基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法技术

本发明专利技术属于数据处理技术领域，具体涉及基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法。方法包括：根据焊盘区域图像上的像素点灰度值，得到受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域；紧接着根据受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域，得到线性灰度化中的增强系数和调整灰度值；最后根据线性灰度化中的增强系数和调整灰度值，得到焊盘区域完整图像；对焊盘区域完整图像进行边缘检测，得到焊盘外边缘以及钻孔边缘；根据焊盘外边缘以及钻孔边缘，判断钻孔是否为偏孔。本发明专利技术能够提高对PCB板偏孔的检测精度。提高对PCB板偏孔的检测精度。提高对PCB板偏孔的检测精度。

【技术实现步骤摘要】
基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法。

技术介绍

[0002]PCB即印制线路板，简称印制板，是电子工业的重要部件之一。只要有集成电路等电子元件，为了使各个元件之间的电气互连，都要使用PCB板。而随着集成电路的迅速发展，对PCB板的要求也越来越高，体积越来越小，电路布线密度和难度也越来越大，这就要求PCB板质量的确保。
[0003]对PCB板的质量影响的一个重要因素便是其焊孔内钻孔是否出现偏孔问题，而对偏孔的常规检测中，是对PCB板进行图像采集，即对焊孔内钻孔的内外圆的边缘进行提取，然后进行偏孔的识别，但识别过程中因为设备自身光源的问题会出现不同程度的反光影响，致边缘的丢失以至于影响偏孔结果的识别，即采集图像时光照因素会影响偏孔的识别结果，因此会导致对PCB板进行偏孔识别时的准确性较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法，用于解决现有方法对PCB板进行偏孔识别时的准确性较低的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术实施例提供了一种基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法包括以下步骤：获取PCB板灰度图像；对PCB板灰度图像进行语义分割，得到焊盘区域图像；根据焊盘区域图像上的像素点灰度值，得到受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域；根据受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域，得到线性灰度化中的增强系数和调整灰度值；根据线性灰度化中的增强系数和调整灰度值，得到焊盘区域完整图像；对焊盘区域完整图像进行边缘检测，得到焊盘外边缘以及钻孔边缘；根据焊盘外边缘以及钻孔边缘，判断钻孔是否为偏孔。
[0005]优选的，得到焊盘区域图像的方法，包括：利用语义分割网络对PCB板灰度图像进行语义分割，将焊盘区域像素点标注为1，非焊盘区域像素点标注为0，得到掩膜图像；将掩膜图像与PCB板灰度图像进行相乘，得到PCB板灰度图像对应的焊盘区域图像。
[0006]优选的，得到受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域的方法，包括：计算焊盘区域图像上的所有像素点的灰度均值；
根据焊盘区域图像上的所有像素点的灰度均值和焊盘区域图像上各像素点的灰度值，得到焊盘区域对应的灰度异常程度；根据焊盘区域对应的灰度异常程度，判定焊盘区域内是否出现反光现象，若是，则将灰度值大于灰度均值的像素点记为特征像素点，获取特征像素点的各邻域像素点；所述特征像素点的各邻域像素点为特征像素点对应的3*3区域内的像素点；计算各特征像素点与对应的各邻域像素点之间的灰度差值；将灰度差值最大的点记为种子点，以灰度差值为生长条件进行区域生长，表示焊盘区域内第a个像素点的相邻像素点的灰度值，得到受反光影响的焊盘的不完整区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域；将受反光影响的焊盘的不完整区域记为受反光影响的焊盘区域。
[0007]优选的，根据如下公式计算焊盘区域对应的灰度异常程度：式中，g为焊盘区域对应的灰度异常程度，表示焊盘区域图像上的第i个像素点的灰度值，表示焊盘区域图像上的所有像素点的灰度均值，n为焊盘区域图像上的像素点数量。
[0008]优选的，对于任一特征像素点，根据如下公式计算该特征像素点与对应的各邻域像素点之间的灰度差值：其中，为第a个特征像素点与对应的各邻域像素点之间的灰度差值，为第a个特征像素点对应的第m个邻域像素点的灰度值，为第a个特征像素点的灰度值。
[0009]优选的，根据线性灰度化中的增强系数和调整灰度值，得到焊盘区域完整图像；对焊盘区域完整图像进行边缘检测，得到焊盘外边缘以及钻孔边缘；根据焊盘外边缘以及钻孔边缘，判断钻孔是否为偏孔的方法，包括：根据线性灰度化中的增强系数和调整灰度值，得到线性灰度化增强函数；根据线性灰度化增强函数，得到焊盘区域完整图像；对焊盘区域完整图像进行边缘检测，得到焊盘外边缘以及钻孔边缘；获取焊盘外边缘以及钻孔边缘的圆心，根据圆心之间的位置关系来判断钻孔是否为偏孔。
[0010]本专利技术首先获取PCB板灰度图像；然后对PCB板灰度图像进行语义分割，得到焊盘区域图像；根据焊盘区域图像上的像素点灰度值，得到受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域；紧接着根据受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域，得到线性灰度化中的增强系数和调整灰度值；最后根据线性灰度化中的增强系数和调整灰度值，得到焊盘区域完整图像；对焊盘区域完整图像进行边缘检测，得到焊盘外边缘以及钻孔边缘；根据焊盘外边缘以及钻孔边缘，判断钻孔是否为偏孔。本专利技术能够提高对PCB板偏孔的检测精度。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0012]图1为本专利技术一种基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法的流程图；图2为本专利技术的拟合曲线示意图；图3为本专利技术的灰度直方图波峰示意图；图4为本专利技术的理想灰度直方图波峰示意图。
具体实施方式
[0013]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术实施例保护的范围。
[0014]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学技术术语与属于本专利技术的技术人员通常理解的含义相同。
[0015]本实施例提供了基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法，详细说明如下：如图1所示，该基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法，包括以下步骤：步骤S001，获取PCB板灰度图像。
[0016]本实施例主要是对图像识别中采集的PCB板图像进行分析，并结合焊盘的圆形结构，通过对焊盘区域以及反光区域的像素点做滑窗操作，对滑窗内的像素点通过拟合曲率特征，以及滑窗内像素点与焊盘像素点的灰度差值得到反光区域像素点的增强系数，来对反光区域进行线性灰度化增强得到完整焊盘图像，再进行常规的钻孔偏孔检测，来避免因反光而导致焊盘结构采集不完整从而影响对钻孔是否为偏孔的判断。本实施例能够提高对PCB板偏孔的检测精度。
[0017]本实施例在PCB板的上方进行常规图像采集，得到PCB板图像；因为PCB板上的焊盘等结构较小，所以需要高像素的相机，获得较为清晰的PCB板图像，并对图像做灰度化处理，得到其对应灰度图像，记为PCB板灰度图像。
[0018]步骤S002，对PCB板灰度图像进行语义分割，得到焊盘区域图像；根据焊盘区域图像上的像素点灰度值，得到受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取PCB板灰度图像；对PCB板灰度图像进行语义分割，得到焊盘区域图像；根据焊盘区域图像上的像素点灰度值，得到受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域；根据受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域，得到线性灰度化中的增强系数和调整灰度值；根据线性灰度化中的增强系数和调整灰度值，得到焊盘区域完整图像；对焊盘区域完整图像进行边缘检测，得到焊盘外边缘以及钻孔边缘；根据焊盘外边缘以及钻孔边缘，判断钻孔是否为偏孔；得到受反光影响的焊盘区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域的方法，包括：计算焊盘区域图像上的所有像素点的灰度均值；根据焊盘区域图像上的所有像素点的灰度均值和焊盘区域图像上各像素点的灰度值，得到焊盘区域对应的灰度异常程度；根据焊盘区域对应的灰度异常程度，判定焊盘区域内是否出现反光现象，若是，则将灰度值大于灰度均值的像素点记为特征像素点，获取特征像素点的各邻域像素点；所述特征像素点的各邻域像素点为特征像素点对应的3*3区域内的像素点；计算各特征像素点与对应的各邻域像素点之间的灰度差值；灰度差值最大的点为种子点，以灰度差值为生长条件进行区域生长，表示焊盘区域内第a个像素点的相邻像素点的灰度值，得到受反光影响的焊盘的不完整区域以及因反光被遮挡的区域和背景区域所构成的连通域；将受反光影响的焊盘的不完整区域记为受反光影响的焊盘区域。2.如权利要求1所述的基于线性灰度增强的PCB板偏孔异常检测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴军，王世贤，
申请(专利权)人：元能微电子科技南通有限公司，
类型：发明
国别省市：