本发明专利技术公开了一种PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，包括以下步骤：S1、进行系统标定得到坐标系的精准映射；S2、使用Canny算子对PCBA电路板的零部件进行像素级边缘粗提取；S3、对完成边缘粗提取的PCBA零部件使用改进Zernike矩方法，得到高精度的PCBA电路板零部件亚像素边缘图像。本发明专利技术先用Canny算子对PCBA电路板的零部件进行像素级边缘粗提取，再使用改进的Zernike矩方法对像素级边缘粗提取之后PCBA零部件进行亚像素级边缘检测，同时建立标定坐标系，计算出矩形元件和圆形元件的尺寸和间隙，测量精度突破现有技术达到的0.1mm，整体的检测精度基本控制在0.02mm左右，提高了PCBA零部件尺寸和间隙的视觉测量精度。PCBA零部件尺寸和间隙的视觉测量精度。PCBA零部件尺寸和间隙的视觉测量精度。
【技术实现步骤摘要】
PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法
[0001]本专利技术属于机器视觉领域，具体涉及PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法。
技术介绍
[0002]根据IDC相关数据表明，全球约80％智能手机生产装配在中国完成，且预测出货量正在呈逐年递增趋势。当前5G手机智能计算能力大幅提高，非标零部件尺寸逐渐缩小，手机PCBA零部件装配越来越密集，SMT(Surface Mounted Technology)和DIP(dual inline
‑
pin package)集成对零件尺寸及其间隙非常敏感，高效、高质量SMT上件和DIP插件工艺依赖于视觉测量系统对零部件尺寸及其间隙的高精度测量。现有智能手机生产线上的高精度视觉定位和测量系统主要依赖美国康耐视、德国halcon等厂家，这成为国产化智能机器人在产线上推广应用的主要技术瓶颈。智能手机非标零部件尺寸遵循严格的规格控制，对PCBA电路板的规范生产起着决定性的作用。随着5G通信技术的高速发展，手机电路板承载元件的数量不断增加，其规格逐渐减小，且各手机生产厂商对非标零部件的规格有着不同的规定。
[0003]智能手机自动化生产线日趋完善，许多传统工位逐渐被自动化设备所代替，降低生产成本的同时，大大提高生产效率，但同时也面临一些问题，例如人工智能无法进行主观判断导致生产过程中暴力操作而引起废板率增加等问题。目前，关于视觉测量所提出的方案较多，有学者在针对钢板尺寸提出一种大视场下的视觉测量方案，通过在测量平面内利用传送装置将钢板进行间歇性移动，以拍摄两次灰度差异明显的图像作为起始拍摄点，利用两次的视场差异，在市场中找到亚像素边缘位置，利用标定好的视场计算得到钢板的尺寸长度。该方法巧妙的利用了钢板与载物面的灰度差异实现了精确的亚像素尺寸测量，但由于PCBA电路板背景复杂，该方法在实验过程中面对复杂且密集的边缘检测效果较差。智能手机PCBA电路板背景复杂，工业级面阵相机难以实现无差异化图像采集，不能满足高精度的测量需求，这是当前边缘检测需要突破的难点。
[0004]因此，如何提高在PCBA零部件检测过程中提高尺寸及间隙的视觉测量精度，成为了本领域技术人员急需解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于提供PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，以解决了现有的问题：本专利技术提出了PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，建立位置矩阵，对Zernike矩中阶跃阈值的计算方法进行改进，利用像素梯度相关性动态计算判定阈值，减少弱边缘的消失问题，提高了零部件的尺寸与间隙测量精度。
[0006]本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0007]PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，包括以下步骤：
[0008]S1、进行系统标定得到坐标系的精准映射；
[0009]S2、使用Canny算子对PCBA电路板的零部件进行像素级边缘粗提取；
[0010]S3、对完成边缘粗提取的PCBA零部件使用改进Zernike矩方法，得到高精度的PCBA电路板零部件亚像素边缘图像；
[0011]S4、通过坐标系的转换关系，得到每个像素所表示的长度，利用像素计数的原理可以计算得到PCBA电路板中零部件的实际尺寸及间隙大小。
[0012]优选地，其中，进行系统标定得到坐标系的精准映射，主要包括：
[0013]以PCBA电路板左上角点作为整个坐标系的原点，记为O
w
，原点向右平行于手机电路板作为纵轴，记为Y
w
，原点水平向下平行于手机电路板作为横轴，记为X
w
。
[0014]优选地，其中，对完成边缘粗提取的PCBA零部件使用改进Zernike矩方法，主要包括：获取PCBA电路板的零部件像素级边缘粗提取图像；
[0015]对亚像素边缘点公式进行改进，计算出亚像素坐标位置；
[0016]以背景像素和边缘像素最大分割阈值为原则，在不同区域下动态计算灰度门限值的值；
[0017]计算出可将背景像素与边缘像素进行分割的灰度门限值；
[0018]比较模型参数与阈值参数，如果灰度差值≥灰度门限值且垂直距离≤垂直距离限值，则判定为边缘点。
[0019]优选地，其中，得到高精度的PCBA电路板零部件亚像素边缘图像，包括如下步骤：
[0020]对于圆形特征；
[0021]任意采样点到达对应描述圆方程中的点的距离最短，圆的半径表示为R，圆心坐标记为(A,B)，圆的方程为(x
‑
A)2+(y
‑
B)2＝R2；
[0022]圆心坐标A,B与半径可以表示其中，a，b，c为三个未知解；
[0023]选取点(x
i
,y
i
)到(A,B)距离的二次方到半径的差值记为则可以将a,b,c三个未知解写为函数的形式：
[0024][0025]通过求解三元方程组，得到F最小值，min(F)求解得到a、b、c的记为所需要的解；
[0026][0027][0028][0029]对于矩形特征：
[0030]计算得到任意三个角点的坐标即可计算矩形元器件的长和宽，随机选取矩形零部件边缘上的一条边，利用边缘的梯度相邻性以边缘任意点作为种子像素，求得该梯度方向上的两个终点分别记为P
i
(x
i1
,y
i1
)和P
i
(x
i2
,y
i2
)，以该边两个终点中任意梯度拐点记为为P
i
(x
i3
,y
i3
)。
[0031]计算得到二元组所在直线的长度和宽度，分别以w
i
,h
i
表示：
[0032][0033]优选地，其中，利用像素计数的原理可以计算得到PCBA电路板中零部件的实际尺寸及间隙大小，包括如下步骤：
[0034]以PCBA电路板左上角点作为整个坐标系的原点，记为O
w
，原点向右平行于手机电路板作为纵轴，记为Y
w
，原点水平向下平行于手机电路板作为横轴，记为X
w
。
[0035]与圆形亚像素间隙测量：需要找到两个圆心并计算两个圆的半径即可得到两个圆形零部件的像素距离，然后乘以相机标准参数给出的实际像元大小即可得到真实的物理距离；
[0036]圆形与矩形亚像素间隙测量：圆形的一般方程形式为：a1(x2+y2)+a2x+a3y+a4＝0，矩形角点为(x2,y2)，记矩形角点为(x2,y2),则圆形与矩形亚像素间隙距离
[0037]矩形与矩形亚像素间隙测量：矩形间关系分为两种，一种为平行坐标相交时的位置关系，另一种是水平和垂直坐标不相交时的位置关系；
[0038]当为平行坐标相交时的位置关系时，其间隙为L1部分，则取两个矩形相近边的某个角点作为已知点，记为P2(x2本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、进行系统标定得到坐标系的精准映射；S2、使用Canny算子对PCBA电路板的零部件进行像素级边缘粗提取；S3、对完成边缘粗提取的PCBA零部件使用改进Zernike矩方法，得到高精度的PCBA电路板零部件亚像素边缘图像；S4、通过坐标系的转换关系，得到每个像素所表示的长度，利用像素计数的原理可以计算得到PCBA电路板中零部件的实际尺寸及间隙大小。2.根据权利要求1所述的PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，其特征在于，其中，进行系统标定得到坐标系的精准映射，主要包括：以PCBA电路板左上角点作为整个坐标系的原点，记为O
w
，原点向右平行于手机电路板作为纵轴，记为Y
w
，原点水平向下平行于手机电路板作为横轴，记为X
w
。3.根据权利要求1所述的PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，其特征在于，其中，对完成边缘粗提取的PCBA零部件使用改进Zernike矩方法，主要包括：获取PCBA电路板的零部件像素级边缘粗提取图像；对亚像素边缘点公式进行改进，计算出亚像素坐标位置；以背景像素和边缘像素最大分割阈值为原则，在不同区域下动态计算灰度门限值的值；计算出可将背景像素与边缘像素进行分割的灰度门限值；比较模型参数与阈值参数，如果灰度差值≥灰度门限值且垂直距离≤垂直距离限值，则判定为边缘点。4.如权利要求3所述的PCBA零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法，其特征在于，其中，得到高精度的PCBA电路板零部件亚像素边缘图像，包括如下步骤：对于圆形特征：任意采样点到达对应描述圆方程中的点的距离最短，圆的半径表示为R，圆心坐标记为(A，B)，圆的方程为(x
‑
A)2+(y
‑
B)2＝R2；圆心坐标A，B与半径可以表示其中，a、b、c为三个未知解；选取点(x
i
，y
i
)到(A，B)距离的二次方到半径的差值记为将a，b，c三个未知解写为函数的形式：通过求解三元方程组，得到F最小值，min(F)求解得到a、b、c的记为所需要的解；通过求解三元方程组，得到F最小值，min(F)求解得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫河，刘宇涵，王萧棠，赵其峰，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：
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