CN108966500A - 基于视觉跟踪的pcb板二次及多次精确打孔方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉跟踪的PCB板二次及多次精确打孔方法，通过视觉***获取PCB板的图像信息后，由cvThreshold函数将图像信息二值化；利用FindBlobs函数计算处理后的图像上存在的连通域，并过滤小于面积的连通区域；利用Sobel算子快速地找到所有可能的边缘点后，在可能的边缘点内，采用Zernike矩边缘算子精确定位边缘，再根据边缘坐标计算的到Mark点或者预制孔的中心位置坐标；大大降低了需要计算的点的数据量，提高了确定中心坐标的速度且不失准确度；采用多次打孔的方式，每次打孔时重新对预制孔的中心坐标定位，纠正单次定位可能出现的偏差问题，且多次打孔时钻头是对前次打孔的预制孔的边缘的打磨过程，精度远高于单次打孔。

Description

基于视觉跟踪的PCB板二次及多次精确打孔方法

技术领域

本发明涉及PCB打孔领域，尤其涉及一种基于视觉跟踪的PCB板二次及多次精确打孔方法。

背景技术

随着计算机数字图像处理技术和无损检测技术的发展，现在检测与识别技术日益朝着智能化、高可靠性、高速自动化在线检测方向发展；计算机视觉技术和可靠性技术是现代检测的两大技术基础；机器视觉在工业检测领域已被成功的应用，其中即包括了对PCB板(即：印制电路板)的自动检测，实现对电路板的自动定位以及基准的校正，在生产中对准确获取元器件位置有着重要的作用。

在PCB板设计阶段，设计者通常会制作Mark点作为定位基准，有了准确的位置关系，才可以为后续有效的位置检测；申请号为：201510795283.8的专利文件公开了一种基于机器视觉的PCB焊点定位方法；直接利用识别Mark点的位置实现对焊接；但是这种直接识别Mark点的位置打孔，在PCB板打孔技术中精度是不够的，容易导致在后续使用时出现，打孔位置与印制插头不适配的情况。

发明内容

为了解决上述问题，本实用发明公开了一种基于视觉跟踪的PCB板二次及多次精确打孔方法，准确获取Mark点后者预制孔的中心位置提高首次打孔精度，且采用多次打孔，每次打孔时重新对预制孔的中心坐标定位，纠正单次定位可能出现的偏差问题，且二次打孔时钻头是对预制孔边缘的打磨过程，精度远高于单次打孔。

针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供了一种基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：视觉***扫描工作区获取PCB板的图像信息；

S2：处理***对PCB的图像信息进行识别，获取PCB板上Mark点中心位置坐标信息；

S3：运动***控制钻头快移至Mark点中心位置上方，并且下压打孔，得到一次预制孔；

S4：运动***控制钻头离开预制孔后，更换大直径钻头；

S5：视觉***扫描工作区获取PCB板的图像信息；

S6：处理***对PCB的图像信息进行识别，获取PCB板预制孔中心位置坐标信息；

S7：运动***控制钻头快移至预制孔中心位置上方，并且下压完成二次打孔，得到二次预制孔。

其中，在步骤S1和S5中，采用背光照明方式逆光拍摄PCB图像；钻头平台位PCB板下方，而摄像头位板上方。

其中，在步骤S1中，需要检测PCB板上是否设有Mark点，若未检测到Mark点，则传送带运走PCB板，若检测有Mark点，则判断PCB板是否处于运动状态；若PCB板静止，则压板下压固定PCB位置；并进入S2；若PCB板未静止，则不进入S2。

其中，在步骤S2和步骤S6中，通过cvThreshold函数可对采集的PCB板的图像进行阀值操作得到二值图像，将所有大于阀值的像素点的灰度值调成255，所有小于阀值的像素点的灰度值调成0；得到仅有黑白效果的图；得到仅有黑白效果的图。

其中，在得到将PCB板的二值图像后，利用FindBlobs函数计算处理后的图像上存在的连通域，每个连通域都需要计算其长、宽、中心坐标、面积等数据；并过滤小于面积阀值的连通区域。

其中，在过滤小于面积阀值的连通域后，在保留的连通域位置一定范围内，用Sobel算子快速地找到所有可能的边缘点。

其中，在用Sobel算子快速地找到所有可能的边缘点后，在可能的边缘点内，采用Zernike矩边缘算子进一步精确定位边缘，并根据边缘坐标计算的到Mark点中心位置坐标。

其中，在S3和S7步骤中，需要先对钻头进行原点校准；对比钻头原点坐标和Mark点或者预制孔的中心位置坐标，调整钻头位置。

为了实现上述目的，本发明还提供了一种基于视觉跟踪的PCB板多次精确打孔方法，包括以下步骤:

多次重复基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法中步骤；逐次得到多个预制孔，直至最终得到成型孔，结束打孔。

本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明提供的利用Mark点定位的PCB板打孔方法；采用背光照明方式逆光拍摄PCB图像；钻头平台位PCB板下方，而摄像头位板上方；PCB板上的透光区和非透光区的边缘轮廓在图像上比较明显，图像背景干扰少，有利于图像边缘提取和定位；在获取Mark点中心坐标时，先获取可能边缘点的坐标，再验证得到精确点的坐标；由精确点的坐标得到中心坐标位置，先确定可能点，在验证大大降低了需要计算的点的数据量，提高了确定中心坐标的速度且不失准确度；在打孔前先对钻头进行原点校准；对比钻头原点坐标和MARK点或者预制孔的中心位置坐标，调整钻头位置；保证精准度；整个控制***全自动打孔，采用多次打孔的方式，每次打孔时重新对预制孔的中心坐标定位，纠正单次定位可能出现的偏差问题，且多次打孔时钻头是对预制孔边缘的打磨过程，多次打孔即对预制孔的边缘的逐次打磨精度远高于单次打孔。

附图说明

图1为本发明的二次打孔整体流程图；

图2为本发明的选取Mark点或者预制孔中心点坐标流程图；

图3为本发明的多次打孔整体流程图。

具体实施方式

为了更清楚地表述本发明，下面结合附图对本发明作进一步地描述。

本发明中涵盖的一些英文简称，接下来的一段着重表述这些英文简称的含义。

例如：PCB板的Mark点是电路板设计中，PCB板应用于自动贴片机上的位置识别点，也叫标记点或特征点；是一幅图像目标的整体形状，高阶矩特征向量描述的是图像目标的细节。

请参阅图1，本发明以加工过程为例，具体地说明利用Mark点定位的PCB板打孔方法，具体包括以下步骤：

S1：将待测的PCB板放入视觉***的采集面上，选择具有感光元件的视觉***，对采集面上的PCB板进行扫描，获取的图像信息；

S2：计算机处理***对上个步骤中获取图像信息进行识别，并计算得出PCB板上Mark点中心位置坐标信息；

S3：运动***控制钻头快移至Mark点中心位置上方，并且下压打孔，得到一次预制孔。

S4：运动***控制钻头离开预制孔，并更换大直径钻头；

S5：视觉***扫描工作区获取PCB板的图像信息；

S6：处理***对PCB板的图像信息进行识别，获取PCB板预制孔中心位置坐标信息；

S7：运动***控制钻头快移至预制孔中心位置上方，并且下压完成二次打孔，得到二次预制孔。

在本实施例中，采用背光照明方式逆光拍摄PCB图像；钻头平台位PCB板下方，光源处于PCB板下方侧面；而摄像头位板上方；PCB板上的透光区和非透光区的边缘轮廓在图像上比较明显，图像背景干扰少，有利于图像边缘提取和定位；在步骤S1前，需要先检测PCB板上是否设有Mark点，若未检测到Mark点，则传送带运走PCB板，若检测有Mark点，则判断PCB板是否处于运动状态；若PCB板静止，则压板下压固定PCB位置；并进入S2；若PCB板未静止，则不进入S2；具体的，***反复扫描视频可见工作区，若检测有PCB板Mark点则进一步对PCB板进行运动分析，如检测到PCB板运动速度降到一定值时，即第二次检测到Mark点的坐标相对第一次检测的偏移小于一定阈值时，运动控制***控制压板下压固定使PCB板；在这个过程中需要连续进行Mark点检测，要求检测速度越快越好，从而有利于提高打孔机的打孔速度。

请参阅图2，在步骤S2和S6中，通过cvThreshold函数可对采集的PCB板的图像进行阈值操作得到二值图像，并把保存二值化后的数据；具体的，将所有大于阈值的像素点的灰度值调成255，所有小于阀值的像素点的灰度值调成0；得到仅有黑白效果的图；在得到将PCB板的二值图像后，利用FindBlobs函数计算处理后的图像上存在的独立的连通域，每个连通域都需要计算其长、宽、中心坐标、面积等数据；并过滤面积值小于阀值的连通区域；在过滤小于面积阀值的连通域后，在保留的连通域位置一定范围内，用Sobel算子快速地找到所有可能的边缘点；Sobel算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:

图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小；可用以下公式计算梯度方向；在圆形MARK点位置的一定范围内，用Sobel算子快速地找到所有可能的圆边缘点；由于Sobel算子不需要进行全图运算，因此速度很快；其中，在用Sobel算子快速地找到所有可能的边缘点后，在可能的边缘点内，采用Zernike矩边缘算子进一步精确定位边缘，并根据边缘坐标计算的到Mark点中心位置坐标；在模式识别中，一个重要的问题是对目标的方向性变化也能进行识别；Zernike矩是一组正交矩，具有旋转不变性的特性，即旋转目标并不改变其模值；由于Zernike矩可以构造任意高阶矩；所以Zernike矩的识别效果优于其他方法；对于一幅数字图象，积分用求和代替，即A nm＝∑x∑y f(x,y)*[(V nm(ρ,θ)的共轭]，x^2+y^2<＝1；实际计算一幅给定图象的Zernike矩时，必须将图象的重心移到坐标圆点,将图象象素点映射到单位圆内。由以上可知，使[Vnm(ρ,θ)的共轭]可提取图象的特征，低频特性由n值小的[(V nm(ρ,θ)的共轭)]来提取高频特性由n值大的来提取；Zernike矩可以任意构造高价矩，而高阶矩包含更多的图象信息，所以Zernike矩识别效果更好；Zernike矩仅仅具有相位的移动；它的模值保持不变，所以可以将|A nm|作为目标的旋转不变性特征。

在本实施例中，Zernike矩算子精确定位边缘时，计算像素点的参数；将得到的参数与设定阈值对比，判定改点是否为边缘点；现有的手段中通常采用Prewitt、Robert和Canny等边缘检测算法；Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用；其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘；Canny边缘检测算法是JohnF.Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法；Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑；Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑；经分析，由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高；Robert算子其实就是一个图像梯度处理，是一种交叉差分法。其近似计算公式为：[f(x,y)]＝|[f(x,y)-f(x+1,y+1)]+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]|；然后采用阈值法提取边缘；这类算子都是像素精度级的，为了提高Mark点中心的定位精度，需要采用亚像素级的定位算法；亚像素边缘检测技术最早由Huechel提出，主要有插值、矩法和最小二乘法等多种检测方法；插值法计算时间相对较短，但定位精度低，抗噪能力差；矩法和最小二乘法定位精度高，抗噪能力强，但计算时间稍长，而最小二乘法又需要有一定的先验知识；本文采用发明Sobel-Zernike综合算法以获得亚像素级的定位精度，同时较矩算子有更快的速度。

请参阅图3，本发明还提供了一种基于视觉跟踪的PCB板多次精确打孔方法，包括以下步骤:多次重复基于视觉跟踪的二次PCB板精确打孔步骤；逐次得到多个预制孔，直至得到成型孔完全一致，结束打孔；以4次打孔为例，每次获取Mark点或者预制空中心位置坐标后，运动控制***需要先对钻头进行原点校准；对比钻头原点坐标和Mark点或者预制空中心位置坐标，先调整钻头的X、Y坐标使得钻头运动至Mark点或者预制孔中心位置正上方，运动控制***在控制钻头在Z方向发生运动；下压实现精准打孔；4次打孔时，需要对Mark点或者预制孔的中心位置坐标重新4次计算，纠正单次定位可能出现的偏差问题；且从第二次打孔开始，每次打孔均是钻头是对已得到的预制孔边缘的打磨过程，最后的到的成型孔精度远高于单次打孔得到的成型孔。

本发明的优势在于：

1、本发明提供的利用Mark点定位的PCB板打孔方法；采用背光照明方式逆光拍摄PCB图像；钻头平台位PCB板下方，而摄像头位板上方；PCB板上的透光区和非透光区的边缘轮廓在图像上比较明显，图像背景干扰少，有利于图像边缘提取和定位；

2、在获取MARK点中心坐标时，先获取可能边缘点的坐标，再验证得到精确点的坐标；由精确点的坐标得到中心坐标位置，先确定可能点，在验证大大降低了需要计算的点的数据量，提高了确定中心坐标的速度且不失准确度；

3、在打孔前先对钻头进行原点校准；对比钻头原点坐标和MARK点中心位置坐标，调整钻头位置；保证精准度；

4、多次打孔时，需要对Mark点或者预制孔的中心位置坐标重新多次计算，纠正单次定位可能出现的偏差问题；

5、从第二次打孔开始，每次打孔均是钻头是对预制孔边缘的打磨过程，最后的到的成型孔精度远高于单次打孔得到的成型孔。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：视觉***扫描工作区获取PCB板的图像信息；

S2：处理***对PCB的图像信息进行识别，获取PCB板上Mark点中心位置坐标信息；

S3：运动***控制钻头快移至Mark点中心位置上方，并且下压打孔，得到一次预制孔；

S4：运动***控制钻头离开预制孔后，更换大直径钻头；

S5：视觉***扫描工作区获取PCB板的图像信息；

S6：处理***对PCB的图像信息进行识别，获取PCB板预制孔中心位置坐标信息；

S7：运动***控制钻头快移至预制孔中心位置上方，并且下压完成二次打孔，得到二次预制孔。

2.根据权利要求1所述的基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，在步骤S1和S5中，采用背光照明方式逆光拍摄PCB图像；钻头平台位PCB板下方，而摄像头位板上方。

3.根据权利要求1所述的基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，在步骤S1中，需要检测PCB板上是否设有Mark点，若未检测到Mark点，则传送带运走PCB板，若检测有Mark点，则判断PCB板是否处于运动状态；若PCB板静止，则压板下压固定PCB位置；并进入S2；若PCB板未静止，则不进入S2。

4.根据权利要求1所述的基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，在步骤S2和步骤S6中，通过cvThreshold 函数可对采集的PCB板的图像进行阀值操作得到二值图像，将所有大于阀值的像素点的灰度值调成255，所有小于阀值的像素点的灰度值调成0；得到仅有黑白效果的图；得到仅有黑白效果的图。

5.根据权利要求3所述的基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，在得到将PCB板的二值图像后，利用FindBlobs 函数计算处理后的图像上存在的连通域，每个连通域都需要计算其长、宽、中心坐标、面积等数据；并过滤小于面积阀值的连通区域。

6.根据权利要求4所述的基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，在过滤小于面积阀值的连通域后，在保留的连通域位置一定范围内，用Sobel 算子快速地找到所有可能的边缘点。

7.根据权利要求5所述的基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，在用Sobel 算子快速地找到所有可能的边缘点后，在可能的边缘点内，采用 Zernike 矩边缘算子进一步精确定位边缘，并根据边缘坐标计算的到Mark点中心位置坐标。

8.根据权利要求1所述的基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法，其特征在于，在S3和S7步骤中，需要先对钻头进行原点校准；对比钻头原点坐标和Mark点或者预制孔的中心位置坐标，调整钻头位置。

9.一种基于视觉跟踪的PCB板多次精确打孔方法，其特征在于，包括以下步骤:

多次重复基于视觉跟踪的PCB板二次精确打孔方法中步骤；逐次得到多个预制孔，直至最终得到成型孔，结束打孔。