本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法、系统及存储介质，方法包括：获取待检测LED贴片的第一图像信息，并确定第一图像信息的感兴趣区域；对感兴趣区域进行平滑处理得到第二图像信息，对第二图像信息进行二值化处理得到第三图像信息；对第三图像信息进行边缘提取得到贴片轮廓，并确定贴片轮廓的最小外接矩形；确定贴片轮廓的第一重心和最小外接矩形的第一中心点，根据第一重心和第一中心点的位置关系确定待检测LED贴片的正极区域和负极区域。本发明专利技术提高了LED贴片极性检测的效率和准确度，降低了人工成本，可广泛应用于图像处理技术领域。处理技术领域。处理技术领域。
【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的LED贴片极性检测方法、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法、系统、及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，基于计算机视觉的检测技术在工业检测领域中得到迅速发展，它是以现代光学为基础，融合计算机技术、图像处理与分析技术等现代科学为一体，组成光机电一体化的综合检测系统，能够实现工业检测的智能化、数字化、网络化和多功能化，具有在线检测、实时分析与控制、精度高、连续工作等特点，能广泛用于各种特殊场合。
[0003]LED贴片是一种能发光的半导体电子元件，在电子工业的许多场合，往往需要对其正负极进行检测。传统的正负极检测通常有两种方法：(1)利用人的眼睛观察贴片上小缺角的位置，即可判断正负极位置；(2)利用万用表检测LED是否会发光，如若发光，则判定万用表红色引线端为负极，黑线端为正极。然而，在生产线中，贴片LED的数目比较多，如果用传统的方法检测LED的极性，将不可避免地面临检测人员的疲劳度高、检测速度慢、检测成本高以及容易出错的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。
[0005]为此，本专利技术实施例的一个目的在于提供一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，该方法提高了LED贴片极性检测的效率和准确度，降低了人工成本。
[0006]本专利技术实施例的另一个目的在于提供一种基于机器视觉的LED贴片极性检测系统。
[0007]为了达到上述技术目的，本专利技术实施例所采取的技术方案包括：
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，包括以下步骤：
[0009]获取待检测LED贴片的第一图像信息，并确定所述第一图像信息的感兴趣区域；
[0010]对所述感兴趣区域进行平滑处理得到第二图像信息，对所述第二图像信息进行二值化处理得到第三图像信息；
[0011]对所述第三图像信息进行边缘提取得到贴片轮廓，并确定所述贴片轮廓的最小外接矩形；
[0012]确定所述贴片轮廓的第一重心和所述最小外接矩形的第一中心点，根据所述第一重心和所述第一中心点的位置关系确定所述待检测LED贴片的正极区域和负极区域。
[0013]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述获取待检测LED贴片的第一图像信息，并确定所述第一图像信息的感兴趣区域这一步骤，其具体包括：
[0014]通过工业相机获取待检测LED贴片的第一图像信息；
[0015]获取预设的背景图像信息，对所述第一图像信息和所述背景图像信息进行差分处
理得到前景图像信息，并将所述前景图像信息作为所述第一图像信息的感兴趣区域。
[0016]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述对所述感兴趣区域进行平滑处理得到第二图像信息这一步骤，其具体包括：
[0017]获取预设的第一卷积核；
[0018]通过所述第一卷积核对所述感兴趣区域进行卷积平滑滤波，得到第二图像信息。
[0019]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述对所述第二图像信息进行二值化处理得到第三图像信息这一步骤，其具体包括：
[0020]获取预设的第一灰度阈值；
[0021]将所述第二图像信息中像素点灰度值小于等于所述第一灰度阈值的像素点的灰度值置为0，将所述第二图像信息中像素点灰度值大于所述第一灰度阈值的像素点的灰度值置为1。
[0022]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述对所述第三图像信息进行边缘提取得到贴片轮廓这一步骤，其具体包括：
[0023]对所述第三图像信息中所有像素点的灰度值进行遍历，确定第一像素点，所述第一像素点的灰度值为1，且所述第一像素点的八邻域中的像素点的灰度值均为1；
[0024]在所述第三图像信息中将所述第一像素点删除，得到剩余像素点组成的贴片轮廓。
[0025]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述第一重心通过下式确定：
[0026][0027]其中，(x0，y0)表示第一重心的坐标值，K表示贴片轮廓中像素点的总数，(x
i
，y
i
)表示贴片轮廓中第i个像素点的坐标值，I(x
i
，y
i
)表示贴片轮廓中第i个像素点的灰度值。
[0028]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述第一重心和所述第一中心点的位置关系确定所述待检测LED贴片的正极区域和负极区域这一步骤，其具体包括：
[0029]根据所述第一重心和所述第一中心点确定第一连线，并确定所述第一连线与所述贴片轮廓的第一交点和第二交点，所述第一交点位于所述第一中心点远离所述第一重心的一侧，所述第二交点位于所述第一重心远离所述第一中心点的一侧；
[0030]确定所述第一交点所在区域为所述待检测LED贴片的负极区域，并确定所述第二交点所在区域为所述待检测LED贴片的正极区域。
[0031]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于机器视觉的LED贴片极性检测系统，包括：
[0032]感兴趣区域确定模块，用于获取待检测LED贴片的第一图像信息，并确定所述第一图像信息的感兴趣区域；
[0033]图像处理模块，用于对所述感兴趣区域进行平滑处理得到第二图像信息，对所述第二图像信息进行二值化处理得到第三图像信息；
[0034]边缘提取模块，用于对所述第三图像信息进行边缘提取得到贴片轮廓，并确定所述贴片轮廓的最小外接矩形；
[0035]极性区域确定模块，用于确定所述贴片轮廓的第一重心和所述最小外接矩形的第一中心点，根据所述第一重心和所述第一中心点的位置关系确定所述待检测LED贴片的正极区域和负极区域。
[0036]第三方面，本专利技术实施例提供了一种基于机器视觉的LED贴片极性检测装置，包括：
[0037]至少一个处理器；
[0038]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0039]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法。
[0040]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法。
[0041]本专利技术的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到：
[0042]本专利技术实施例获取待检测LED贴片的第一图像信息并确定感兴趣区域，对该感兴趣区域依次进行平滑处理和二值化处理得到第三图像信息，然后对第三图像信息进行边缘提取得到贴片轮廓并确定最小外接矩形，进而可以根据贴片轮廓的第一重心和最小外接矩形的第一中心点的位置关系确定待检测LED贴片的正极区域和负极区域。本专利技术实施例通过图像采集、图像处理、边缘提取以及特征本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测LED贴片的第一图像信息，并确定所述第一图像信息的感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行平滑处理得到第二图像信息，对所述第二图像信息进行二值化处理得到第三图像信息；对所述第三图像信息进行边缘提取得到贴片轮廓，并确定所述贴片轮廓的最小外接矩形；确定所述贴片轮廓的第一重心和所述最小外接矩形的第一中心点，根据所述第一重心和所述第一中心点的位置关系确定所述待检测LED贴片的正极区域和负极区域。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，其特征在于，所述获取待检测LED贴片的第一图像信息，并确定所述第一图像信息的感兴趣区域这一步骤，其具体包括：通过工业相机获取待检测LED贴片的第一图像信息；获取预设的背景图像信息，对所述第一图像信息和所述背景图像信息进行差分处理得到前景图像信息，并将所述前景图像信息作为所述第一图像信息的感兴趣区域。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，其特征在于，所述对所述感兴趣区域进行平滑处理得到第二图像信息这一步骤，其具体包括：获取预设的第一卷积核；通过所述第一卷积核对所述感兴趣区域进行卷积平滑滤波，得到第二图像信息。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，其特征在于，所述对所述第二图像信息进行二值化处理得到第三图像信息这一步骤，其具体包括：获取预设的第一灰度阈值；将所述第二图像信息中像素点灰度值小于等于所述第一灰度阈值的像素点的灰度值置为0，将所述第二图像信息中像素点灰度值大于所述第一灰度阈值的像素点的灰度值置为1。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，其特征在于，所述对所述第三图像信息进行边缘提取得到贴片轮廓这一步骤，其具体包括：对所述第三图像信息中所有像素点的灰度值进行遍历，确定第一像素点，所述第一像素点的灰度值为1，且所述第一像素点的八邻域中的像素点的灰度值均为1；在所述第三图像信息中将所述第一像素点删除，得到剩余像素点组成的贴片轮廓。6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的LED贴片极性检测方法，其特征在于，所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷玲，田洪金，龙庆文，
申请(专利权)人：广东交通职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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