一种基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法，所述方法包括如下步骤：产线中的PLC发出检测需求，控制三维点云线扫描相机对PCB板进行扫描，获取三维点云源数据进行保存；对点云数据进行降噪和过滤；进行感兴趣区域筛选，获取想要计算的焊锡区间；对感兴趣区域进行精定位；将最终区域的体积计算进行积分转化，转化为求和；根据体积值是否在阈值中，判断PCB板是否存在缺陷。本发明专利技术还公开了实现上述方法的缺陷检测系统，包括三维点云线扫装置、计算机、产线PLC。与现有技术相比，本发明专利技术具有大大缩短生产周期、自动化辅助人工判定、节省资金投入和提高经济收益等优点。省资金投入和提高经济收益等优点。省资金投入和提高经济收益等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法和系统


[0001]本专利技术属于三维图像处理与计算机视觉领域，涉及一种基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法和系统。

技术介绍

[0002]在汽车零配件等电子信息元件生产中，经常需要对PCB板进行焊锡加工，但在实际生产过程中，这些自动化的焊锡加工也会出现焊锡失误的情况，也就是锡量不正确或者外界因素的干扰，导致焊锡在PCB板的下部，电极板上部，这两层之间的夹层中，焊锡过量，导致短路，这种焊锡的缺陷对小零件的高质量生产带来了新的挑战。
[0003]由于缺陷微小，通常对于这种缺陷检测，需要人工对每一个板进行通电检测，这种方式对生产的周期和产品的交付造成了极大延迟，同时，人工资源的成本也是巨大的。
[0004]现已经有通过光源检测、图像识别等对焊锡缺陷进行检测的方法，但是由于缺陷隐藏在PCB板和工件的缝隙之间，进光量较少，无法成像，即使勉强成像，数据也因为进光量太少导致数据失真，因此采用光源检测和图像识别的方法不能很好地对焊锡缺陷进行检测。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术存在的不足，本专利技术的目的是提供一种基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法以及针对当前数据实现所述缺陷检测方法的系统，可用于汽车行业零件生产制造。本专利技术通过扫描三维点云，通过可成像的数据反计算体积，使用已知的数据反推出缺陷的体积，解决了缺陷不能检测的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]本专利技术提供了基于积分求取体积的焊锡缺陷检测系统，该系统可用于汽车行业小零件生产，该系统包括一个三维点云线扫装置，如图2所示，系统中还包括了常规使用的计算机和对应的产线PLC(未表现在附图中)；三维点云线扫装置包括工艺装备、三维点云线扫描相机，可编程逻辑控制器PLC和计算机用于控制本专利技术的整个焊锡缺陷检测系统；所需检测的工件安装在三维点云线扫装置中工艺装备的工件台上。
[0008]本专利技术中所述三维点云线扫描相机为第三方购买的相机，用于线扫PCB板获取工件的高度数据和亮度数据。
[0009]所述的计算机用于本专利技术算法的部署，相机数据的获取，以及和三维点云线扫描相机、产线PLC的通信。
[0010]所述的可编程逻辑控制器PLC能够发出对PCB板缺陷的检测需求。
[0011]本专利技术还提供了一种应用上述系统的基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法，作为整套生产流程中的最后环节，能够判断是否会因为焊锡过量导致的PCB板短路，在整个生产线中流动，用于记录生产状态的信息，并传达给流水线上的工作人员；
[0012]该方法包括以下步骤：
[0013]步骤一、缺陷检测产线中的可编程逻辑控制器PLC发出PCB板缺陷检测需求，控制三维点云线扫描相机扫描需要检测是否存在缺陷及缺陷程度的工件得到所述工件的三维点云数据并将数据保存于计算机上；
[0014]步骤二、对步骤一中获得的待测工件的三维点云数据进行过滤和去噪；
[0015]步骤三、在三维点云数据上对感兴趣区域，即拥有单引脚PIN的大致区域，进行初步粗定位；
[0016]步骤四、在三维点云数据上对感兴趣区域进行精确定位，获得只拥有单引脚PIN的区域，且底面就是引脚和PCB基面的交界处；
[0017]步骤五、积分求取步骤四获得的感兴趣区域的体积；
[0018]步骤六、对求得的感兴趣区域的体积进行阈值判断，判断PCB板的焊锡是否存在缺陷。
[0019]步骤一中，所述控制三维点云线扫描相机，是指在Ubuntu操作系统上运行基于第三方相机给定的二次开发用的动态链接库DLL和文档资料进行二次开发的相机控制程序，所述相机控制程序具有控制相机扫描、相机内存清空、相机数据多种格式保存的功能。
[0020]步骤一中获得的工件的三维点云数据是通过控制三维点云线扫描相机进行获取的npy文件，包括了PCB工件正面成像的三维点云数据以及对这工件旋转获得扫描侧面三维点云数据，包括X、Y、Z三个坐标的数据。
[0021]步骤二中，所述过滤和去噪通过数值过滤无效点算法以及基于统计半径的离散点去除算法进行，用于对数据中由于光线或者相机本身原因产生的噪音点云数据的去除。
[0022]具体地，所述数值过滤无效点算法是指由于三维相机扫描时，在待测工件上具有光线无法反射的地方，这些区域会生成许多无效的数据，这些点的Z方向坐标数值的绝对值就会极大，与正常的数据相比，这些Z方向坐标数据均被相机标记为无穷大，数据上被标记为99.9999或者是
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99.9999，通过判断大小进行统一去除；所述基于统计半径的离散点去除算法是指该算法会给点云中的每个点画一个半径radius为预设值的球体，如果在这个球体中其他的点的数量小于预设的点云数目阈值nb_points，这个算法会将这个点判断为特例，并删除。其中，给定半径radius越大，点云的数量nb_points越大，则去除的点越少，按照经验设置，给定半径一般为0.025m，点云数目的阈值为20个。用半径的离散点去除算法来去除由于距离主体较远、离散在周边的点。
[0023]经过如上处理，数据将变得更加集中，更加精准。
[0024]步骤三中，所述初步粗定位，主要是通过点云数据的水平、竖直、高度坐标进行定位，获得水平和竖直面的位置定位，从而得到每一个焊锡引脚PIN的大致位置。
[0025]其中，初步粗定位，确定感兴趣区域，使用的是将三维点云的坐标和实际工件设计图的坐标进行对应，通过判断感兴趣区域在数据中的大概位置进行定位。
[0026]步骤四中，所述精定位是指，通过本专利技术中的切割式跳变面查询的方式，找到PCB板的基准面，在后续的求取体积过程中，基准面的高度数据就是不规则引脚PIN的底面，从而将粗定位的感兴趣区域转化为只含有包含引脚PIN的焊锡区域，所述精定位的数据就是只包含引脚PIN基准面和高于基准面的焊锡点云数据。
[0027]所述切割式跳变面查询是指在垂直方向上，在根据实际情况设定的区间内，不断计算当前高度的点云数目，然后用当前高度的点云数目减去上一次计算出来的点云数目得
到点云数目差，当这个点云数目差突然跳变，比之前的点云数目差相差100倍，那么这个跳变的平面就是PCB的基准面。
[0028]步骤五中，所述积分求取体积，由于点云数据的间隔只有12微米，接近于0，如图10所示，左右两个分别是点云数据，根据积分的思想，可以认为一个PCB基准面上方的点云数据可以近似成长方体，该长方体的底面面中心就是点云的X、Y坐标，由于左右前后的间距都是12微米，因此长方体的底面是一个边长为12微米的正方形，点云高度转化为长方体的高，这一个个小长方体组成了最终的PCB，于是就将积分求体积的过程转化为点云高度求和的运算。
[0029]步骤六中，所述阈值判断，是根据给定经验阈值和焊锡总量，经验阈值就是通过大量无缺陷的工件样本计算出来的体积，检测后超过这个阈值，就是缺陷工件，不超过就是正常的工件，进行判断本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测方法包括如下步骤：步骤一、缺陷检测产线中的可编程逻辑控制器PLC发出PCB板缺陷检测需求，控制三维点云线扫描相机扫描需要检测是否存在缺陷及缺陷程度的工件得到所述工件的三维点云数据并将数据保存于计算机上；步骤二、对步骤一中获得的待测工件的三维点云数据进行过滤和去噪；步骤三、在三维点云数据上对感兴趣区域进行初步粗定位；所述感兴趣的区域是指拥有单引脚PIN的区域；步骤四、在三维点云数据上对感兴趣区域进行精定位；步骤五、积分求取步骤四获得的感兴趣区域的体积；步骤六、对求得的感兴趣区域的体积进行阈值判断，判断PCB板的焊锡是否存在缺陷。2.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，步骤一中，所述三维点云数据是通过控制三维点云线扫描相机进行获取的npy文件，包括PCB工件正面成像的三维点云数据以及对这工件旋转获得扫描侧面三维点云数据，包括X、Y、Z三个坐标的数据。3.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，步骤一中，所述控制三维点云线扫描相机是指在Ubuntu操作系统上运行基于第三方相机给定的二次开发用的动态链接库DLL和文档资料进行二次开发的相机控制程序，实现包括控制相机扫描、相机内存清空、相机数据多种格式保存在内的功能。4.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，步骤二中，所述过滤和去噪采用了基于三维点云数据的数据过滤无效点算法和基于统计半径的离散点去除算法，对数据中由于光线或者相机本身原因产生的噪音点云数据进行去除。5.如权利要求4所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述数据过滤无效点算法是通过判断Z方向坐标数值大小，统一去除由于待测工件上部分区域光线无法反射，对应区域生成的Z方向坐标极大的数据实现的；所述离散点去除算法是指给点云中的每个点画一个半径为预设值的球体，如果在这个球体中其他的点的数量小于预设的点云数目阈值，则将这个点判断为特例并删除。6.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：王江涛，梁锦豪，张清，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：