CN114663430A - 一种基于频域信息双确认的pcb表面缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法,首先将获取PCB板的基准图像(正常状态时)并转换至灰度空间;分别提取PCB基准图像傅里叶相位成分和幅值成分;获取PCB板的待测图像并转换至灰度空间;分别提取PCB待测图像傅里叶相位成分和幅值成分;分别计算归一化后基准图像和待测图像相位成分和幅值成分差;若同一位置的相位成分差和幅值成分差均大于预设阈值,则认为该位置存在缺陷。本发明具有评估速度快、鲁棒性高的优点,能够快速进行PCB表面缺陷的检测和定位,从而提高PCB供给质量的提升。
Description
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域,特别涉及一种基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法。
背景技术
PCB 板是电子信息制造业的重要基础设施之一,是众多信息化电子产品的基础构件。其产品质量的快速评估对于保障产品安全状态,提升电子产品供给质量具有重要的意义。截止目前,产线上多数检测***均基于边缘检测算法进行相关质量的检测,然而边缘检测类方法易受成像噪声干扰,限制了PCB供给质量的进一步提升。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法。本发明具有评估速度快、鲁棒性高的优点,还能够快速进行PCB表面缺陷的检测和定位。
本发明的技术方案:一种基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法,包括以下步骤:
S1:获取PCB板的基准图像得到PCB基准图像,并转换至灰度空间;
S2:分别提取PCB基准图像傅里叶相位成分和幅值成分;
S3:获取PCB板的待测图像得到PCB待测图像,并转换至灰度空间;
S4:分别提取PCB待测图像傅里叶相位成分和幅值成分;
S5:分别计算归一化后PCB基准图像和PCB待测图像相位成分和幅值成分差;
S6:若同一位置的相位成分差和幅值成分差均大于预设阈值,则判断该位置存在缺陷。
前述的基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法中,所述的步骤S2和步骤S4中,图像傅里叶相位成分和幅值成分的提取方法,包括以下步骤:
SS1:计算图像的二维傅里叶变换;
SS2:分别提取二维傅里叶变换后的相位信息和幅值信息;
SS3:分别将相位信息和幅值信息反变换至空间域获得傅里叶相位成分和幅值成分。
前述的基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法中,所述的步骤SS1中,图像二维傅里叶变换的计算方法为:
前述的基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法中,所述的步骤SS3中,图像傅里叶相位成分和幅值成分的提取方法为:
前述的基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法中,所述的步骤S5中,相位成分和幅值成分差计算方法为:
其中,为归一化后的相位成分差,为归一化后的幅值成分差,
表示基准图像,表示待测图像,下标表示图像的相位成分,下标表示图像的
幅值成分,符号表示计算函数的绝对值,为基准图像相位成分的最小
值,为基准图像相位成分的最大值,为基准图像幅值成分的最小
值,为基准图像幅值成分的最大值,为待测图像相位成分的最小
值,为待测图像相位成分的最大值,为待测图像幅值成分的最小
值,为待测图像幅值成分的最大值。
前述的基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法中,所述的步骤S6中,缺陷存在与否的判断算法为:
其中,i, j为图像的坐标,为当前像素点异常与否的判断结果,1表示当
前像素点存在缺陷,0表示当前像素点为正常状态,为归一化后基准图像和待测图像
相位成分差,为预设的相位成分差阈值,归一化后基准图像和待测图像幅值成分
差,为预设的幅值成分差阈值。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明首先将获取PCB板的基准图像(正常状态时)并转换至灰度空间;分别提取PCB基准图像傅里叶相位成分和幅值成分;获取PCB板的待测图像并转换至灰度空间;分别提取PCB待测图像傅里叶相位成分和幅值成分;分别计算归一化后基准图像和待测图像相位成分和幅值成分差;若同一位置的相位成分差和幅值成分差均大于预设阈值,则认为该位置存在缺陷。本发明具有评估速度快、鲁棒性高的优点,能够快速进行PCB表面缺陷的检测和定位,从而提高PCB供给质量的提升。
附图说明
图1是本发明的流程图;
图2是本发明的实施例1中的PCB基准图像;
图3是本发明中实施例1中提取到的基准图像傅里叶相位成分;
图4是本发明中实施例1中提取到的基准图像傅里叶幅值成分;
图5是本发明的实施例1中的PCB待测图像;
图6是本发明中实施例1中提取到的待测图像傅里叶相位成分;
图7是本发明中实施例1中提取到的待测图像傅里叶幅值成分;
图8是本发明中实施例1中获得的图像傅里叶相位成分差;
图9是本发明中实施例1中获得的图像傅里叶幅值成分差;
图10是本发明中实施例1中识别到的缺陷辨识结果;
图11是本发明中实施例1中形态学滤波后的缺陷辨识结果;
图12是本发明的实施例2中的PCB基准图像;
图13是本发明中实施例2中提取到的基准图像傅里叶相位成分;
图14是本发明中实施例2中提取到的基准图像傅里叶幅值成分;
图15是本发明的实施例2中的PCB待测图像;
图16是本发明中实施例2中提取到的待测图像傅里叶相位成分;
图17是本发明中实施例2中提取到的待测图像傅里叶幅值成分;
图18是本发明中实施例2中获得的图像傅里叶相位成分差;
图19是本发明中实施例2中获得的图像傅里叶幅值成分差;
图20是本发明中实施例2中识别到的缺陷辨识结果;
图21是本发明中实施例2中形态学滤波后的缺陷辨识结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明,但并不作为对本发明限制的依据。
实施例1:一种基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法,其流程图如图1所示,建立PCB图像采集设备,还包括以下步骤:
S1:获取PCB板的基准图像得到PCB基准图像(正常状态时),并转换至灰度空间;如附图2所示,其具体转换方法为:
其中,I为生成的灰度图像,R为彩色图像的红色通道,G为彩色图像的绿色通道,B为彩色图像的蓝色通道
S2:分别提取PCB基准图像傅里叶相位成分和幅值成分;分别如附图3、附图4所示,图像傅里叶相位成分和幅值成分的提取方法,包括以下步骤:
SS1:计算图像的二维傅里叶变换;图像二维傅里叶变换的计算方法为:
SS2:分别提取二维傅里叶变换后的相位信息和幅值信息;
SS3:分别将相位信息和幅值信息反变换至空间域获得傅里叶相位成分和幅值成分;图像傅里叶相位成分和幅值成分的提取方法为:
S3:获取PCB板的待测图像得到PCB待测图像,并转换至灰度空间,如附图5所示,其具体方法如前述步骤S1;
S4:分别提取PCB待测图像傅里叶相位成分和幅值成分,分别如附图6、附图7所示,其具体方法如前述步骤S2;
S5:分别计算归一化后PCB基准图像和PCB待测图像相位成分和幅值成分差;相位成分和幅值成分差计算方法为:
其中,为归一化后的相位成分差,为归一化后的幅值成分差,
表示基准图像,表示待测图像,下标表示图像的相位成分,下标表示图像的
幅值成分,符号表示计算函数的绝对值,为基准图像相位成分的最小
值,为基准图像相位成分的最大值,为基准图像幅值成分的最小
值,为基准图像幅值成分的最大值,为待测图像相位成分的最小
值,为待测图像相位成分的最大值,为待测图像幅值成分的最小
值,为待测图像幅值成分的最大值,本实例中归一化相位成分差和幅值成分差分
别如附图8、附图9所示;
S6:若同一位置的相位成分差和幅值成分差均大于预设阈值,则判断该位置存在缺陷;如附图10所示,其具体判断的算法为
其中,i, j为图像的坐标,为当前像素点异常与否的判断结果,1表示当
前像素点存在缺陷,0表示当前像素点为正常状态,为归一化后基准图像和待测图像
相位成分差,为预设的相位成分差阈值,本实例中其具体阈值为0.01,归一化后
基准图像和待测图像幅值成分差,为预设的幅值成分差阈值,本实例中其具体阈值
为0.04;
最后,再对缺陷位置图像进行形态学滤波以去除噪声干扰突出缺陷目标,如附图11所示。
实施例2:一种基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法,其流程图如图1所示,建立PCB图像采集设备,还包括以下步骤:
S1:获取PCB板的基准图像得到PCB基准图像(正常状态时),并转换至灰度空间;如附图12所示,其具体转换方法为:
其中,I为生成的灰度图像,R为彩色图像的红色通道,G为彩色图像的绿色通道,B为彩色图像的蓝色通道
S2:分别提取PCB基准图像傅里叶相位成分和幅值成分;分别如附图13、附图14所示,图像傅里叶相位成分和幅值成分的提取方法,包括以下步骤:
SS1:计算图像的二维傅里叶变换;图像二维傅里叶变换的计算方法为:
SS2:分别提取二维傅里叶变换后的相位信息和幅值信息;
SS3:分别将相位信息和幅值信息反变换至空间域获得傅里叶相位成分和幅值成分;图像傅里叶相位成分和幅值成分的提取方法为:
S3:获取PCB板的待测图像得到PCB待测图像,并转换至灰度空间,如附图15所示,其具体方法如前述步骤S1;
S4:分别提取PCB待测图像傅里叶相位成分和幅值成分,分别如附图16、附图17所示,其具体方法如前述步骤S2;
S5:分别计算归一化后PCB基准图像和PCB待测图像相位成分和幅值成分差;相位成分和幅值成分差计算方法为:
其中,为归一化后的相位成分差,为归一化后的幅值成分差,
表示基准图像,表示待测图像,下标表示图像的相位成分,下标表示图像的
幅值成分,符号表示计算函数的绝对值,为基准图像相位成分的最小
值,为基准图像相位成分的最大值,为基准图像幅值成分的最小
值,为基准图像幅值成分的最大值,为待测图像相位成分的最小
值,为待测图像相位成分的最大值,为待测图像幅值成分的最小
值,为待测图像幅值成分的最大值,本实例中归一化相位成分差和幅值成分差分
别如附图18、附图19所示;
S6:若同一位置的相位成分差和幅值成分差均大于预设阈值,则判断该位置存在缺陷;如附图20所示,其具体判断的算法为
其中,i, j为图像的坐标,为当前像素点异常与否的判断结果,1表示当
前像素点存在缺陷,0表示当前像素点为正常状态,为归一化后基准图像和待测图像
相位成分差,为预设的相位成分差阈值,本实例中其具体阈值为0.01,归一化后
基准图像和待测图像幅值成分差,为预设的幅值成分差阈值,本实例中其具体阈值
为0.03;
最后,再对缺陷位置图像进行形态学滤波以去除噪声干扰突出缺陷目标,如附图21所示。
Claims (6)
1.一种基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:获取PCB板的基准图像得到PCB基准图像,并转换至灰度空间;
S2:分别提取PCB基准图像傅里叶相位成分和幅值成分;
S3:获取PCB板的待测图像得到PCB待测图像,并转换至灰度空间;
S4:分别提取PCB待测图像傅里叶相位成分和幅值成分;
S5:分别计算归一化后PCB基准图像和PCB待测图像相位成分和幅值成分差;
S6:若同一位置的相位成分差和幅值成分差均大于预设阈值,则判断该位置存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的基于频域信息双确认的PCB表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤S2和步骤S4中,图像傅里叶相位成分和幅值成分的提取方法,包括以下步骤:
SS1:计算图像的二维傅里叶变换;
SS2:分别提取二维傅里叶变换后的相位信息和幅值信息;
SS3:分别将相位信息和幅值信息反变换至空间域获得傅里叶相位成分和幅值成分。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20220624 |