰点,所述步骤包括:计算所有球的最小外接矩形;过滤掉离最小外接矩形最近的4个球;重复迭代3次,直到最小外接矩形面积与上次相同或者相差小于5%,则提前结束此过程。具体地,所述滤除MARK点,所述步骤包括:对所有球计算最小外接矩形;计算离4个顶点最近的球作为过滤的候选球;将离4个顶点最近的球排除在外再次计算最小外接矩形;判断离4个顶点最近的球是否在最小外接矩形内;当离4个顶点最近的球都在最小外接矩形内,则滤除离顶点最近的球。具体地,旋转所有球,所述步骤包括:分别计算由最外围球构成的4条边的角度;旋转之后计算4个角点坐标并按左上右下排序为corner[4];其中,corner[4]表示为4个角点的坐标。具体地,生成结果矩阵,所述步骤包括:第i行j列的理论坐标为pi,j=(coner[0].x+pitch_x×j,coner[0].y-pitch_y×i)生成二维矩阵bij表示第i行第j列位置球的坐标。具体地,比对,所述步骤包括:存放球的二维矩阵aij为1时表示第i行第j列位置有球,aij为0时表示第i行第j列无球;当(aij=1∩bij=(0,0))∪(aij=0∩bij≠(0,0)),则表明元件存在品质不良,不予贴装。具体地,迭代线性插值,所述步骤包括:依据(a)(b)(c)(d)(e)先后顺序进行插值。(a)(b)(c)(d)竖向同理(e)pi,j=(2×pi,j-1.x-pi,j-2.x,2×pi,j-1.y-pi,j-2.y),竖向同理其中,pi,j表示第i行第j列插值位置的坐标,pi-1,j表示pi,j四领域上方点的坐标,pi+1,j表示pi,j四领域下方点的坐标,pi,j-1表示pi,j四领域左侧点的坐标,pi,j+1表示pi,j四领域右侧点的坐标,pm,n表示起点的坐标,pm+k,n+k表示终点的坐标,k表示插值个数。具体地,计算MARK位置,所述步骤包括:在参数设置中指定是否有MARK标记;指明MARK标记的尺寸以及MARK标记离最近的球的距离。具体地,计算位置与角度,所述步骤包括:pi,j为第i行第j列的点,deg1、deg2、deg3、deg4为最外围4条边拟合的直线的角度。本专利技术的有益效果是:S1:图像前处理,对图像进行二值化、开运算以及闭运算;S2:图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球;S3:滤除干扰点;S4:滤除MARK点;S5:旋转所有球;S6:生成结果矩阵;S7:比对;S8:迭代线性差值;S9:计算MARK位置;S10:计算元件位置与角度,从而有效、快速精准地定位BGA,应用在贴片机生产过程中,避免生产品质不良,进而使机器更人性化以及智能化。附图说明图1是一种BGA的视觉识别方法的流程示意图。图2是一种BGA的视觉识别方法的效果示意图。图3是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图4是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图5是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图6是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图7是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图8是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图9是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图10是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图11是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图12是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。图13是一种BGA的视觉识别方法的另一效果示意图。具体实施方式以下结合具体实施例对本专利技术的具体实现进行详细描述:实施例一:图1示出了本专利技术实施例一提供的一种BGA的视觉识别方法的实现流程,为了便于说明,仅示出了与本专利技术实施例相关的部分,详述如下:在步骤S101中:图像前处理,对图像进行二值化、开运算以及闭运算;具体地,所述图像前处理,所述步骤包括:使用Otsu自动阈值对图像进行二值化;采用开运算滤除干扰点;采用闭运算使BGA球成像的形状封闭。在步骤S102中:图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球;具体地,图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球,所述步骤包括:对实际面积大于25的轮廓拟合圆,根据长宽比计算得分,则每个圆的得分为:其中,box.size为轮廓最小外接矩形的尺寸,height为轮廓最小外接矩形的高度,width为轮廓最小外接矩形的宽度;当圆的得分大于0.7时,则认为此时圆是目标球。在步骤S103中:滤除干扰点;具体地,所述滤除干扰点,所述步骤包括:计算所有球的最小外接矩形;过滤掉离最小外接矩形最近的4个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种BGA的视觉识别方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1:图像前处理,对图像进行二值化、开运算以及闭运算;/nS2:图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球;/nS3:滤除干扰点;/nS4:滤除MARK点;/nS5:旋转所有球;/nS6:生成结果矩阵;/nS7:比对;/nS8:迭代线性差值;/nS9:计算MARK位置;/nS10:计算元件位置与角度。/n

【技术特征摘要】
1.一种BGA的视觉识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:图像前处理,对图像进行二值化、开运算以及闭运算;
S2:图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球;
S3:滤除干扰点;
S4:滤除MARK点;
S5:旋转所有球;
S6:生成结果矩阵;
S7:比对;
S8:迭代线性差值;
S9:计算MARK位置;
S10:计算元件位置与角度。


2.根据权利要求1所述的一种BGA的视觉识别方法,其特征在于,所述图像前处理,所述步骤包括:
使用Otsu自动阈值对图像进行二值化;
采用开运算滤除干扰点;
采用闭运算使BGA球成像的形状封闭。


3.根据权利要求2所述的一种BGA的视觉识别方法,其特征在于,图像轮廓提取,最小二乘拟合圆,提取所有球,所述步骤包括:
对实际面积大于25的轮廓拟合圆,根据长宽比计算得分,则每个圆的得分为:
其中,box.size表示为轮廓最小外接矩形的尺寸,height表示为轮廓最小外接矩形的高度,width表示为轮廓最小外接矩形的宽度;
当圆的得分大于0.7时,则认为此时圆是目标球。


4.根据权利要求3所述的一种BGA的视觉识别方法,其特征在于,所述滤除干扰点,所述步骤包括:
计算所有球的最小外接矩形;
过滤掉离最小外接矩形最近的4个球;
重复迭代3次,直到最小外接矩形面积与上次相同或者相差小于5%,则提前结束此过程。


5.根据权利要求4所述的一种BGA的视觉识别方法,其特征在于,所述滤除MARK点,所述步骤包括:
对所有球计算最小外接矩形;
计算离4个顶点最近的球作为过滤的候选球;
将离4个顶点最近的球排除在外再次计算最小外接矩形;
判断离4个顶点最近的球是否在最小外接矩形内;
当离4个顶点最近的球都在最小外接矩形内,则滤除离顶点最近的球。


6.根据权利要求5所述的一种BGA的视觉识别方法,其特征在于,旋转所有球,所述步骤包括:
分别计算由最外围球构成的4条边的角度;
旋转...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨帮合付文定邓泽峰卜发军贾孝良
申请(专利权)人:深圳市路远智能装备有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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