一种金属端子快速检测和定位方法技术

本申请公开了一种金属端子快速检测和定位方法，涉及一种线路板图像中金属端子检测和定位方法，预处理部分主要完成对图像的预处理，对图像进行ROI区域框选和均值过滤等；检测部分则对预处理后的图像进行多段灰度区域提取，对端子进行分类；定位部分则对检测后的图像进行灰度区域提取、膨胀、区域填充、腐蚀、开运算、分割连通区域面积并定位端子中心点。最后将像素坐标转换为物理坐标系执行后续焊接作业。提供了一种金属端子快速检测和定位方法，该方法大大降低了端子检测和定位的时间，完成整个线路板所有端子检测和定位任务仅需不到0.15s，且平均精度可达到90％以上，大大减小了人为的工作量，并且此方法可以实现完全自动化流程生产。动化流程生产。动化流程生产。

【技术实现步骤摘要】
一种金属端子快速检测和定位方法


[0001]本申请涉及一种金属端子快速检测和定位方法，方便后续焊接作业，属于金属元器件


技术介绍

[0002]端子部分是线路板的组成部分，其本身常由金属材料制成，比如铜等，可以在同类产品中通用，主要作为传递电信号和导电用。
[0003]目前线路板上端子焊接工作主要是通过人工设定物理位置进行焊接作业，首先需要对不同型号线路板设计资料进行整理归纳，通过线路板资料中的标签位置信息，控制上位机对焊接机械臂进行物理位置偏移，再执行焊接作业。
[0004]但是现有技术的人工设定位置偏移效率不高，远远无法满足行业内的需求，因此需要大量的人力成本支撑，并且，人工设定位置偏移精度不高，造成整批产品品质参差不齐，对于线路板上的端子已经完成焊接，为了避免产生二次焊接，只能通过人工识别，费时费力。

技术实现思路

[0005]本申请要解决的技术问题是线路板的金属端子的焊接依赖于人工设定位置偏移，而人工设定位置偏移效率不高，远远无法满足行业内的需求的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本申请的技术方案是提供了一种金属端子快速检测和定位方法，通过一次检测与定位，区分端子是否已经焊接，精准得到金属端子中心位置，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]步骤一、获取线路板图像；
[0008]步骤二、对图像进行ROI区域提取、并通过Mean算法过滤周围噪点；
[0009]步骤三、设立黑、暗、亮三段灰度阈值提取，通过设定的比例将端子分成四类，分别为：已经焊接、端子区域偏暗、端子区域明暗相间和端子区域偏亮；
[0010]步骤四、采用灰度阈值提取法，对步骤三中未焊接的三类端子进行不同的阈值提取，得到二值图像；
[0011]步骤五、对步骤四中得到的二值图像进行膨胀处理，得到膨胀后的二值图像；
[0012]步骤六、对步骤五中得到的二值图像进行区域填充处理，得到填充后的二值图像；
[0013]步骤七、对步骤六中得到的二值图像，通过腐蚀算法和开运算算法对干扰区域进行初步剔除，得到初步剔除后的二值图像；
[0014]步骤八、对步骤七中得到的二值图像进行分割连通域处理，只保留最大的端子部分二值图像；
[0015]步骤九、将端子部分二值图像进行矩形拟合处理，并得到此矩形二值区域的中心点坐标；
[0016]步骤十、通过标定方法将步骤九得到的像素坐标转换为物理世界坐标；
[0017]步骤十一、步骤十得到的世界坐标即可用于后续焊接。
[0018]优选的，所述步骤一中，通过CMOS相机与环状蓝色光源对电路板进行成像，获得样本图像。
[0019]优选的，所述步骤二具体包括：
[0020]首先通过ROI区域提取包含端子的矩形区域，然后通过Mean算法过滤噪点，以该当前像素为中心，对m行数和n列数相等的一块区域内的所有像素点的像素取平均值；具体公式如下，
[0021][0022]其中，g(s,t)表示原始图像，f(x,y)表示均值滤波后得到的图像。
[0023]优选的，所述步骤三具体包括：设立三段阈值范围，对端子进行灰度区域提取，将提取出的面积除以ROI区域面积得到三个比例，分别为a、b、c，当a>0.4时，则判断端子已经焊接完成，其余端子则通过判断a、b和c三者最大值来进行分类成：端子区域偏暗、端子区域明暗相间和端子区域偏亮。
[0024]优选的，所述步骤五中，对步骤四中得到的二值图像使用边长为90的正方形结构体元素进行膨胀处理：如果该点像素值为1，则不对该点进行处理，如果该点像素值为0，则扫描该点所在结构体元素内的所有像素点，若结构元素内的所有像素点像素值全部为0，则该点像素值为0，否则像素值置为1。
[0025]优选的，所述步骤六对步骤五中得到的二值图像进行区域填充，为了连通区域内的孔洞，使用种子生长法找到所有背景像素点进行标记，剩下的灰度值为0的点就是连通区域内的孔洞点，将不是背景像素点的所有灰度值为零的像素点的像素赋值为255，达到对图像进行填充的目的。
[0026]优选的，所述步骤七对步骤六得到的二值图像用边长为90的正方形结构体进行腐蚀处理，然后用边长为60左右的正方形结构体进行开运算处理，通过以下过程实现：二值图像腐蚀运算逐点进行，如果该点像素值为0，则不对该点进行处理，如果该点像素值为1，则扫描该点所在结构元素内的所有像素点，若结构元素内的所有像素点像素值全部为1，则该点像素值为1，否则像素值置为0。
[0027]优选的，所述步骤八中，对步骤七所得到的二值图像进行分割连通域处理，面积在10000和100000之间判断连通域为端子区域，面积小于10000的为周围的噪声干扰。
[0028]优选的，所述步骤九中，对步骤八所得到的二值图像进行矩形拟合处理，端子区域接近标准矩形，通过矩形拟合处理可以将二值区域与端子区域重合，然后得到此二值矩形图像的中心点坐标。
[0029]优选的，所述步骤十中的转换过程，需要先计算得到像素坐标向世界坐标转换的变换矩阵，计算方法为：
[0030]通过操作机械臂末端焊头在标定板焊N个点，N为3个以上，每次焊接完成后将本次机械臂末端坐标保存，即得到N对世界坐标；
[0031]N个点完成焊接后，通过相机拍照得到照片样本，通过处理得到照片样本中N对像素坐标；
[0032]之后通过仿射变换得到像素坐标向世界坐标转换的变换矩阵；
[0033]然后将此变换矩阵乘以每个端子的像素坐标，即可得到所有端子对应的世界坐标。
[0034]本申请与现有技术相比，具备以下有益效果：
[0035]1.该金属端子快速检测和中心点定位的方法，通过已焊接端子和未焊接端子的图像灰度作为特征，来进行快速识别端子焊接情况，相比人工逐个识别，效率极大提高，无需大量人力成本支撑。
[0036]2.该金属端子快速检测和中心点定位的方法，对于未焊接端子，通过图像灰度提取算法粗略定位端子候选区域，再通过膨胀算法、腐蚀算法、开运算等视觉算法对端子中心点位置进行精确计算，后将像素坐标系转换为物理世界坐标系执行后续焊接作业，相比于人工设定固定偏移位置的作业方法，可实现完全自动化流程生产，极大提高了效率，少量设备的生产效率即可超过大量人工，可以以最小的成本满足行业需求，无需大量的人力成本支撑。自动化设定位置偏移的精确度更高，产品的生产品质有了保证。
附图说明
[0037]图1为本专利技术一种金属端子快速检测和定位方法流程图；
[0038]图2为检测方法步骤一中的线路板原图；
[0039]图3为检测方法步骤二中得到的线路板图；
[0040]图4为检测方法步骤三中得到的三类面积对比图；
[0041]图5为检测方法步骤九的结果图。
具体实施方式
[0042]下面将结合本申请的实施例和附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金属端子快速检测和定位方法，通过一次检测与定位，区分端子是否已经焊接，精准得到金属端子中心位置，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取线路板图像；步骤二、对图像进行ROI区域提取、并通过Mean算法过滤周围噪点；步骤三、设立黑、暗、亮三段灰度阈值提取，通过设定的比例将端子分成四类，分别为：已经焊接、端子区域偏暗、端子区域明暗相间和端子区域偏亮；步骤四、采用灰度阈值提取法，对步骤三中未焊接的三类端子进行不同的阈值提取，得到二值图像；步骤五、对步骤四中得到的二值图像进行膨胀处理，得到膨胀后的二值图像；步骤六、对步骤五中得到的二值图像进行区域填充处理，得到填充后的二值图像；步骤七、对步骤六中得到的二值图像，通过腐蚀算法和开运算算法对干扰区域进行初步剔除，得到初步剔除后的二值图像；步骤八、对步骤七中得到的二值图像进行分割连通域处理，只保留最大的端子部分二值图像；步骤九、将端子部分二值图像进行矩形拟合处理，并得到此矩形二值区域的中心点坐标；步骤十、通过标定方法将步骤九得到的像素坐标转换为物理世界坐标；步骤十一、步骤十得到的世界坐标即可用于后续焊接。2.如权利要求1所述的一种金属端子快速检测和定位方法，其特征在于，所述步骤一中，通过CMOS相机与环状蓝色光源对电路板进行成像，获得样本图像。3.如权利要求1所述的一种金属端子快速检测和定位方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：首先通过ROI区域提取包含端子的矩形区域，然后通过Mean算法过滤噪点，以该当前像素为中心，对m行数和n列数相等的一块区域内的所有像素点的像素取平均值；具体公式如下，其中，g(s,t)表示原始图像，f(x,y)表示均值滤波后得到的图像。4.如权利要求1所述的一种金属端子快速检测和定位方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：设立三段阈值范围，对端子进行灰度区域提取，将提取出的面积除以ROI区域面积得到三个比例，分别为a、b、c，当a>0.4时，则判断端子已经焊接完成，其余端子则通过判断a、b和c三者最大值来进行分类成：端子区域偏暗、端子区域明暗相间和端子区域偏亮。5.如权利要求1所述的一种金属端子快速检测和定位方法，其特征在于，所述步骤五中，对步骤四中得到的二值图像使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡俊，陆九如，张金华，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：