一种通用视觉检测特征方法技术

本发明专利技术涉及一种通用视觉检测特征方法，涉及图像识别技术领域；包括以下步骤：S10、元件的自定义特征的提取，包括对图像I mageSrc1进行前处理以获得图像I mageSrc2的步骤，通过步骤S10提取元件需要检查的特征Featu res；S20、元件的自定义特征的检查。本发明专利技术能够避免生产品质不良，使机器更加智能化。使机器更加智能化。使机器更加智能化。

【技术实现步骤摘要】
一种通用视觉检测特征方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，具体地说，本专利技术涉及一种通用视觉检测特征方法。

技术介绍

[0002]随着电子制造业的发展，表面贴装技术的发展越来越快，其中对于贴片元器件的定位精度和速度是影响着贴片机性能的重要指标。基于计算机的电子元器件定位与检查方法有着高速、高精度和智能化的特点，不仅增加了生产的柔性和自动化程度，而且大大提高了生产的智能型与通用性。
[0003]传统的贴片机电子元器件的计算机视觉定位方法包括模板匹配等，而针对元器件的质量好坏等很难检查。业界常规是将分类为常规的矩形元件，带引线特征的元件或带球状特征的元件，若某种元件同时具有多种特征时，通常需要进行针对性的算法编写，耗费的工时长。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种通用视觉检测特征方法，能够避免生产品质不良，使机器更加智能化。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种通用视觉检测特征方法，其改进之处在于，包括以下步骤：
[0006]S10、元件的自定义特征的提取，包括对原始图像ImageSrc1进行前处理以获得预处理图像ImageSrc2的步骤，通过步骤S10提取元件需要检查的特征集合Features；
[0007]S20、元件的自定义特征的检查，步骤S20包括：
[0008]S201、获取元件的特征所在区域Rect2；
[0009]S202、对预处理图像ImageSrc2进行粗裁剪，得到裁剪的粗裁剪图像所在区域Rect4；
[0010]S203、对预处理图像ImageSrc2和粗裁剪图像所在区域Rect4的长宽方向分别进行像素填充，分别获得粗裁剪后的图像和填充后图像的所在区域Rect5；
[0011]S204、预处理图像ImageSrc2在填充后图像的所在区域Rect5处进行裁剪操作，得到粗裁剪后的图像ImageSrc3；粗裁剪后的图像ImageSrc3根据粗裁剪图像的区域Rect3的角度进行旋转，得到粗裁剪后进行旋转了的图像ImageSrc4，图像ImageSrc4再根据Rect3的尺寸进行中心裁剪，得到粗裁剪后进行旋转再经过中心裁剪的图像ImageSrc5；
[0012]S205、图像ImageSrc5根据S10提取的特征，在元件的特征所在区域Rect2处进行裁剪操作得到二值化的特征图像ImageFeature2；
[0013]S206、对图像ImageFeature2进行处理得到图像内的所有目标轮廓集合Contours，将所有轮廓中小于10个轮廓点的噪点轮廓过滤掉；
[0014]S207、设定初始最小中心距MinDistance＝9999，针对Features中的每一个特征
Feature，比较Feature的位置与Contours中每一个轮廓的中心距，找到距离最小的一个，同时比较轮廓的面积比Rate，
[0015]Rate＝Min(Feature.Area,Contour.Area)/Max(Feature.Area,Contour.Area),跳过Rate<0.5的Contour；同时计算轮廓中心距Distance，
[0016]若Distance<MinDistance，则更新MinDistance为Distance；其中Feature.Area为特征的面积，Contour.Area为轮廓的面积，Feature.center.x为特征中心的x值Feature.center.y为特征中心的y值，contour.center.x为轮廓中心的x值，contour.center.y为轮廓中心的y值；
[0017]S208、设定目标偏移的最大范围
[0018]max_dis＝(Feature.Size.Width+Feature.Size.Height)/2，若Distance≤max_dis，则进行轮廓面积判断,特征得分为
[0019]Score＝min(Feature.Area,Contour.Area)/Max(Feature.Area,Contour.Area)，若Score大于设定的接受度，则该特征检查通过，否则判定该特征检查不通过；若
[0020]Distance>max_dis，则直接判定特征检查不通过；其中Feature.Size.Width为特征的宽度，Feature.Size.Height为特征的高度；Feature.Area为特征的面积，Contour.Area为轮廓的面积；
[0021]S209、重复S205至S208的操作，直到全部特征检查完成，仅全部特征检查通过时流程通过，任一特征检查不通过均判定为问题元件。
[0022]上述技术方案中所述的步骤S10中，对图像进行前处理包括S101：采用自动阈值或调整合适阈值对ImageSrc1进行二值化处理以及使用形态学开运算过滤干扰点得到ImageSrc2。
[0023]上述技术方案中所述步骤S10还包括：
[0024]S102、找到图像ImageSrc2中所有的轮廓，将所有的轮廓点当作一个整体，作为一个轮廓，得到最小外接矩形所在区域Rect1,计算中心和角度；
[0025]S103、图像ImageSrc1根据Rect1计算的中心和角度,进行仿射变换，校正回图像中心,同时根据Rect1的尺寸进行中心裁剪，获得模板图像ImageModel；
[0026]S104、在模板图像ImageModel找到Rect2并再次进行裁剪，获得特征图像ImageFeature1；
[0027]S105、对特征图像ImageFeature1进行二值化处理并过滤干扰点同时去除轮廓的毛刺，找到图像内的所有轮廓，同时选定该范围特征类型；
[0028]S106、手动剔除不需要检查的干扰点，保存需要检查的特征集合Features；
[0029]S107、重复S104至S106的操作，直到所有需要检查的特征添加完毕。
[0030]上述技术方案中所述步骤S102中将所有轮廓中轮廓点少于20个的轮廓过滤掉。
[0031]上述技术方案中所述步骤S105中采用自动阈值或调整合适阈值对图像ImageFeature1进行二值化处理，使用形态学开运算过滤干扰点，使用闭运算去除轮廓的毛刺。
[0032]上述技术方案中所述步骤S105中特征类型为矩形和圆。
[0033]上述技术方案中所述步骤S201中通过模板匹配的方法获取元件的特征区域位置Rect2。
[0034]上述技术方案中步骤S202中，根据Rect3计算需要对图像ImageSrc2进行粗裁剪的大小；
[0035]Rect4的长宽为Length，Rect4的中心位置为Rect3的中心位置，Rect4的角度为0度。
[0036]上述技术方案中步骤S202中，对图像ImageSrc2的长宽方向进行500像素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通用视觉检测特征方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、元件的自定义特征的提取，包括对原始图像ImageSrc1进行前处理以获得预处理图像ImageSrc2的步骤，通过步骤S10提取元件需要检查的特征集合Features；S20、元件的自定义特征的检查，步骤S20包括：S201、获取元件的特征所在区域Rect2；S202、对预处理图像ImageSrc2进行粗裁剪，得到裁剪的粗裁剪图像所在区域Rect4；S203、对预处理图像ImageSrc2和粗裁剪图像所在区域Rect4的长宽方向分别进行像素填充，分别获得粗裁剪后的图像和填充后图像的所在区域Rect5；S204、预处理图像ImageSrc2在填充后图像的所在区域Rect5处进行裁剪操作，得到粗裁剪后的图像ImageSrc3；粗裁剪后的图像ImageSrc3根据粗裁剪图像的区域Rect3的角度进行旋转，得到粗裁剪后进行旋转了的图像ImageSrc4，图像ImageSrc4再根据Rect3的尺寸进行中心裁剪，得到粗裁剪后进行旋转再经过中心裁剪的图像ImageSrc5；S205、图像ImageSrc5根据S10提取的特征，在元件的特征所在区域Rect2处进行裁剪操作得到二值化的特征图像ImageFeature2；S206、对图像ImageFeature2进行处理得到图像内的所有目标轮廓集合Contours，将所有轮廓中小于10个轮廓点的噪点轮廓过滤掉；S207、设定初始最小中心距MinDistance＝9999，针对Features中的每一个特征Feature，比较Feature的位置与Contours中每一个轮廓的中心距，找到距离最小的一个，同时比较轮廓的面积比Rate，Rate＝Min(Feature.Area,Contour.Area)/Max(Feature.Area,Contour.Area),跳过Rate<0.5的Contour；同时计算轮廓中心距Distance，若Distance<MinDistance，则更新MinDistance为Distance；其中Feature.Area为特征的面积，Contour.Area为轮廓的面积，Feature.center.x为特征中心的x值Feature.center.y为特征中心的y值，contour.center.x为轮廓中心的x值，contour.center.y为轮廓中心的y值；S208、设定目标偏移的最大范围max_dis＝(Feature.Size.Width+Feature.Size.Height)/2，若Distance≤max_dis，则进行轮廓面积判断,特征得分为Score＝min(Feature.Area,Contour.Area)/Max(Feature.Area,Contour.Area)，若Score大于设定的接受度，则该特征检查通过，否则判定该特征检查不通过；若Distance>max_dis，则直接判定特征检查不通过；其中Featu...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏咏波，贾孝荣，付文定，
申请(专利权)人：深圳市路远智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：