一种基于模板匹配的元件定位方法技术

一种基于模板匹配的元件定位方法，属于图像处理技术领域，涉及一种元件定位方法。解决了现有贴片元件定位算法通用性差和对光照的鲁棒性不高的问题。本发明专利技术采用图像处理方法建立模板图像，以模板图像的中心为原点建立直角坐标系，获得模板图像的向量场；利用工业相机，对元件进行拍照，获得元件图像；根据距离变换方法，计算元件边缘图像中的每个非边缘像素点到边缘点的距离，从而获得元件的距离图像；进而获得距离图像的梯度向量场；根据刚体力学原理对待定位元件的旋转角度进行估计，利用距离图像的梯度向量场的收敛性质，对元件在元件图像中的位置进行估计，实现对基于模板匹配的元件定位。本发明专利技术适用于进行元件定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，涉及一种元件定位方法。
技术介绍
随着电子产业的发展和壮大，市场对电子产品的小型化和密集化提出了越来越高的要求。由于SMT(表面贴装技术，SurfaceMountTechnology)具有在精度，自动化程度，和生产效率上具有极大的优势，因此该技术现已广泛应用于电子产业。而作为其核心技术的贴片机，受到元件封装的多样化，小型化等影响，受到了广泛的研究。元件定位技术对贴片机的贴装精度具有很大的影响。现有元件定位技术主要集中在，利用元件的二值图像，根据不同元件的特性对元件进行定位。但是现有的这些方法的通用性不高，且对光照的鲁棒性差。
技术实现思路
本专利技术是为了解决现有贴片元件定位算法通用性差和对光照的鲁棒性不高的问题，提出的一种基于模板匹配的元件定位方法。本专利技术所述的一种基于模板匹配的元件定位方法，该方法的具体步骤为：步骤一、对待定位元件建立模板图像，所述模板图像中元件的引脚边缘像素灰度值为a，背景灰度值为0；a为正整数；步骤二、以模板图像的中心为原点建立直角坐标系，获得模板图像的向量场；所述模板图像的信息包括模板图像的边缘点到坐标原点之间的距离和模板图像的边缘点与坐标原点之间连线与模板图像的直角坐标系X轴之间的夹角；步骤三、利用工业相机，对元件进行拍照，获得元件图像；利用边缘提取方法提取元件的边缘图像；根据距离变换方法，计算元件边缘图像中的每个非边缘像素点到边缘点的距离，从而获得元件的距离图像；步骤四、从元件的距离图像中提取距离图像的灰度下降方向；获得距离图像的梯度向量场GVF；步骤五、利用步骤二和步骤四中获得的模板图像的向量场和距离图像的梯度向量场信息，根据刚体力学原理对待定位元件的旋转角度进行估计；根据刚体力学原理获得待定位元件的旋转角度的具体方法为：利用公式(1)：Ok＝Ok-1+sgn(MI(Ok-1))Os(1)计算k次迭代时模板图像的旋转角度；其中，sgn(·)为符号函数，Os为迭代步长，MI(Ok-1)为第k-1次迭代模板图像的和力矩；通过对所有模板边缘点处的力矩叠加获得模板图像的和力矩：其中，UT为第k次迭代时模板边缘点集，UT＝2DET(U,xk,yk,Ok)，2DET为2维欧式变换，xk为第k次迭代时模板图像中心在测试图像中的X轴坐标，yk为第k次迭代时模板图像中心在测试图像中的Y轴坐标；步骤六、利用距离图像的梯度向量场的收敛性质，计算作用于模板中心的平均梯度向量场的值，对元件在元件图像中的位置进行估计；利用迭代公式：计算作用于模板中心的平均梯度向量场的值，实现对元件在元件图像中的位置的估计；其中，GVFX(x，y)和GVFY(x，y)分别代表距离图像梯度场GVF在X轴和Y轴上的分量；xk-1和yk-1分别为第k-1次迭代时模板图像中心在测试图像中的X轴和Y轴的坐标，n为模板图像中非零灰度值个数，即边缘点个数；步骤七、利用模板引脚边缘最大半径作为区域搜索半径，建立元件候选搜索区域；步骤八、针对每一个元件候选搜索区域，将步骤六公式(3)中元件的初始迭代位置设置为候选搜索区域的中心，将步骤五公式(1)中元件的初始迭代角度设置为候选搜索区域的长轴方向；步骤九、利用步骤六所述的迭代公式(3)，计算每次迭代时，位置变化幅度，建立位置终止条件；获得元件在模板图像中的坐标；步骤十、利用距离费用函数，建立匹配费用终止条件；获得元件在模板图像中的角度，实现元件的定位。进一步：步骤二所述的以模板图像中心为原点建立直角坐标系，提取模板图像信息，获得模板图像的向量场的方法为：首先，利用图像处理方法获得模板元件信息：元件大小、引脚个数、引脚长度、引脚宽度、引脚种类和引脚所在位置；其次，利用模板元件信息，建立引脚边缘图像，所述引脚边缘图中非零像素点集为U＝{um＝(xm,ym)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于模板匹配的元件定位方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：步骤一、对待定位元件建立模板图像，所述模板图像中元件的引脚边缘像素灰度值为a，背景灰度值为0；a为正整数；步骤二、以模板图像的中心为原点建立直角坐标系，提取模板图像的信息，获得模板图像的向量场；所述模板图像的信息包括模板图像的边缘点到坐标原点之间的距离和模板图像的边缘点与坐标原点之间连线与模板图像的直角坐标系X轴之间的夹角；步骤三、利用工业相机，对元件进行拍照，获得元件图像；利用边缘提取方法提取元件的边缘图像；根据距离变换方法，计算元件边缘图像中的每个非边缘像素点到边缘点的距离，从而获得元件的距离图像；步骤四、从元件的距离图像中提取距离图像的灰度下降方向；获得距离图像的梯度向量场GVF；步骤五、利用步骤二和步骤四中获得的模板图像的向量场和距离图像的梯度向量场信息，根据刚体力学原理对待定位元件的旋转角度进行估计；根据刚体力学原理获得待定位元件的旋转角度的具体方法为：利用公式(1)：Ok＝Ok‑1+sgn(MI(Ok‑1))Os   (1)计算k次迭代时模板图像的旋转角度；其中：sgn(·)为符号函数，Os为迭代步长，MI(Ok‑1)为第k‑1次迭代模板图像的和力矩；通过对所有模板边缘点处的力矩叠加获得模板图像的和力矩：MI(Ok)=Σ(x,y)∈UTMI(x,y,Ok)---(2)]]>其中，UT为第k次迭代时模板边缘点集，UT＝2DET(U,xk,yk,Ok)，2DET为2维欧式变换，xk为第k次迭代时模板图像中心在测试图像中的X轴坐标，yk为第k次迭代时模板图像中心在测试图像中的Y轴坐标；步骤六、利用距离图像的梯度向量场的收敛性质，计算作用于模板中心的平均梯度向量场的值，对元件在元件图像中的位置进行估计；利用迭代公式：xk=xk-1+Σ(x,y)∈UTGVFX(x,y)/nyk=yk-1+Σ(x,y)∈UTGVFY(x,y)/n---(3)]]>计算作用于模板中心的平均梯度向量场的值，实现对元件在元件图像中的位置的估计；其中，GVFX(x，y)和GVFY(x，y)分别代表距离图像梯度场GVF在X轴和Y轴上的分量；xk‑1和yk‑1分别为第k‑1次迭代时模板图像中心在测试图像中的X轴和Y轴的坐标，n为模板图像中非零灰度值个数，即边缘点个数；步骤七、利用模板引脚边缘最大半径作为区域搜索半径，建立元件候选搜索区域；步骤八、针对每一个元件候选搜索区域，将步骤六公式(3)中元件的初始迭代位置设置为候选搜索区域的中心，将步骤五公式(1)中元件的初始迭代角度设置为候选搜索区域的长轴方向；步骤九、利用步骤六所述的迭代公式(3)，计算每次迭代时，位置变化幅度，建立位置终止条件；获得元件在模板图像中的坐标；步骤十、利用距离费用函数，建立匹配费用终止条件；获得元件在模板图像中的角度，实现元件的定位。...

【技术特征摘要】
1.一种基于模板匹配的元件定位方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：步骤一、对待定位元件建立模板图像，所述模板图像中元件的引脚边缘像素灰度值为a，背景灰度值为0；a为正整数；步骤二、以模板图像的中心为原点建立直角坐标系，提取模板图像的信息，获得模板图像的向量场；所述模板图像的信息包括模板图像的边缘点到坐标原点之间的距离和模板图像的边缘点与坐标原点之间连线与模板图像的直角坐标系X轴之间的夹角；步骤三、利用工业相机，对元件进行拍照，获得元件图像；利用边缘提取方法提取元件的边缘图像；根据距离变换方法，计算元件边缘图像中的每个非边缘像素点到边缘点的距离，从而获得元件的距离图像；步骤四、从元件的距离图像中提取距离图像的灰度下降方向；获得距离图像的梯度向量场GVF；步骤五、利用步骤二和步骤四中获得的模板图像的向量场和距离图像的梯度向量场信息，根据刚体力学原理对待定位元件的旋转角度进行估计；根据刚体力学原理获得待定位元件的旋转角度的具体方法为：利用公式(1)：Ok＝Ok-1+sgn(MI(Ok-1))Os(1)计算k次迭代时模板图像的旋转角度；其中：sgn(·)为符号函数，Os为迭代步长，MI(Ok-1)为第k-1次迭代模板图像的和力矩；通过对所有模板边缘点处的力矩叠加获得模板图像的和力矩：MI(Ok)=Σ(x,y)∈UTMI(x,y,Ok)---(2)]]>其中，UT为第k次迭代时模板边缘点集，UT＝2DET(U,xk,yk,Ok)，2DET为2维欧式变换，xk为第k次迭代时模板图像中心在测试图像中的X轴坐标，yk为第k次迭代时模板图像中心在测试图像中的Y轴坐标；步骤六、利用距离图像的梯度...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宪强，高会军，白立飞，孙昊，刘鑫，许超，张智浩，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23