一种基于形态学图像处理的柔性电路板缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于形态学图像处理的柔性电路板缺陷检测方法，检测方法包括获取待检测电路板的实物图像并对其进行去噪，再对去噪后的实物图像进行自适应二值化处理，并确定印刷线路的区域；根据印刷线路的区域生成参考图像，再确定参考子区域集合，集合包括多个ImgRef_i；选取其中一个ImgRef_i，并确定Src_i；多印检测的方法包括生成第一标记集合，集合包括多个Region1_i，选择其中一个Region1_i，若腐蚀后的Region1_i尺寸大于预设的尺寸阈值，则Src_i内存在多印缺陷，且缺陷区域为Region1_i；漏印检测的方法包括生成SpotImg2，再根据区域标记确定Src_i内的漏印区域。本发明专利技术提供的技术方案大大降低了FPC的形变对缺陷检测的影响，并可以在数据较少的情况下保证检测正确率高，同时检测速度快。同时检测速度快。同时检测速度快。

【技术实现步骤摘要】
一种基于形态学图像处理的柔性电路板缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及柔性电路板缺陷检测领域，特别涉及一种基于形态学图像处理的柔性电路板缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]柔性电路板(Flexible Printed Circuit，FPC)，又称软性电路板、挠性电路板，其以质量轻、厚度薄、可自由弯曲折叠等优良特性而备受青睐，而随着电子产业飞速发展，电路板设计越来越趋于高精度、高密度化。现有的印刷电路板缺陷检测主要分为人工检测、传统视觉检测和基于深度学习的缺陷检测。但国内有关FPC的质量检测还主要依靠人工目测，成本高且效率低。人工检测需要耗费大量的人力、时间，效率低下。
[0003]现有技术中使用神经网络来解决上述问题，比如，利用CNN卷积神经网络(Convolutional Neural Network)具有端到端的分类识别能力以及强的泛化能力，通过CNN来解决FPC视觉缺陷检测，然而，新FPC产品在生产的初期产量有一个爬坡式的过程，这就导致短期内只能采集到几百张包含缺陷的FPC图像，致使神经网络训练样本极其不足。而传统检测算法大部分以简单的形态学处理方法计算电路缺陷和拓扑结构，对线路板的图像质量要求非常高，且不能有变形，这对于易变形的柔性材料影响非常大。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提供一种基于形态学图像处理的柔性电路板缺陷检测方法，能够极大地避免FPC的形变对检测的影响，同时可以快速且精确地检测FPC的多印和漏印问题，本专利技术提供的技术方案如下：
[0005]本专利技术提供了一种基于形态学图像处理的柔性电路板缺陷检测方法，用于检测柔性电路板的印刷线路中是否存在多印和漏印缺陷，所述检测方法包括：
[0006]S1、获取待检测电路板的实物图像，并对其进行去噪，再对去噪后的实物图像进行自适应二值化处理，并基于二值化后的实物图像确定印刷线路的区域；需要说明的是，在FPC缺陷检测中椒盐噪声对检测的结果影响最大，因此在图像预处理阶段需要对图像进行去噪。通过三维块匹配(BM3D)的方法对整幅图像沿水平和垂直两个方向搜索相似块以去噪，计算速度快，噪声去除效果好；
[0007]S2、根据所述印刷线路的区域获取相应的CAD数据，并生成参考图像，再根据预设的第一规则基于所述参考图像确定参考子区域集合E，所述集合E包括多个参考子区域ImgRef_i；
[0008]S3、选取其中一个ImgRef_i，并利用SURF(Speeded
‑
Up Robust Features)方法确定所述ImgRef_i在二值化后的实物图像中的位置，得到目标子区域Src_i；基于所述ImgRef_i和Src_i进行多印检测和漏印检测，
[0009]所述多印检测的方法包括先对所述ImgRef_i进行腐蚀，得到Erode(ImgRef_i)，再将其与所述Src_i进行差值处理，生成新的图像SpotImg1，再根据区域标记方法对所述
SpotImg1处理生成第一标记集合E1，所述集合E1包括多个第一标记子区域Region1_i，选择其中一个Region1_i，并对其进行腐蚀，若腐蚀后的Region1_i尺寸大于预设的尺寸阈值，则所述Src_i内存在多印缺陷，且缺陷区域为所述Region1_i；
[0010]所述漏印检测的方法包括对Src_i与ImgRef_i进行差值处理，生成新的图像SpotImg2，再根据区域标记方法对所述SpotImg2进行处理，确定所述Src_i内的漏印区域。
[0011]其中，通过SURF方法加入积分图像，通过积分图像建立特征点检测，选用Hessian矩阵检测子来检测特征点，并利用特征点的Haar小波变换来寻找特征点的主方向，最终确定特征点的描述符再通过描述特征向量之间的欧式距离，即相似度量以欧式距离作为准则，完成图像特征点匹配，能够简化计算过程，减少检测特征点的计算量，而且对图像的平移、旋转、缩放等变化具有很好的不变性。
[0012]进一步地，所述漏印检测的方法还包括：
[0013]先对所述Src_i进行腐蚀，得到Erode(Src_i)，再将所述Src_i与Erode(Src_i)进行差值处理，并以所述ImgRef_i为掩码，生成新的图像SpotImg2，再对所述SpotImg2进行二值化处理，并根据区域标记方法对所述SpotImg2进行处理，确定所述Src_i内的漏印区域。
[0014]进一步地，步骤S1中对所述实物图像进行去噪的方法包括：
[0015]对所述实物图像进行分离，得到所述实物图像的前景图像和背景图像；
[0016]对所述背景图像进行BM3D去噪，并对所述前景图像进行中值滤波；
[0017]将去噪后的前景图像和背景图像重新结合，得到去噪后的实物图像；
[0018]需要说明的是，对于FPC这类前景与背景易于分离的图像，本专利技术提出一种基于图像前景与背景分离的三维块匹配(BM3D)去除椒盐噪声算法，。
[0019]进一步地，在步骤S1中对所述实物图像进行去噪后包括：
[0020]通过霍夫变换对去噪后的实物图像进行倾斜校正。
[0021]优选地，所述自适应二值化处理的方法包括大津法。
[0022]进一步地，步骤S1中的确定印刷线路的区域的方法包括：
[0023]通过霍夫变换对二值化后的实物图像进行直线检测，并判断直线是否能够形成矩形，将满足预设条件的矩形确定为印刷线路的区域。
[0024]进一步优选地，所述判断直线是否能够形成矩形的依据包括直线间的夹角，所述夹角的范围为不小于80
°
且不大于90
°
。
[0025]进一步优选地，所述预设条件包括矩形面积，对形成的矩形的面积进行排序，将面积最大的矩形确定为印刷线路的区域。
[0026]进一步地，所述实物图像中的元器件形状包括圆形，所述预设的第一规则包括：
[0027]通过霍夫变换对所述参考图像进行圆检测，得到多个圆心，再以每个圆心为中心分别划分出一个矩形，且将每个矩形作为一个参考子区域，从而得到多个参考子区域，并将其确定为参考子区域集合。
[0028]进一步优选地，每个参考子区域的宽度通过下式确定：
[0029]w＝(W/Cw)+b
[0030]式中，w为参考子区域的宽度，W为印刷线路的区域的宽度，Cw为印刷线路中横向排布的圆的个数，b为印刷线路的宽度；
[0031]每个参考子区域的高度通过下式确定：
[0032]h＝(H/Ch)+b
[0033]式中，h为参考子区域的高度，H为印刷线路的区域的高度，Ch为印刷线路中纵向排布的圆的个数，b为印刷线路的宽度。
[0034]本专利技术具有下列优点：基于实物图像获取参考图像，并划分多个子区域进行检测，大大降低了FPC的形变对缺陷检测的影响，同时，可以在数据较少的情况下保证检测正确率高且检测速度快。
附图说明
[0035]为了更本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于形态学图像处理的柔性电路板缺陷检测方法，其特征在于，用于检测柔性电路板的印刷线路中是否存在多印和漏印缺陷，所述检测方法包括：S1、获取待检测电路板的实物图像，并对其进行去噪，再对去噪后的实物图像进行自适应二值化处理，并基于二值化后的实物图像确定印刷线路的区域；S2、根据所述印刷线路的区域获取相应的CAD数据，并生成参考图像，再根据预设的第一规则基于所述参考图像确定参考子区域集合E，所述集合E包括多个参考子区域ImgRef_i；S3、选取其中一个ImgRef_i，并利用SURF方法确定所述ImgRef_i在二值化后的实物图像中的位置，得到目标子区域Src_i；基于所述ImgRef_i和Src_i进行多印检测和漏印检测，所述多印检测的方法包括先对所述ImgRef_i进行腐蚀，得到Erode(ImgRef_i)，再将其与所述Src_i进行差值处理，生成新的图像SpotImg1，再根据区域标记方法对所述SpotImg1处理生成第一标记集合E1，所述集合E1包括多个第一标记子区域Region1_i，选择其中一个Region1_i，并对其进行腐蚀，若腐蚀后的Region1_i尺寸大于预设的尺寸阈值，则所述Src_i内存在多印缺陷，且缺陷区域为所述Region1_i；所述漏印检测的方法包括对Src_i与ImgRef_i进行差值处理，生成新的图像SpotImg2，再根据区域标记方法对所述SpotImg2进行处理，确定所述Src_i内的漏印区域。2.如权利要求1所述的柔性电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述漏印检测的方法还包括：先对所述Src_i进行腐蚀，得到Erode(Src_i)，再将所述Src_i与Erode(Src_i)进行差值处理，并以所述ImgRef_i为掩码，生成新的图像SpotImg2，再对所述SpotImg2进行二值化处理，并根据区域标记方法对所述SpotImg2进行处理，确定所述Src_i内的漏印区域。3.如权利要求1所述的柔性电路板缺陷检测方法，其特征在于，步骤S1中对所述实物图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：章张健，周迪斌，
申请(专利权)人：苏州科德软体电路板有限公司，
类型：发明
国别省市：