缺陷样本生成方法、装置、自动光学检测仪及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种缺陷样本生成方法、装置、自动光学检测仪及存储介质。该缺陷样本生成方法包括：以AOI检测设备检测后输出的正常样本为研究对象，并利用元器件定位方法提取焊点图像，通过分析缺陷样本焊点区域的特征，把缺陷的定性特征转换成了便于建模分析的定量的特征，运用图形建模和图像处理技术提供了缺陷样本生成的完整方案。实现对多种缺陷样本的生成，且便于批量生成缺陷样本，有较强的创新性和应用价值。性和应用价值。性和应用价值。

【技术实现步骤摘要】
缺陷样本生成方法、装置、自动光学检测仪及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动光学检测仪缺陷检测
，尤其涉及一种缺陷样本生成方法、装置、自动光学检测仪及存储介质。

技术介绍

[0002]AOI(Auto Optical Inspection，自动光学检测仪)是SMT(Surface Mount Technology，表面贴装技术)工艺中的重要设备，它是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的，利用光学原理通过AOI检测设备上的摄像头扫描PCB，从而采集PCB图像，并将采集到的PCB图像上焊点数据与机器数据库的合格数据进行比对，经过图像处理标记出PCB焊接质量。
[0003]随着深度学习图像检测技术迅速发展以及在多个领域内的应用，其在自动提取特征和实现端到端检测方面表现出良好的性能，将深度学习技术应用于AOI缺陷检测有着重要的研究价值和实际意义。目前研究人员主要通过三种方法来生成缺陷样本，分别为：一是通过2D图像处理软件合成缺陷样本图像，但通过图像处理软件合成的缺陷样本有一定的主观性，无法合成具有随机性的纹理特性，需人工交互完成，无法在工业自动化生产中应用；二是通过3D建模生成缺陷样本图像，但3D建模的方法无法模拟真实的AOI检测设备的塔式光源；三是基于GAN(对抗网络)生成缺陷样本图像，但生成缺陷样本的效果与真实缺陷有较大差距。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种缺陷样本生成方法、装置、自动光学检测仪及存储介质，以解决目前缺陷样本生成无法在工业自动化中应用的问题。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种缺陷样本生成方法，所述缺陷样本生成方法包括：
[0006]通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像，并根据所述初始印刷电路板样本图像对元器件定位获取元器件焊点区域；
[0007]将所述元器件焊点区域分割为初始焊点红色区域、初始焊点绿色区域以及初始焊点蓝色区域，并根据所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿色区域以及所述初始焊点蓝色区域对应的颜色特征建立对应的色库图；
[0008]在所述元器件焊点区域建立椭圆模型，并根据所述色库图以及所述椭圆模型生成印刷电路板缺陷样本图像。
[0009]可选的，所述通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像，包括：
[0010]通过AOI检测设备自上而下经过所述AOI检测设备中光源对待测印刷电路板进行拍摄，获取初始印刷电路板样本图像，所述光源为自上而下分布的红色光源、绿色光源以及蓝色光源。
[0011]可选的，在通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像之后，还包括：
[0012]对所述初始印刷电路板样本图像进行滤波处理；
[0013]将经过滤波处理的所述初始印刷电路板样本图像进行RGB三通道分离，并提取R通道对应的印刷电路板样本红色图像进行二值化处理。
[0014]可选的，所述根据所述初始印刷电路板样本图像对元器件定位获取元器件焊点区域，包括：
[0015]根据二值化处理后的印刷电路板样本红色图像确定所述元器件的第一坐标和第二坐标，并根据所述第一坐标和所述第二坐标对所述元器件定位，以得到在初始印刷电路板样本图像上的元器件区域；
[0016]根据所述元器件区域确定元器件焊点区域。
[0017]可选的，所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿色区域以及所述初始焊点蓝色区域分别包括第一焊点红色区域、第二焊点红色区域、第一焊点绿色区域、第二焊点绿色区域、第一焊点蓝色区域以及第二焊点蓝色区域；
[0018]所述根据所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿色区域以及所述初始焊点蓝色区域对应的颜色特征建立对应的色库图，包括：
[0019]分别提取所述第一焊点红色区域、所述第二焊点红色区域、所述第一焊点绿色区域、所述第二焊点绿色区域、所述第一焊点蓝色区域以及所述第二焊点蓝色区域的颜色特征，并根据所述颜色特征建立对应的色库图。
[0020]可选的，所述在所述元器件焊点区域建立椭圆模型，并根据所述色库图以及所述椭圆模型生成印刷电路板缺陷样本图像，包括：
[0021]在所述元器件焊点区域确定第一焊点区域分割点和第二焊点区域分割点，并根据所述第一焊点区域分割点和所述第二焊点区域分割点建立对应的椭圆模型；
[0022]根据所述椭圆模型在对应的色库图中选择对应的颜色着色，生成印刷电路板缺陷样本图像。
[0023]可选的，所述缺陷样本生成方法还包括：
[0024]当所述第一焊点区域分割点的横坐标处于第一阈值范围，且所述第二焊点区域分割点的横坐标处于第二阈值范围时，则生成的印刷电路板缺陷样本图像为印刷电路板少锡缺陷样本图像；
[0025]当所述第一焊点区域分割点的横坐标处于第三阈值范围，且所述第二焊点区域分割点的横坐标处于第四阈值范围时，则生成的印刷电路板缺陷样本图像为印刷电路板虚焊缺陷样本图像。
[0026]根据本专利技术的另一方面，提供了一种缺陷样本生成装置，所述缺陷样本生成装置包括：
[0027]元器件焊点区域确定模块，用于执行通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像，并根据所述初始印刷电路板样本图像对元器件定位获取元器件焊点区域；
[0028]色图库建立模块，用于执行将所述元器件焊点区域分割为初始焊点红色区域、初始焊点绿色区域以及初始焊点蓝色区域，并根据所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿
色区域以及所述初始焊点蓝色区域对应的颜色特征建立对应的色库图；
[0029]缺陷样本图像生成模块，用于执行在所述元器件焊点区域建立椭圆模型，并根据所述色库图以及所述椭圆模型生成印刷电路板缺陷样本图像。
[0030]根据本专利技术的另一方面，提供了一种自动光学检测仪，所述自动光学检测仪包括：
[0031]至少一个处理器；以及
[0032]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0033]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的缺陷样本生成方法。
[0034]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的缺陷样本生成方法。
[0035]本专利技术实施例的技术方案，通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像，并根据所述初始印刷电路板样本图像对元器件定位获取元器件焊点区域；将所述元器件焊点区域分割为初始焊点红色区域、初始焊点绿色区域以及初始焊点蓝色区域，并根据所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿色区域以及所述初始焊点蓝色区域对应的颜色特征建立对应的色库图；在所述元器件焊点区域建立椭圆模型，并根据所述色库图以及所述椭圆模型生成印刷电路板缺陷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷样本生成方法，其特征在于，包括：通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像，并根据所述初始印刷电路板样本图像对元器件定位获取元器件焊点区域；将所述元器件焊点区域分割为初始焊点红色区域、初始焊点绿色区域以及初始焊点蓝色区域，并根据所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿色区域以及所述初始焊点蓝色区域对应的颜色特征建立对应的色库图；在所述元器件焊点区域建立椭圆模型，并根据所述色库图以及所述椭圆模型生成印刷电路板缺陷样本图像。2.根据权利要求1所述的缺陷样本生成方法，其特征在于，所述通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像，包括：通过AOI检测设备自上而下经过所述AOI检测设备中光源对待测印刷电路板进行拍摄，获取初始印刷电路板样本图像，所述光源为自上而下分布的红色光源、绿色光源以及蓝色光源。3.根据权利要求2所述的缺陷样本生成方法，其特征在于，在通过AOI检测设备对待测印刷电路板进行检测获取初始印刷电路板样本图像之后，还包括：对所述初始印刷电路板样本图像进行滤波处理；将经过滤波处理的所述初始印刷电路板样本图像进行RGB三通道分离，并提取R通道对应的印刷电路板样本红色图像进行二值化处理。4.根据权利要求3所述的缺陷样本生成方法，其特征在于，所述根据所述初始印刷电路板样本图像对元器件定位获取元器件焊点区域，包括：根据二值化处理后的印刷电路板样本红色图像确定所述元器件的第一坐标和第二坐标，并根据所述第一坐标和所述第二坐标对所述元器件定位，以得到在初始印刷电路板样本图像上的元器件区域；根据所述元器件区域确定元器件焊点区域。5.根据权利要求1所述的缺陷样本生成方法，其特征在于，所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿色区域以及所述初始焊点蓝色区域分别包括第一焊点红色区域、第二焊点红色区域、第一焊点绿色区域、第二焊点绿色区域、第一焊点蓝色区域以及第二焊点蓝色区域；所述根据所述初始焊点红色区域、所述初始焊点绿色区域以及所述初始焊点蓝色区域对应的颜色特征建立对应的色库图，包括：分别提取所述第一焊点红色区域、所述第二焊点红色区域、所述第一焊点绿色区域、所述第二焊点绿色区域、所述第一焊点蓝色区域以及所述第二焊点蓝色区域的颜色特征，并根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锦峰，廖红俊，吴卫东，
申请(专利权)人：东莞市神州视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：