一种基于机器视觉的分布式PCB缺陷智能检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的分布式PCB缺陷智能检测系统，包括黑箱、多个终端处理器、高清显示屏、以及服务器，其中黑箱与终端处理器和服务器电连接，并由终端服务器进行控制，黑箱中安装有摄像头、载物平台和光源，载物平台用于拖载PCB板从等待区进入到检测区，且保证PCB板在移动过程中保持平稳状态，摄像头用于在光源均匀打光的配合下，对载物平台上的待检测PCB板进行拍照处理，以获取该待检测PCB板的表面图像，并将该待检测PCB板的表面图像传送到服务器进行处理。本发明专利技术能够解决现有PCB检测技术存在的适用面窄的技术问题，以及由于采用单机系统，所有操作均在同一处理器上进行，导致给处理器带来了较大的处理压力、系统稳定性不高的技术问题。统稳定性不高的技术问题。统稳定性不高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的分布式PCB缺陷智能检测系统


[0001]本专利技术属于PCB板检测
，更具体地，涉及一种基于机器视觉的分布式PCB缺陷智能检测系统。

技术介绍

[0002]PCB板行业进入自动化且高效率的时代，随着制作精度的提高以及数量的大规模增长，人工质检的方法成本高、检测效率低，已经跟不上时代发展的步伐。人工质检采用放大镜检测的方法，工人在此过程中必须保持长时间的高度集中状态，不仅效率低下，而且极易出现漏检、错检的情况，长此以往也会对工人身体健康带来严重损伤。现如今许多PCB检测技术都已兴起，在计算机视觉技术和人工智能快速发展的推动下，各种检测算法如机器学习、深度学习、图像处理等均具有良好的效果。
[0003]虽然现阶段存在的PCB检测技术能够解决人工质检效率低下、错检或漏检的问题，其所用的算法不一，但都能够实现快速准确的电路板检测，且提高了电路板缺陷检测的效率与检测精度，然而，这些PCB检测技术仍然存在着如下问题。
[0004]1、技术适用面窄，现有方法仅能够识别出待测电路板与标准电路板电阻值、电容值的不同，而不能完整检测出其余4种缺陷类型(短路、断路、缺陷、毛刺)，技术适用面窄，无法通过一个系统得出电路板所有缺陷的检测结果。
[0005]2、其采用单机系统，所有操作均在同一处理器上进行，给处理器带来了较大的处理压力，长此以往会造成机器的崩溃，系统的稳定性不高；而且所采集到的数据未能实现共享，浪费了宝贵的数据资源。
[0006]3、无法实现可视化操作并对检测过程进行跟踪，其虽然找到了电路板的缺陷，但是未能通过高清显示屏等方式将缺陷的位置在图像上标注出来，不便于后续的操作，若检测结果精度较低，无法准确判断哪个模块的工作出了问题，也不便于后续系统的维护与完善。
[0007]4、光源设备和拍照设备由于其自身原因，可能导致拍摄的图像会产生光照不均匀、图像模糊等问题，影响检测效果。

技术实现思路

[0008]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于机器视觉的分布式PCB缺陷智能检测系统，其目的在于，解决现有PCB检测技术存在的适用面窄的技术问题，以及由于采用单机系统，所有操作均在同一处理器上进行，导致给处理器带来了较大的处理压力、系统稳定性不高的技术问题，以及由于所采集到的数据未能实现共享，导致浪费数据资源的技术问题，以及无法通过高清显示屏等方式将缺陷的位置在图像上标注出来，不便于后续操作的技术问题，以及在检测结果精度较低时，无法准确判断故障模块、不便于后续系统维护与完善的技术问题，以及由于光源设备和拍照设备拍摄的图像会产生光照不均匀、图像模糊等问题，导致影响检测效果的技术问题。
[0009]为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种基于机器视觉的分布式PCB缺陷智能检测系统，包括黑箱、多个终端处理器、高清显示屏、以及服务器，其中黑箱与终端处理器和服务器电连接，并由终端服务器进行控制，黑箱中安装有摄像头、载物平台和光源，载物平台用于拖载PCB板从等待区进入到检测区，且保证PCB板在移动过程中保持平稳状态；
[0010]摄像头用于在光源均匀打光的配合下，对载物平台上的待检测PCB板进行拍照处理，以获取该待检测PCB板的表面图像，并将该待检测PCB板的表面图像传送到服务器进行处理；
[0011]终端处理器用于对来自摄像头的待检测PCB板的表面图像进行预处理，以得到预处理后的图像，并将预处理后的图像传送到服务器。
[0012]服务器用于对来自终端处理器预处理后的图像进行处理，以判断该图像对应的PCB板是否存在缺陷，如果存在缺陷，则在有缺陷的图像中标记缺陷的位置，并统计缺陷的数量，并在高清显示屏上进行显示。
[0013]优选地，服务器对来自终端处理器预处理后的图像进行处理，以判断该图像对应的PCB板是否存在缺陷，如果存在缺陷，则在有缺陷的图像中标记缺陷的位置，并统计缺陷的数量，并在高清显示屏上进行显示这一过程具体包括以下子步骤：
[0014](1)服务器对来自终端处理器预处理后的图像进行灰度化处理，以得到灰度图像。
[0015](2)服务器将步骤(1)得到的灰度图像和标准灰度图像进行图像配准，以得到第一图像和第二图像，并对步骤(1)得到的灰度图像进行同态滤波处理，以得到第三图像；
[0016](3)服务器对步骤(2)得到的第一图像、第二图像和第三图像分别先后进行二值化处理和腐蚀处理，以得到处理后的第一图像aa、处理后的第二图像bb、以及处理后的第三图像cc。将步骤(1)得到的灰度图像先后进行同态滤波、二值化、腐蚀处理，以得到第四图像dd。
[0017](4)服务器获取第一图像aa、第二图像bb、第三图像cc、第四图像dd对应的连通量aa2、bb2、cc2、dd2，并根据得到的第一图像aa、第二图像bb、第三图像cc、第四图像dd的连通量aa2、bb2、cc2、dd2分别获取对应的欧拉数aa1、bb1、cc1、以及dd1。
[0018](5)服务器根据步骤(5)得到的第一图像aa对应的连通量aa2和欧拉数aa1、第二图像bb对应的连通量bb2和欧拉数bb1、第三图像cc对应的连通量cc2和欧拉数cc1、第四图像dd对应的连通量dd2和欧拉数dd1获取PCB板的缺陷及其数量；
[0019](6)服务器将步骤(5)获取的PCB板的缺陷和数量通过高清显示屏进行显示，并在来自终端处理器预处理后的图像中标定出这些缺陷所在的位置。
[0020]优选地，标准灰度图像是PCB板无缺陷时的灰度图像；
[0021]优选地，步骤(2)中的图像做差处理，是对两张灰度图像对应的每一个像素点的像素值进行相减，如果结果小于0，则结果为0；
[0022]第一图像是通过将标准灰度图像与步骤(1)得到的灰度图像作差得到的；
[0023]第二图像是通过将步骤(1)得到的灰度图像作差与标准灰度图像作差得到的。
[0024]优选地，当某个图像中若干个相连的像素点的像素值均为255时，则该区域是一个连通区域；
[0025]当某个区域中若干个相连的像素点的像素值均为255时，则该区域是一个孔洞；
[0026]连通量是图像中包括的连通区域的数量；
[0027]孔洞数是图像中包括的孔洞数量；
[0028]欧拉数是将连通量与孔洞数二者进行相减得到。
[0029]优选地，PCB板的缺陷包括断路数、缺损数、短路数、以及毛刺数。
[0030]优选地，断路数等于dd1
–
aa1，缺损数等于aa2
–
(dd1
–
aa1)，短路数等于bb1
–
cc1，毛刺数等于cc2
–
(bb1
–
cc1)。
[0031]总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
[0032](1)由于本专利技术采用分布式结构，改变使用单机系统进行P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分布式PCB缺陷智能检测系统，包括黑箱、多个终端处理器、高清显示屏、以及服务器，其中黑箱与终端处理器和服务器电连接，并由终端服务器进行控制，其特征在于，黑箱中安装有摄像头、载物平台和光源，载物平台用于拖载PCB板从等待区进入到检测区，且保证PCB板在移动过程中保持平稳状态；摄像头用于在光源均匀打光的配合下，对载物平台上的待检测PCB板进行拍照处理，以获取该待检测PCB板的表面图像，并将该待检测PCB板的表面图像传送到服务器进行处理；终端处理器用于对来自摄像头的待检测PCB板的表面图像进行预处理，以得到预处理后的图像，并将预处理后的图像传送到服务器。服务器用于对来自终端处理器预处理后的图像进行处理，以判断该图像对应的PCB板是否存在缺陷，如果存在缺陷，则在有缺陷的图像中标记缺陷的位置，并统计缺陷的数量，并在高清显示屏上进行显示。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的分布式PCB缺陷智能检测系统，其特征在于，服务器对来自终端处理器预处理后的图像进行处理，以判断该图像对应的PCB板是否存在缺陷，如果存在缺陷，则在有缺陷的图像中标记缺陷的位置，并统计缺陷的数量，并在高清显示屏上进行显示，这一过程具体包括以下子步骤：(1)服务器对来自终端处理器预处理后的图像进行灰度化处理，以得到灰度图像。(2)服务器将步骤(1)得到的灰度图像和标准灰度图像进行图像配准，以得到第一图像和第二图像，并对步骤(1)得到的灰度图像进行同态滤波处理，以得到第三图像；(3)服务器对步骤(2)得到的第一图像、第二图像和第三图像分别先后进行二值化处理和腐蚀处理，以得到处理后的第一图像aa、处理后的第二图像bb、以及处理后的第三图像cc。将步骤(1)得到的灰度图像先后进行同态滤波、二值化、腐蚀处理，以得到第四图像dd。(4)服务器获取第一图像aa、第二图像bb、第三图像cc、第四图像dd对应的连通量aa2、bb2、cc2、dd2，并根据得到的第一图像aa、第二图像bb、第三图像cc、第四图像dd的连通量aa2、bb2、cc2、dd2分别获取对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李清光，覃剑，卢文祥，刘荣启，刘泓君，李方圆，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：