基于机器视觉的PCBA板的质量检测方法技术

技术编号:38606634 阅读:31 留言:0更新日期:2023-08-26 23:38
本发明专利技术涉及图像数据处理领域,具体涉及基于机器视觉的PCBA板的质量检测方法。该方法包括:获取PCBA板的ROI图像;根据ROI图像中焊点区域内像素点的灰度分布特征获得每个焊点区域的冷焊点异常值;根据冷焊点异常值确定出目标焊点区域,并根据目标焊点区域的冷焊点异常值获得整体特征参数;根据整体特征参数判断是否对图像进行增强,若需要增强则根据整体特征参数获得增强系数,获得增强后的ROI图像的整体特征参数并判断是否需要继续增强,直至获取最优图像;在最优图像中对冷焊点区域进行检测。本发明专利技术通过ROI图像整体特征参数获取图像增强系数,对增强后的图像反复增强,直至获取最优图像,提高了检测结果的准确性。提高了检测结果的准确性。提高了检测结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的PCBA板的质量检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域,具体涉及一种基于机器视觉的PCBA板的质量检测方法。

技术介绍

[0002]PCBA板是指焊接上电子元器件的线路板,在我们的生活中的应用十分广泛。PCBA板的生产需要进行多次焊接操作,多次对PCBA板进行焊接不可避免的会出现一些质量问题,PCBA板中焊点的因为焊温不足或者焊接时间过短从而使得焊点冷焊形成冷焊点,冷焊点在较大电流下阻力急剧增加,容易发生舒展现象,导致焊点松动并引起设备断路。冷焊点为PCBA板焊接过程中常见的焊接缺陷,因此能否准确地检测出冷焊点,对PCBA板的生产有着重大意义。
[0003]在对冷焊点的检测过程中,现有技术主要通过对图像进行直方图均衡化处理实现对比度增强,根据冷焊点与背景在灰度上的差异检测出冷焊点;但对于PCBA板上的冷焊点,存在冷焊点与正常焊点之间有着比较相似的特征,而现有技术无法有效识别出疑似的冷焊点区域,无法做到对图像进行针对性增强,从而无法准确地识别出所有冷焊点,会出现将正常焊点误判成冷焊点或冷焊点误判成正常焊点的现象,存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的PCBA板的质量检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取PCBA板表面只包含焊点区域的ROI图像;根据所述焊点区域的整体灰度与所述焊点区域内每个像素点的灰度差异,获得每个像素点的灰度差异参数;根据每个像素点对应的预设邻域范围内的灰度分布特征获得对应像素点的混乱参数;根据每个所述焊点区域内所有像素点的所述灰度差异参数和所述混乱参数,获得每个焊点区域的冷焊点异常值;将所述冷焊点异常值与所有所述焊点区域的整体冷焊点异常值之间的第一差异在预设区间范围内的焊点区域作为目标焊点区域,根据所述整体冷焊点异常值和所有所述目标焊点区域的冷焊点异常值之间的第二差异获得ROI图像的整体特征参数;根据所述整体特征参数判断ROI图像是否需要增强,若所述整体特征参数等于预设参数,则将当前ROI图像作为最优图像;若所述整体特征参数不等于预设参数,则根据所述整体特征参数获得图像的增强系数,根据所述增强系数对ROI图像进行增强,获得增强后的ROI图像的所述整体特征参数并判断是否需要增强,直至获取最优图像;在所述最优图像中,根据每个焊点区域中灰度值的离散程度获得每个焊点区域的异常程度,根据所述异常程度获得冷焊点区域,根据所述冷焊点区域评估PCBA板的质量。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的PCBA板的质量检测方法,其特征在于,所述每个像素点的灰度差异参数的获取方法包括:将焊点区域内所有像素点的灰度值的平均值作为焊点区域的整体灰度;根据焊点区域内每个像素点的灰度值与所述整体灰度之间的差异获得每个像素点的灰度差异参数。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的PCBA板的质量检测方法,其特征在于,所述每个像素点的混乱参数的获取方法包括:所述灰度分布特征包括第一混乱参数和第二混乱参数;以每个像素点的所述预设邻域范围内像素点灰度值的标准差作为对应像素点的所述第一混乱参数;以像素点与对应所述预设邻域范围内其他像素点之间的平均灰度差异作为对应像素点的所述第二混乱参数;将每个像素点的所述第一混乱参数与所述第二混乱参数的乘积作为每个像素点的混乱参数。4...

【专利技术属性】
技术研发人员:程伟杨丽丹杨金燕杨顺作杨丽香杨丽霞
申请(专利权)人:深圳市中翔达润电子有限公司
类型:发明
国别省市:

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