基于數(shù)字圖像處理的電子元器件引腳缺陷檢測(cè)算法設(shè)計(jì)摘要：在現(xiàn)代電子產(chǎn)品的生產(chǎn)中，檢測(cè)電子元件的引腳是生產(chǎn)過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法由于速度和準(zhǔn)確性的缺陷，已不能適應(yīng)大批量生產(chǎn)。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)技術(shù)正在被不斷變化的基于圖像的光學(xué)檢測(cè)技術(shù)所取代?；跀?shù)字圖像處理技術(shù)構(gòu)建了一套完整電子元器件引腳缺陷檢測(cè)方案。本系統(tǒng)主要由AOI照明裝置、AOI圖像采集裝置、引腳圖預(yù)處理模塊、引腳圖濾波模塊和引腳圖顏色提取模塊等組成。其中圖像處理部分是實(shí)現(xiàn)引腳缺陷檢測(cè)的核心部分。本文根據(jù)引腳檢測(cè)的特點(diǎn)，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，然后使用中值濾波器，最后對(duì)引腳進(jìn)行銳化和顏色提取，檢測(cè)出缺陷引腳。在MATLAB2016上進(jìn)行相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)。本文設(shè)計(jì)的基于數(shù)字圖像處理的電子元器件引腳缺陷檢測(cè)方案，通過(guò)利用圖像處理技術(shù)檢測(cè)出板的引腳缺陷問(wèn)題。利用圖像處理技術(shù)能夠大大的高生產(chǎn)效率節(jié)省了人力。同時(shí)機(jī)械檢測(cè)比人工更加精確。關(guān)鍵詞：引腳檢測(cè)；光學(xué)檢測(cè)；數(shù)字圖像處理；MATLAB目錄TOC\o"1-3"\h\u1緒論 11.1課題的研究背景與現(xiàn)狀 11.2研究目的及意義 21.3研究?jī)?nèi)容及思路 22AOI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng) 42.1AOI照明系統(tǒng) 42.2AOI圖像采集系統(tǒng) 52.2.1圖像的采集設(shè)備 52.2.2圖像系統(tǒng)及灰度圖 52.2.3圖像采集的計(jì)算方式 62.3運(yùn)動(dòng)控制模塊 62.4AOI圖像處理系統(tǒng) 73數(shù)字圖像處理算法 83.1圖像預(yù)處理 83.1.1數(shù)字化 83.1.2幾何變換 93.1.3圖像歸一化 93.1.4圖像平滑 93.1.5圖像增強(qiáng) 93.2圖像中值濾波 103.3圖像的銳化 114電器元件引腳缺陷檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn) 134.1引腳顏色提取算法 134.1.1彩色圖像分割概述 134.1.2算法實(shí)現(xiàn) 134.2引腳相似度分析算法 144.2.1圖像相似度概述 154.2.2算法實(shí)現(xiàn) 154.3引腳顏色與相似度算法比較比較好的 164.4圖像平滑技術(shù) 175實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 185.1引腳顏色提取算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 185.2檢測(cè)速度實(shí)驗(yàn)結(jié)果 195.3圖像平滑檢測(cè)結(jié)果 196結(jié)論 21參考文獻(xiàn) 221緒論近年來(lái)，我國(guó)大力發(fā)展電子制造業(yè)，在電子行業(yè)中針對(duì)PCB電路板的圖像的引腳檢測(cè)是當(dāng)前科學(xué)研究的熱門課題。隨著全球科技行業(yè)的不斷發(fā)展，在PCB電路板的圖像引腳檢測(cè)技術(shù)的精度也越來(lái)越高，難度也在不斷的加強(qiáng)。同時(shí)，在電子元器件引腳的檢測(cè)過(guò)程算法程序顯得極為重要。一般大量的電路板進(jìn)入車間生產(chǎn)，由于PCB電路板的量很大，其中難免存在很多劣質(zhì)電路板，如果劣質(zhì)電路板一旦流入市場(chǎng)，將會(huì)對(duì)后期的電路設(shè)計(jì)導(dǎo)致整個(gè)器件燒壞。對(duì)生產(chǎn)與生活帶來(lái)巨大的損失。因此對(duì)于電子元器件引腳缺陷的檢測(cè)是非常有必要的。1.1課題的研究背景與現(xiàn)狀由于近些年來(lái)我國(guó)大力發(fā)展電子科學(xué)技術(shù)，在電子科學(xué)中印刷電路板是在設(shè)計(jì)電路系統(tǒng)中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈之中，印刷電路板在其中的地位是非常高的。眾所周知，電路板里面是由復(fù)雜的電路組成，通過(guò)里面的導(dǎo)線進(jìn)行連接。對(duì)于產(chǎn)品的PCB板在出廠之前都會(huì)進(jìn)行檢測(cè)。這樣是為了防止劣質(zhì)的電路板流入市場(chǎng)。導(dǎo)致在使用過(guò)程中造成電子元器件的損壞。為提高整個(gè)電路板出貨的良率。通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)檢測(cè)電子元器件引腳缺陷的問(wèn)題是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，由于現(xiàn)在的電路板設(shè)計(jì)的非常的精密。同時(shí)也非常的細(xì)小為了集成更多的電子元器件。同時(shí)又要使PCB板保持在一定體積的大小，這就對(duì)電子元器件的大小有了更高的要求。同時(shí)對(duì)于電子元件的引腳部分的要求就更高，那么就更容易產(chǎn)生問(wèn)題。為了加快PCB板檢測(cè)的工作效率。對(duì)于通過(guò)圖像處理的方式來(lái)檢測(cè)電子元器件引腳缺陷的問(wèn)題會(huì)是未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)。由于我國(guó)對(duì)于圖像處理技術(shù)研究較晚，落后于西方的發(fā)達(dá)國(guó)家。通過(guò)圖像處理技術(shù)或算法將相關(guān)的技術(shù)應(yīng)用在測(cè)試設(shè)備上是非常困難的。在2000年以前，我國(guó)的AOI系統(tǒng)主要是通過(guò)進(jìn)口設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)PCB板的檢測(cè)。近些年來(lái)，我國(guó)已經(jīng)開始研究屬于我國(guó)自研的AOI系統(tǒng)通過(guò)近些年的努力得了相關(guān)的研究成果，但是由于我國(guó)對(duì)技術(shù)的整體水平不高，對(duì)于檢測(cè)設(shè)備的核心技術(shù)還是需要依靠進(jìn)口。同樣由于國(guó)內(nèi)的一些工廠資金不足，工廠的規(guī)模較小，以及技術(shù)儲(chǔ)備力量的缺失。導(dǎo)致相關(guān)的企業(yè)一直沒(méi)有機(jī)會(huì)采購(gòu)國(guó)外的先進(jìn)設(shè)備。在這些比較小規(guī)模的企業(yè)之中，依然還是使用傳統(tǒng)的檢測(cè)方法來(lái)對(duì)PCB板電子元器件引腳的檢測(cè)。這種傳統(tǒng)的引腳檢測(cè)方法檢測(cè)效率非常的低，導(dǎo)致人工成本非常高，也一直無(wú)法擴(kuò)大工廠的發(fā)展。由于近些年來(lái)我國(guó)政府的大力支持。在國(guó)家大基金的大力扶持我國(guó)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)也在不斷的完善。同時(shí)隨著我國(guó)技術(shù)的發(fā)展對(duì)于檢測(cè)技術(shù)的要求不斷提高，針對(duì)當(dāng)前的發(fā)展情況來(lái)下，我國(guó)的AOI圖像處理技術(shù)在電子元器件的引腳檢測(cè)上面取得了巨大的進(jìn)步。1.2研究目的及意義通過(guò)研究數(shù)字圖像處理技術(shù)從而將其應(yīng)用在電子元器件引腳缺陷的檢測(cè)上面，有利于提高我國(guó)圖像檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。通過(guò)圖像處理的方式來(lái)檢測(cè)電子元器件引腳缺陷的問(wèn)題。有助于提高我國(guó)印刷電路板生產(chǎn)效率，對(duì)于PCB板中劣質(zhì)的產(chǎn)品。更快的排除出來(lái)，對(duì)提高我國(guó)科學(xué)生產(chǎn)水平的提高有一定的積極意義。本文通過(guò)研究數(shù)字圖字圖像處理技術(shù)在電子元器件引腳缺陷中的應(yīng)用?？梢蕴岣呶覈?guó)工廠的生產(chǎn)效率。同時(shí)為后期的電子科學(xué)技術(shù)的發(fā)展做了一定的鋪墊。從另外一方面來(lái)講，通過(guò)研究數(shù)字圖像處理技術(shù)，有利于個(gè)人學(xué)習(xí)能力的提高。對(duì)于個(gè)人未來(lái)的發(fā)展有一定的積極作用。通過(guò)將書本知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來(lái)可以讓我學(xué)有所成。1.3研究?jī)?nèi)容及思路本文的主要研究?jī)?nèi)容是基于數(shù)字圖像處理技術(shù)在電子元器件引腳缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用。在研究過(guò)程中，通過(guò)對(duì)圖像處理技術(shù)在電子元器件引腳缺陷檢測(cè)發(fā)展背景進(jìn)行分析。了解研究該技術(shù)在當(dāng)前環(huán)境下的研究目的與研究意義。在對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的介紹過(guò)程中主要通過(guò)照明系統(tǒng)。AOI圖像采集系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)模塊的控制。AOI圖像處理系統(tǒng)等四個(gè)方面來(lái)進(jìn)行介紹。然后再結(jié)合具體的圖像處理算法。在數(shù)字圖像處理算法中首先是對(duì)圖像的預(yù)處理。在預(yù)處理的過(guò)程中，主要是用到數(shù)字化，幾何變換，歸一法，圖像平滑，圖像增強(qiáng)等相關(guān)的處理步驟對(duì)圖像預(yù)處理完畢后，則對(duì)圖像中值濾波。進(jìn)行比對(duì)完成圖像中值濾波的過(guò)程，再進(jìn)行圖像銳化技術(shù)。圖像銳化技術(shù)主要是讓圖像保持清晰光滑的界面。然后再通過(guò)介紹電器器件引腳缺失。檢測(cè)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)首先通過(guò)引腳顏色提取算法將有缺陷的顏色提取出來(lái)，然后再通過(guò)彩色圖像將其分割開，利用算法來(lái)實(shí)現(xiàn)分隔。再根據(jù)顏角相似度分析算法。對(duì)于有缺陷的引腳部分，通過(guò)圖像相似。相似的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。然后再對(duì)提取的引腳顏色算法進(jìn)行比對(duì)，將將缺陷的引腳與待測(cè)引腳的顏色進(jìn)行比較。通過(guò)兩者比較兩者的差異來(lái)判斷相關(guān)引腳是否是缺陷。最后再使用圖像平滑技術(shù)完成整個(gè)圖像處理技術(shù)在電子元器件缺陷應(yīng)用。最后介紹的是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與分析。主要是以三個(gè)實(shí)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行分析，通過(guò)引腳顏色提取算法實(shí)驗(yàn)分析，檢測(cè)速度實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，圖像平滑檢測(cè)結(jié)果分析，最后總結(jié)全文。2AOI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)在對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行介紹的時(shí)候，首先要了解AOI系統(tǒng)在檢測(cè)PCB電路板貼片中的工藝。查閱資料了解到，在傳統(tǒng)的電路板生產(chǎn)的過(guò)程中，主要流程有錫膏板印刷，切片機(jī)的貼片裝回流焊接和波峰焊接板的印刷質(zhì)量。通過(guò)將待測(cè)電路板與良品電路板進(jìn)行比較，從而檢測(cè)待測(cè)電路板。引腳是否出現(xiàn)不良。AOI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析，在整個(gè)檢測(cè)過(guò)程中，主要是在光學(xué)系統(tǒng)下進(jìn)行。在這種條件下，對(duì)電路板的處理速度與準(zhǔn)確性有非常高的要求。在本次論文中研究的是數(shù)字圖像處理技術(shù)在電子元器件引腳缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用。在檢測(cè)過(guò)程中，主要是通過(guò)識(shí)別電子元器件的引腳進(jìn)行檢測(cè)。他主要包含照明圖像采集，運(yùn)動(dòng)管理和圖像處理系統(tǒng)。通過(guò)這些系統(tǒng)將它組合成一臺(tái)能夠自動(dòng)完成PCB板質(zhì)量檢測(cè)的系統(tǒng)。如下圖2-1所示為AOI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。圖2-1AOI檢測(cè)電器元件引腳系統(tǒng)框圖2.1AOI照明系統(tǒng)在AOI系統(tǒng)中包含光學(xué)系統(tǒng)，光學(xué)系統(tǒng)在系統(tǒng)中主要起的作用是提供光源，從而保證系統(tǒng)檢測(cè)到的圖像為明亮清晰的。圖像從而提高圖像檢測(cè)過(guò)程中的準(zhǔn)確率，可以更好的對(duì)引腳部位進(jìn)行識(shí)別與處理。在執(zhí)行電子元器件的檢測(cè)過(guò)程中，其中的運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制主要是負(fù)責(zé)對(duì)PCB電路板引腳的固定工作臺(tái)的作用與控制相機(jī)的調(diào)動(dòng)。在運(yùn)動(dòng)機(jī)制執(zhí)行過(guò)程中對(duì)于控制相機(jī)的調(diào)動(dòng)是一項(xiàng)非常精密的技術(shù)，對(duì)于先進(jìn)工藝相機(jī)的移動(dòng)應(yīng)該是在微米級(jí)這樣才能將光源能夠非常完整的照射在放有PCB電路板引腳的工作臺(tái)。通還可以通過(guò)旋轉(zhuǎn)固定工作臺(tái)的位置與方向。對(duì)PCB電路板引腳的照射位置進(jìn)行調(diào)動(dòng)。以獲取最優(yōu)的電子元器件引腳的檢測(cè)位置。從而進(jìn)行比對(duì)。再進(jìn)行二者的一個(gè)檢測(cè)報(bào)告，如果報(bào)告沒(méi)有任何問(wèn)題，則進(jìn)入下一道工序，若報(bào)告產(chǎn)生異常相關(guān)報(bào)告記錄在機(jī)臺(tái)磁盤里。方便工作人員進(jìn)行提取與比對(duì)。在確定檢測(cè)的電子元器件符合工藝的要求。簡(jiǎn)單的說(shuō)。通過(guò)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)電子元器件引腳缺陷的問(wèn)題。就是一個(gè)利用機(jī)器人來(lái)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)的過(guò)程相比于人工具有更加自動(dòng)化，智能化，更加有效率。2.2AOI圖像采集系統(tǒng)AOI圖像采集系統(tǒng)。主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)電子元器件引腳的采集工作。在實(shí)現(xiàn)電子元器件檢測(cè)的過(guò)程中提取。電子元器件引腳的照片是一項(xiàng)非常重要的步驟。這決定著取得的影像資料。對(duì)后面的圖像分析結(jié)果是否正確？起決定性的作用。這個(gè)圖像采集的過(guò)程被稱為ccd。圖像采集過(guò)程中主要用到的有攝像機(jī)，圖像采集卡和LED。程控光源組成。圖像采集的步驟主要是通過(guò)相機(jī)光源映射在電子元器件的工作臺(tái)上。再通過(guò)內(nèi)部圖像處理技術(shù)將圖像存儲(chǔ)到專用組下的采集卡，從而完成整個(gè)圖像采集步驟。在圖像采集過(guò)程中，主要是用的是計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)通過(guò)編程語(yǔ)言來(lái)對(duì)圖像采集的控制。2.2.1圖像的采集設(shè)備在AOI圖像采集系統(tǒng)中。對(duì)圖像采集設(shè)備的作用主要是對(duì)圖像進(jìn)行采集的工作，他的工作原理主要是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。在選擇光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，我們常用的器件為ccd器件。根據(jù)ccd器件的特性，它具有靈敏度。低噪音，低的優(yōu)點(diǎn)。常見的ccd。分為面證和縣證在本次AOI圖像采集實(shí)驗(yàn)中選用的是平面結(jié)構(gòu)的ccd。一般將劃分為存儲(chǔ)區(qū)和信息的發(fā)散區(qū)，感光區(qū)。在光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，主要利用感光區(qū)采集到的光源進(jìn)行轉(zhuǎn)化。最后通過(guò)信息的轉(zhuǎn)換輸出電信號(hào)。2.2.2圖像系統(tǒng)及灰度圖在介紹圖像系統(tǒng)與灰度圖，根據(jù)圖像的組成原理，了解到圖像本身就是由一個(gè)個(gè)的像素的點(diǎn)進(jìn)行聚合。劃分的點(diǎn)數(shù)越多，圖像就越清晰。在這個(gè)劃分區(qū)域的風(fēng)格點(diǎn)就被叫做像素。我們了解到所有的顏色都是由三顏色進(jìn)行疊加組成。通過(guò)紅綠藍(lán)三種顏色的疊加，就可可以調(diào)制出1600萬(wàn)種顏色。對(duì)于AOI圖像采集系統(tǒng)的原理就是通過(guò)I系統(tǒng)中的黑白ccd?；叶葓D的建立，從而將電子元器件的引腳上的點(diǎn)進(jìn)行信號(hào)的傳遞。通過(guò)黑白信號(hào)傳遞的ccd的像素。他的解析度是比彩色圖像的像素要高。因此在本次圖像處理實(shí)驗(yàn)中我們將圖像都全部建立在黑白圖像上。在根據(jù)灰度圖的分析原理分別建立二維的方向坐標(biāo)系。以x為橫坐標(biāo)以Y為做縱坐標(biāo)。在假設(shè)一個(gè)地址來(lái)描述。準(zhǔn)確的灰度值假設(shè)本次實(shí)驗(yàn)中灰度值在0~255之間，因此這種圖像模擬結(jié)構(gòu)就被稱為二維陣列。他的像素公式可以滿足如下公式(2-1)：fX，Y=D在該公式中，xy都表是該點(diǎn)的坐標(biāo)。D則表示該坐標(biāo)的灰度值。在本次實(shí)驗(yàn)中，我們將收到的圖像數(shù)據(jù)全部以這種方式進(jìn)行保存。2.2.3圖像采集的計(jì)算方式圖像的計(jì)算方式是以像素pix來(lái)計(jì)算的，換算關(guān)系為1mm=48pix。就黑白的CCD攝像頭而言，采集到的一幀frame圖像的像素為4008pix×2672pix。這樣編程時(shí)，對(duì)一幀圖像的像素可以有這樣的定義，如表2-1所示表2-1圖像像素計(jì)算定義為了進(jìn)一步了解AOI系統(tǒng)工作模塊的結(jié)構(gòu)處理，需要進(jìn)行一次完整的圖像采集實(shí)驗(yàn)。首先準(zhǔn)備好需要采集的圖像。將需要采集的圖像與比對(duì)圖像都一一的采集完。再結(jié)合圖片格式進(jìn)行設(shè)置相關(guān)不同的分類。兩組數(shù)據(jù)的分類都必須滿足存儲(chǔ)關(guān)系，從而形成一個(gè)完整的圖像單元。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中可以選擇公式(2-2)獲得圖像坐標(biāo)X,Y處的像素點(diǎn)的灰度值D:在本次實(shí)驗(yàn)中，主要是使用六幀的圖像進(jìn)行對(duì)比。D=bufferx+y?XAXIS2.3運(yùn)動(dòng)控制模塊AOI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中的運(yùn)動(dòng)模塊是非常重要的，在進(jìn)行圖像采集作業(yè)的過(guò)程中，采集到的電子元器件引腳圖像主要放在固定的工作臺(tái)上。運(yùn)動(dòng)控制模塊主要通過(guò)y軸的移動(dòng)，將ccd的攝像機(jī)固定在一個(gè)支架上。再結(jié)合歪軸的移動(dòng)，從而對(duì)待測(cè)的電子元器件的引腳進(jìn)行。掃描與采集。這種線性采集的方式在移動(dòng)過(guò)程中會(huì)進(jìn)行連續(xù)的采集。運(yùn)動(dòng)模塊對(duì)待測(cè)電子元器件的引腳圖像的采集局主要有兩種辦法，一種是直線不進(jìn)間接掃描拼接法，另外一種是直接不禁連續(xù)掃描法（1）直線步進(jìn)間斷掃描拼接法根據(jù)運(yùn)動(dòng)原理，直線步進(jìn)間斷掃描拼接法是？確定掃描圖像的原始坐標(biāo)系。結(jié)合鎮(zhèn)現(xiàn)陣ccd相機(jī)的移動(dòng)從而控制工作臺(tái)的水平距離與垂直距離在采集過(guò)程中確保了水平距離與垂直距離驅(qū)動(dòng)工作臺(tái)移動(dòng)，從而完成整個(gè)電路板電子引腳圖像的采集作業(yè)。（2）直線步進(jìn)連續(xù)掃描法直線步進(jìn)連續(xù)掃描法與直線步進(jìn)間斷掃描法存在一些區(qū)別。連續(xù)掃描法可以在水平與垂直兩個(gè)維度進(jìn)行確定。他是以ccd相機(jī)位置為原位置。在推動(dòng)。工作臺(tái)的移動(dòng)使他的水平位移發(fā)生方向，在快要到達(dá)移動(dòng)平臺(tái)時(shí)，他的速度會(huì)逐漸減慢。最終移動(dòng)到Ccd相機(jī)的位置。沿垂直的方向進(jìn)行掃描。2.4AOI圖像處理系統(tǒng)AOI圖像處理系統(tǒng)是當(dāng)前發(fā)展的熱門話題，它是檢測(cè)電子元器件引腳關(guān)鍵技術(shù)系統(tǒng)。在本次論文的書寫過(guò)程中主要是利用AOI系統(tǒng)。結(jié)合MATLAB仿真,從而檢測(cè)電子元器件的引腳缺陷。這種方式大大的提高了工作效率，減少了人人為檢測(cè)的成本也降低了，檢測(cè)錯(cuò)誤的概率。在搭建圖像處理系統(tǒng)需要涵蓋圖像識(shí)別，圖像定位。還包括相關(guān)的計(jì)算機(jī)技術(shù)。完整的系統(tǒng)主要由如下圖2-3幾個(gè)重要模塊組成。圖2-3系統(tǒng)總體組成圖3數(shù)字圖像處理算法3.1圖像預(yù)處理為了保證在圖像檢測(cè)過(guò)程中保證圖像的保真度。在對(duì)圖像檢測(cè)過(guò)程中，保真度作為判斷圖片重要標(biāo)準(zhǔn)。在檢測(cè)過(guò)程中影響圖像保真度的因素主要是在電子元件引腳檢測(cè)過(guò)程中噪音導(dǎo)致的圖片保真度出現(xiàn)問(wèn)題。在檢測(cè)過(guò)程中相機(jī)的移動(dòng)產(chǎn)生的噪音還有相機(jī)的電子環(huán)境，光照等相關(guān)的因素都會(huì)產(chǎn)生噪音，導(dǎo)致圖片的質(zhì)量下降無(wú)法獲取準(zhǔn)確的圖片進(jìn)行比對(duì)。為了提高在檢測(cè)過(guò)程中圖像的保真度，可以通過(guò)降噪的方式來(lái)提高圖片的保真度。研究表明，通過(guò)降噪的方式雖然能夠處理噪音問(wèn)題，但是在降噪過(guò)程中，會(huì)導(dǎo)致圖像本身的一些細(xì)節(jié)會(huì)改變。再為了排除這些影響在對(duì)，電子元器件引腳降噪部分主要利用的是椒鹽降噪與高斯降噪。由于這兩種降噪方式存在一定的區(qū)別。在降噪過(guò)程中，應(yīng)該根據(jù)不同的情況使用不同的方法進(jìn)行降噪。這樣才可以在最小化的減少對(duì)圖像的損壞。在經(jīng)過(guò)降噪環(huán)節(jié)在后期圖像處理的部分還可以采用數(shù)字化，幾何變換，歸一化恢復(fù)和圖像增強(qiáng)損壞圖片。3.1.1數(shù)字化在對(duì)圖像的灰度值創(chuàng)建連續(xù)函數(shù)，對(duì)原始的數(shù)字圖像信號(hào)的圖像重排至少需要確定M,N,B信號(hào)的頻譜大小,在接收機(jī)設(shè)定的空間分辨率范圍和灰度分辨率范圍內(nèi),M,N,B信號(hào)的幅值都越大,圖像被重建前的圖象質(zhì)量才越好,選擇比較合適的M、N、B值可以獲得最佳的處理效果。圖像為l級(jí)灰度(一般l=256)，也就是說(shuō)，對(duì)于8位灰度，可以計(jì)算如下:（1）初始化數(shù)據(jù)并刪除表格中的所有內(nèi)容。（2）計(jì)算圖像的像素灰度級(jí)，并計(jì)算對(duì)應(yīng)于該灰度級(jí)的像素。（3）橫軸顯示圖像的各個(gè)像素的灰度，垂直軸表示各個(gè)灰度的頻率或概率。用代碼生成圖3-1的直方圖，結(jié)果如圖3-2所示。圖3-1電器元件引腳圖圖3-2處理后的灰度直方圖3.1.2幾何變換對(duì)圖像預(yù)處理過(guò)程中，幾何變換是采用糾正圖像的系統(tǒng)誤差的一種變換，可以理解為隨機(jī)的修正誤差。造成這種現(xiàn)象的原因主要是地球的自轉(zhuǎn)圖像采集。等相關(guān)因?yàn)楦叨犬a(chǎn)生誤差的影響。這種影響很難采用模型來(lái)表示。通過(guò)在幾何？圖形中利用幾何位置在一定數(shù)量的地面為控制點(diǎn)，從而開始進(jìn)行修正。3.1.3圖像歸一化在對(duì)圖像預(yù)處理的過(guò)程中有一項(xiàng)最標(biāo)準(zhǔn)的處理辦法這就是歸一法。歸依法是通過(guò)一系列的標(biāo)準(zhǔn)化，針對(duì)每一個(gè)圖像形成一定的標(biāo)準(zhǔn)特征，在不改變圖像的像素的前提下，再選擇圖像的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量。在歸依法中主要常見的有灰度歸一法、幾何歸一法、變換歸一法。3.1.4圖像平滑在對(duì)圖像檢測(cè)過(guò)程中會(huì)遇到系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的噪聲這個(gè)對(duì)圖像會(huì)產(chǎn)生一定的干擾和失真。可以利用圖像平滑技術(shù)對(duì)圖像中的噪聲進(jìn)行消除。平滑處理是解圖像噪聲的一個(gè)。最好的方式。比較常見的平滑技術(shù)主要包含K近鄰平均法，局部法和中值法。利用這些方法對(duì)圖像進(jìn)行降噪，能夠完整的保留圖像原本的清晰線條與像素，可以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率。3.1.5圖像增強(qiáng)圖像的增強(qiáng)技術(shù)可以去除圖像中隱含的信息，使圖像達(dá)到一個(gè)明顯的視覺效果。這樣有利于提高圖像在后期的檢測(cè)提取與識(shí)別。在圖像增強(qiáng)方法中，比較常見的方法有對(duì)比增寬。對(duì)數(shù)變換，密度分層等相關(guān)的方法。在相關(guān)的實(shí)驗(yàn)中，可以結(jié)合實(shí)際的圖像檢測(cè)情況采用不同的方法，從而達(dá)到自己預(yù)期的效果。3.2圖像中值濾波為了去除圖像中的中值濾波，因此提出了像素灰度值m的概念。用于模擬所有灰度值A(chǔ)i,進(jìn)而搭建了一個(gè)窗口平臺(tái)。在Matlab函數(shù)的執(zhí)行中值函數(shù)濾波函數(shù)實(shí)現(xiàn)方式:1.調(diào)用函數(shù):A=medflt1(B,n)其中,B即為控制濾波輸入信號(hào)的輸出信號(hào),A則為經(jīng)過(guò)濾波處理運(yùn)算后所獲得結(jié)果的輸出信號(hào),即為輸出濾波結(jié)果n即為控制濾波區(qū)間的參數(shù)。具體區(qū)間的定義及方法說(shuō)明如下:若取第n次方個(gè)為基數(shù),區(qū)間即為[k-(n-1)/2,k+(n-1)/2]。2.若實(shí)數(shù)n次方為一偶數(shù),區(qū)間值為[k-n/2,k+n/2+1],中值濾波表示用在這個(gè)整數(shù)區(qū)間點(diǎn)內(nèi)的一個(gè)中間點(diǎn)值去代替這-點(diǎn)內(nèi)的值。對(duì)于輸入信號(hào)(頂部圖像),以下圖是分別是通過(guò)設(shè)置間隔n=8和間隔N=16后獲得的濾波圖像。圖像波形經(jīng)過(guò)中值濾波校正后,可以直接去除尖峰脈沖波的干擾影響,最大程度地保持原始圖像不失真。如圖3.3，圖3.4為經(jīng)過(guò)中值濾波之后的電子元器件引腳的圖像圖3.3n=8時(shí)，中值濾波圖像圖3.4n=16時(shí)，中值濾波圖像3.3圖像的銳化圖像銳化技術(shù)(Imagesharpening)其基本原理是對(duì)圖像輪廓進(jìn)行補(bǔ)償，增強(qiáng)圖像的邊緣部分和圖像灰度的過(guò)渡部分，使圖像細(xì)節(jié)平滑清晰，可分為空域處理和頻域處理。采用各向同性的處理，使得圖像的邊緣和輪廓處理更加清晰，圖像向任何一個(gè)方向的延展性都良好，下面的公式（3-1）用來(lái)證明偏導(dǎo)的算法方向性：（3-1）旋轉(zhuǎn)前圖像坐標(biāo)位置，是處理之后的坐標(biāo)。后續(xù)還有一個(gè)是關(guān)于梯度的計(jì)算。一般而言，圖像梯度值的定義，設(shè)點(diǎn)（x，y）：（3-2）梯度改進(jìn)算法就是為了使得圖像的邊緣更加清晰，通常來(lái)說(shuō)，大于閾值該點(diǎn)的灰度值用梯度來(lái)代替，如果低于閾值的話，則代替不了，習(xí)慣采用高頻濾波的方式對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。（3-3）其中的f，g一個(gè)是沒(méi)有銳化的圖像還有一個(gè)是銳化后的圖像，是擴(kuò)散系數(shù)。代表著對(duì)沒(méi)有銳化的圖像的拉普拉斯算法，由此可以得到清晰的圖像乘上一個(gè)拉普拉斯算法之后，可以模糊化?？梢杂孟旅娴哪０錒={{1，4，1}，{4，-20，4}，{1，4，1}}來(lái)近似。在實(shí)際情況下，其中H里面的各個(gè)參數(shù)都會(huì)改變的，還有里面的參數(shù)的選取尤為關(guān)鍵，如果過(guò)大過(guò)小都會(huì)導(dǎo)致圖片處理的欠佳。過(guò)大的話會(huì)導(dǎo)致輪廓失真，過(guò)小的話則銳化不明顯。通過(guò)對(duì)本次實(shí)驗(yàn)的多次測(cè)試得出，只有在選取在2-8之間的時(shí)候，都會(huì)得到比較不錯(cuò)的圖像，如下圖給出的是等于4的時(shí)侯就會(huì)得到電子元件引腳的銳化圖像。圖3-5拉普拉斯算法下銳化圖圖3-6邊緣提取后圖像通過(guò)對(duì)比上圖3-5與3-6圖銳化和邊緣提取的效果圖，可以清晰的看到兩者明顯的區(qū)別。在對(duì)拉普拉斯算法下銳化圖處理的圖像他的像素點(diǎn)是非常的密集，像素點(diǎn)很難看清。而經(jīng)過(guò)邊緣提取處理后圖片像素點(diǎn)之間非常清晰，對(duì)比圖3-5與圖3-6非常的明顯可以清楚的看到每一個(gè)像素點(diǎn)。4電器元件引腳缺陷檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)4.1引腳顏色提取算法引腳顏色提取算法是一種常見的算法，眾所周知一塊電路板它是有許多的電子元器件進(jìn)行組合而成，同時(shí)這些元器件與形狀有各不相同。元器件的顏色更是千差萬(wàn)別。為了更加快速的檢測(cè)出電子元器件引腳是否有缺陷，因此對(duì)這些大小與顏色存在巨大差異的元?dú)饧奶卣鬟M(jìn)行提取。這是一項(xiàng)非常重要還有關(guān)鍵的步驟。通過(guò)對(duì)電子元器件顏色的定位和該顏色的顏色范圍可以分辨存在差異的電子元器件。4.1.1彩色圖像分割概述（1）HSI空間在對(duì)彩色圖像進(jìn)行分隔的時(shí)候，主要是用到的HIS圖像分割，將整個(gè)顏色定位在一個(gè)平面上。H，I，S三個(gè)方向的分量是可以相互獨(dú)立的。在實(shí)際的分隔過(guò)程中，主要是通過(guò)將一個(gè)3—D的搜索更換為三個(gè)1-D的搜索。一般情況下，只有彩色圖像才會(huì)有出現(xiàn)達(dá)到HIS的飽和度的情況。（2）RGB空間RGB空間是另外一種圖像分隔的方法。在對(duì)彩色圖像的提取過(guò)程中主要是通過(guò)對(duì)圖像的關(guān)鍵部位進(jìn)行處理分隔。這個(gè)常見的方法是歐式距離作為度量。其公式如（4-1）所示。DX,μ=XR?μR下標(biāo)里的R、G、B表明是向量X和μ的R、G、B分量。D（X，12）≤Do的點(diǎn)的軌道是半徑為D04.1.2算法實(shí)現(xiàn)為了實(shí)現(xiàn)彩色圖像分隔技術(shù)，在實(shí)際的操作過(guò)程中，通過(guò)建立如下圖4-1的顏色提取算法的流程圖。在建立顏色提取算法流程圖第一步就是ROI。在ROI這一步主要實(shí)現(xiàn)的是對(duì)顏色的定位。首先在確認(rèn)了待測(cè)的模板，在進(jìn)行對(duì)待測(cè)的電子元器件進(jìn)行建模。一般常見的模板主要是3×3與5×5。在測(cè)試過(guò)程中需要對(duì)比的是待測(cè)圖像與模塊中的圖像。為了保證檢測(cè)的準(zhǔn)確性，在對(duì)每一個(gè)模塊都要保持大小一致。這是為了防止在后期圖像檢測(cè)的時(shí)候出現(xiàn)啊。通過(guò)對(duì)his顏色處理方法的運(yùn)用，HIS表示三個(gè)方向。H表示水平方向I表示垂直方向S表示向上的方向的閾值。在對(duì)圖像進(jìn)行分割的時(shí)候，通過(guò)is三個(gè)方向上的閾值與原圖中的閾值進(jìn)行對(duì)比。再利用。CCD的黑白探測(cè)。如果在測(cè)試過(guò)程中電子元器件存在模板也存在。元期間上不存在，模板上也不存在。依據(jù)測(cè)試板中的切割進(jìn)行閾值處理。從而判斷電子元器件上的引腳是否有缺陷。圖4-1顏色提取算法流程圖4.2引腳相似度分析算法在對(duì)電子元器件引腳缺陷的檢測(cè)過(guò)程中，利用引腳相似度的分析算法是另外一種。檢測(cè)算法通過(guò)比較實(shí)際要測(cè)試的電子元器件的引腳圖來(lái)建立相似的模板圖來(lái)判斷。模板圖是否達(dá)到相似的閾值如果達(dá)到了則說(shuō)明在引腳檢測(cè)過(guò)程中不存在問(wèn)題。如果沒(méi)通過(guò)則說(shuō)明電子元器件引腳缺陷存在問(wèn)題。4.2.1圖像相似度概述圖像的相似度主要是利用兩個(gè)圖像之間的顏色與大小的相似性進(jìn)行判斷。在檢測(cè)圖像相似度的過(guò)程中，主要是使用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)的視覺檢測(cè)系統(tǒng)可以對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行檢測(cè)，從而找出最接近于該圖像的區(qū)域。通過(guò)將樣本導(dǎo)入到系統(tǒng)模板中，經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行處理。就可以對(duì)待測(cè)電子元器件的圖像進(jìn)行檢索。如果相似則判定為不合格產(chǎn)品。反之則為合格。對(duì)比兩張圖片的相似度，最主要的方式就是通過(guò)建立兩個(gè)圖像的灰度圖，從而利用函數(shù)計(jì)算相關(guān)差距。線性相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如（3-6）所示：r=zxzyn4.2.2算法實(shí)現(xiàn)為了了解圖像相似度檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)步驟。如下圖3-10所示為圖像相似度檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)框架圖。在建立圖像相似度分析流程圖第一步就是ROI。在ROI這一步主要實(shí)現(xiàn)的是對(duì)顏色的定位。首先在確認(rèn)了待測(cè)的模板，在進(jìn)行對(duì)待測(cè)的電子元器件進(jìn)行建模。一般常見的模板主要是3×3與5×5。在測(cè)試過(guò)程中需要對(duì)比的是待測(cè)圖像與模塊中的圖像。為了保證檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在對(duì)每一個(gè)模塊都要保持大小一致。這是為了防止在后期圖像檢測(cè)的時(shí)候出現(xiàn)錯(cuò)誤。如果在實(shí)際的檢測(cè)過(guò)程中檢測(cè)圖與模板圖之間的相似度很好，則說(shuō)明該電子元器件存在缺陷。當(dāng)元件不存在的時(shí)候，模塊圖像和待測(cè)圖像的相似度會(huì)很高。說(shuō)明電子元器件引腳沒(méi)有缺陷問(wèn)題。圖4-2比較相似度算法流程圖4.3引腳顏色與相似度算法比較比較好的為了比較電子元器件引腳缺陷檢測(cè)中的使用方法，通過(guò)對(duì)引腳顏色提取算法與引腳相似度分析算法進(jìn)行比較。對(duì)于大量的電子元器件檢測(cè)來(lái)說(shuō)，由于電子元器件數(shù)量大引腳缺陷的概率相對(duì)較低，同時(shí)為提高生產(chǎn)效率，一般使用引腳相似度的分析算法進(jìn)行引腳檢測(cè)。如果待測(cè)電子元器件的數(shù)量比較少，則就使用引腳。顏色提取的算法進(jìn)行電子元器件引腳缺陷的檢測(cè)。顏色提取算法是一種非常實(shí)用的算法，因?yàn)樗臏?zhǔn)確率相對(duì)來(lái)說(shuō)較高，他在一定區(qū)域內(nèi)對(duì)一定面積的顏色進(jìn)行提取。相似度算法最大的缺點(diǎn)就是如果遇到電子元器件的引腳差別存在較小的時(shí)候，則會(huì)面臨無(wú)法檢測(cè)出引腳是否存在有問(wèn)題。因此在實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程中，應(yīng)該根據(jù)實(shí)際的生產(chǎn)情況進(jìn)行。兩種算法的綜合考量，從而選擇最適合本次檢測(cè)的。電子元器件引腳檢測(cè)的方法。4.4圖像平滑技術(shù)圖像平滑技術(shù)采用的是通過(guò)九個(gè)點(diǎn)的灰度值進(jìn)行疊加。常見的平滑濾波是把擬合成九個(gè)點(diǎn)的灰度值疊加，這九個(gè)點(diǎn)分別是原圖像素的中心點(diǎn)和在原圖像素中心點(diǎn)附近環(huán)繞的8個(gè)采樣點(diǎn)的像素灰度值的疊加。通過(guò)加權(quán)求和再求平均的操作處理，得到一個(gè)新值，這個(gè)新值就是該點(diǎn)像素的灰度值。一個(gè)模板的想法，這實(shí)現(xiàn)了一個(gè)鄰居集的概念。這個(gè)概念意味著擬合的像素值不僅與點(diǎn)本身有關(guān)，還與周圍區(qū)域的像素值有關(guān)。利用卷積運(yùn)算公式和鄰域平均法的思路，鄰域平均法的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下[9]：定義設(shè)為有噪聲的函數(shù)圖像，經(jīng)過(guò)上述的疊加處理之后的圖像為，則:,（4-3）其中代表周圍采樣的像素點(diǎn)的坐標(biāo)，是整個(gè)鄰域的像素點(diǎn)的總數(shù)。采用的是一個(gè)加權(quán)平均的模板域：，其中中心元素是圖上一個(gè)黑色的顯點(diǎn)，這個(gè)黑色的中心像素就是我們要重新擬合的像素點(diǎn)，一般來(lái)說(shuō)，常見的擬合的模板有3×3、5×5、7×7、9×9等。5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析5.1引腳顏色提取算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證引腳顏色提取算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，首先選取兩張電子元器件引腳的圖片。對(duì)一張引腳圖做濾波處理另外一張圖電子元器件引腳圖做銳化處理。處理之后發(fā)現(xiàn)圖像的雜質(zhì)已經(jīng)被清除。電子元器件的引腳部分能夠被清晰的看見。這樣為后期的提取顏色與分析引導(dǎo)缺陷做了重要的鋪墊。如下圖5-1所示為濾波后的引腳圖，5-2所示為銳化之后的引腳圖。圖5.1濾波后的引腳圖圖5.2銳化之后的引腳圖為了進(jìn)一步驗(yàn)證顏色提取和相似度分析之后的引腳圖，在對(duì)如下5-3所示的圖片是經(jīng)過(guò)顏色提取之后檢測(cè)的引腳電路板圖。在這個(gè)模塊的電路板圖里面像素的個(gè)數(shù)一共有12455個(gè)。在比較測(cè)試板上的二維圖像像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)要多一點(diǎn)。測(cè)試板上的像素點(diǎn)達(dá)到11930個(gè)。計(jì)算下來(lái)測(cè)試板上的像素點(diǎn)位大約為模塊板上的95.7%。通過(guò)HIS的方法來(lái)計(jì)算白色部分的空板數(shù)量，通過(guò)計(jì)數(shù)發(fā)現(xiàn)白色部分的空板的數(shù)量大約有66個(gè)。這在總數(shù)上占到0.5%。由此來(lái)看，可以在測(cè)試的時(shí)候設(shè)定一個(gè)閾值,假設(shè)測(cè)試的時(shí)候檢測(cè)值大于閾值，則表示這個(gè)元器件存在。假設(shè)測(cè)試的時(shí)候檢測(cè)值小于閾值，則表示這個(gè)元器件不存在。通過(guò)HIS的顏色提取算法。我們可以得到很好的效果。HIS的顏色提取法是在引腳顏色提取很常見的一種方法。圖5-3顏色提取和相似度分析之后的引腳圖5.2檢測(cè)速度實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了檢測(cè)測(cè)試的速度,通過(guò)對(duì)檢測(cè)算法中不同步驟進(jìn)行時(shí)間比對(duì)我們得到如下表5.1所示檢測(cè)時(shí)間對(duì)比。表5.1檢測(cè)時(shí)間對(duì)比表5.1可以看到通過(guò)對(duì)檢測(cè)算法中步驟顏色提取的時(shí)間統(tǒng)計(jì)，我們可以干看到顏色提取的時(shí)間為1毫秒。計(jì)算相似度為2毫秒。模板匹配的時(shí)間最高為14毫秒。通過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)果發(fā)現(xiàn)對(duì)于電子元器件引腳檢測(cè)的速度還是算比較快。但是由于電子原器件的引腳比較密集。在實(shí)際的檢測(cè)過(guò)程中還是以顏色提取與計(jì)算相似度為主。5.3圖像平滑檢測(cè)結(jié)果為了驗(yàn)