电路板抓取位置的自动识别系统与自动识别方法技术方案

本发明专利技术提供一种电路板抓取位置的自动识别系统与自动识别方法。本发明专利技术对标准电路板的布局图执行简化处理，来获得剔除识别杂讯的训练布局图，并输入设定有抓取位置训练布局图至训练模型来使训练模型具备识别相同类型电路板的能力。本发明专利技术还于通过训练模型识别目标图像为标准电路板时，对目标图像执行匹配处理来决定目标图像的抓取位置。本发明专利技术可准确识别目标图像的抓取位置，并可实现无人化的电路板自动抓取。动抓取。动抓取。

【技术实现步骤摘要】
电路板抓取位置的自动识别系统与自动识别方法


[0001]本专利技术涉及一种自动识别系统与方法，尤其涉及一种电路板抓取位置的自动识别系统与自动识别方法。

技术介绍

[0002]为了从正确的抓取位置抓取电路板，目前已有一种自动识别抓取位置的方法被提出。
[0003]具体而言，现有的方法是通过人工方式拍摄电路板的大量图像，使用这些图像执行训练来产生识别模型，再使用此识别模型来识别电路板。
[0004]于上述方法中，由于不同人所搜集的图像内容与所使用的学习算法通常不同，会导致识别模型的精准度参差不齐。
[0005]具体而言，由于电路板存在大量且复杂的元件，其软板容易产生形变，且容易导致反光，以人工方式所拍摄的训练图像，通常会包含大量杂讯，而降低识别模型的精确度。
[0006]此外，识别模型的精确度是与训练图像中的识别区域和识别特征的选择的息息相关，不适合的学习算法与不当的识别特征都会降低识别模型的精确度。
[0007]是以，现有自动识别电路板抓取位置的方法存在上述人为因素造成的问题，而亟待更有效的方案被提出。

技术实现思路

[0008]本专利技术的主要目的，在于提供一种电路板抓取位置的自动识别系统与自动识别方法，可完全排除造成训练模型的精确度不稳定的人为介入并提供稳定的识别特征。
[0009]于一实施例中，一种电路板抓取位置的自动识别方法，包括：a)取得不同类型的多个标准电路板的多个布局图，并对各该标准电路板的该布局图执行一简化处理，来获得剔除识别杂讯的一训练布局图；b)基于各该训练布局图对一训练模型执行一训练处理来使该训练模型具备识别不同类型的该多个标准电路板的能力，其中各该训练布局图设定有一抓取位置；c)输入一目标电路板的一目标图像至该训练模型来对该目标图像执行一识别处理；及，d)于识别该目标图像符合任一该标准电路板时，对该目标图像执行一匹配处理来基于符合的该标准电路板的该训练布局图的该抓取位置决定该目标图像的一抓取位置；该识别处理包括：e1)对该目标图像执行一目标边缘分析以获得该目标图像的多个目标元件边缘特征；e2)基于该目标元件边缘特征与各该标准电路板的多个识别特征计算该目标图像对各该标准电路板的一相似分数；及，e3)基于分数最高的该标准电路板决定一识别结果。
[0010]于一实施例中，一种电路板抓取位置的自动识别系统，包含：一图像获取设备、一抓取设备及一控制设备。该图像获取设备用以拍摄一目标电路板来获得一目标图像。该抓取设备用以抓取电路板。该控制设备连接该图像获取设备及该抓取设备，包括一简化模块、一训练模块及一识别模块。该简化模块被设定来对一标准电路板的一布局图执行一简化处理，来获得剔除识别杂讯以获得一训练布局图。该训练模块被设定来输入该训练布局图至
一训练模型来使该训练模型具备识别相同类型电路板的能力，其中该训练布局图上设定有一抓取位置。该识别模块输入该目标图像至该训练模型以执行识别，于识别该目标图像为该标准电路板时，对该目标图像执行一匹配处理来基于符合的该标准电路板的该训练布局图的该抓取位置决定该目标图像的一抓取位置。该控制设备被设定来基于该目标图像的该抓取位置控制该抓取设备抓取该目标电路板。
[0011]本专利技术可准确识别目标图像的抓取位置，并可实现无人化的电路板自动抓取。
附图说明
[0012]图1为本专利技术一实施例的自动识别系统的架构图；
[0013]图2为本专利技术一实施例的自动识别系统的架构图；
[0014]图3为本专利技术一实施例的控制设备的架构图；
[0015]图4为本专利技术一实施例的自动识别的数据流的示意图；
[0016]图5为本专利技术一实施例的自动识别方法的流程图；
[0017]图6为本专利技术一实施例的简化处理的流程图；
[0018]图7为本专利技术一实施例的训练处理与识别处理的流程图；
[0019]图8为本专利技术一实施例的夹取电路板的示意图；
[0020]图9为本专利技术一实施例的布局图的轮廓示意图；
[0021]图10为本专利技术一实施例的零碎元件过滤处理的处理结果的示意图；
[0022]图11为本专利技术一实施例的重复元件过滤处理的处理结果的示意图；
[0023]图12为本专利技术一实施例的曲折元件过滤处理的处理结果的示意图；
[0024]图13为本专利技术一实施例的目标图像的示意图；
[0025]图14为本专利技术一实施例的另一目标图像的示意图。
[0026]附图标号说明
[0027]10：控制设备
[0028]11：图像获取设备
[0029]12：抓取设备
[0030]13：存储设备
[0031]130：布局图
[0032]131：训练模型
[0033]132：电脑程序
[0034]20：目标电路板
[0035]30：加工设备
[0036]31：人机界面
[0037]32：通讯界面
[0038]40：运算平台
[0039]500：拍摄控制模块
[0040]501：简化模块
[0041]502：预处理模块
[0042]503：轮廓提取模块
[0043]504：零碎元件过滤模块
[0044]505：重复元件过滤模块
[0045]506：曲折元件过滤模块
[0046]507：训练模块
[0047]508：识别模块
[0048]509：抓取控制模块
[0049]510：加工控制模块
[0050]60：吸取与驱动设备
[0051]61：电路板运输设备
[0052]62、62
’
：位置
[0053]70
‑
73：布局图
[0054]74、75：目标图像
[0055]740
‑
748、830
‑
838：图像特征
[0056]80
‑
82：图案
[0057]S10
‑
S11：训练步骤
[0058]S20
‑
S24：抓取步骤
[0059]S30
‑
S35：简化步骤
[0060]S40
‑
S41：训练处理步骤
[0061]S50
‑
S52：识别处理步骤
具体实施方式
[0062]就本专利技术的一较佳实施例，配合附图，详细说明如后。
[0063]为了实现自动化与无人产线，电路板的自动夹取的准确度相当重要。
[0064]为了能够精准地识别电路板的夹取位置(即执行夹取时不会破坏电路板及其上元件的位置)，本专利技术提出一种电路板抓取位置的自动识别系统与自动识别方法，可使用布局图(layout drawing)对训练模型进行训练，使训练模型可以正确识别此类电路板。并且，本专利技术使用训练完成的训练模型来识别目标电路板本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电路板抓取位置的自动识别方法，包括：a)取得不同类型的多个标准电路板的多个布局图，并对各所述标准电路板的所述布局图执行简化处理，来获得剔除识别杂讯的训练布局图；b)基于各所述训练布局图对训练模型执行训练处理来使所述训练模型具备识别不同类型的所述多个标准电路板的能力，其中各所述训练布局图设定有抓取位置；c)输入目标电路板的目标图像至所述训练模型来对所述目标图像执行识别处理；及d)识别所述目标图像符合任一所述标准电路板时，对所述目标图像执行匹配处理来基于符合的所述标准电路板的所述训练布局图的所述抓取位置决定所述目标图像的抓取位置；其中，所述识别处理包括：e1)对所述目标图像执行目标边缘分析以获得所述目标图像的多个目标元件边缘特征；e2)基于所述多个目标元件边缘特征与各所述标准电路板的多个识别特征计算所述目标图像对各所述标准电路板的相似分数；及e3)基于分数最高的所述标准电路板决定识别结果。2.根据权利要求1所述的电路板抓取位置的自动识别方法，其中所述简化处理包括步骤f1)对所述布局图执行轮廓提取处理来于所述布局图中识别所述目标电路板的多个元件的轮廓。3.根据权利要求2所述的电路板抓取位置的自动识别方法，其中所述简化处理包括以下步骤的至少其中之一：f2)对所述布局图执行零碎元件过滤处理，来从所述布局图滤除面积小于零碎临界值的所述元件；f3)对所述布局图执行重复元件过滤处理，来识别搜寻范围内数量超过重复临界值的重复的所述多个元件，并从所述布局图滤除重复的所述多个元件；及f4)对所述布局图执行曲折元件过滤处理，来识别具有多个角点的所述元件，并从所述布局图滤除所述元件。4.根据权利要求3所述的电路板抓取位置的自动识别方法，其中所述零碎临界值是基于所述目标电路板的铜箔面积与第一比例所决定；其中，所述重复元件过滤处理包括以各所述元件为中心向外扩张搜寻半径作为所述搜寻范围，所述搜寻半径是基于各所述元件的边长与第二比例所决定；其中，所述曲折元件过滤处理是过滤角点数量大于角点临界值或所述多个角点的数量与多个轮廓点的数量之间的角点
‑
轮廓点比例大于第三比例的所述元件。5.根据权利要求1所述的电路板抓取位置的自动识别方法，其中所述训练处理包括：g1)对所述训练布局图执行训练边缘分析以获得所述训练布局图的多个训练元件边缘特征；及g2)基于所述多个训练元件边缘特征计算所述标准电路板的所述多个识别特征。6.根据权利要求5所述的电路板抓取位置的自动识别方法，其中所述训练处理还包括：h1)执行所述训练边缘分析来获得所述训练布局图的多个训练取样边缘点的位置、梯度方向与重心，以作为所述多个训练元件边缘特征；及
h2)基于所述多个训练取样边缘点、边缘检测范围及容许差异范围来计算多个训练相似分数，作为所述多个识别特征。7.根据权利要求1所述的电路板抓取位置的自动识别方法，其中所述识别处理还包括：e4)以最高的所述标准电路板的所述相似分数来对所述目标图像的多个元件进行定位。8.根据权利要求7所述的电路板抓取位置的自动识别方法，其中所述识别处理还包括：i1)执行所述目标边缘分析来获得所述目标图像的多个目标取样边缘点及各所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：简浩宇，
申请(专利权)人：台达电子工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：