魏艷艷

摘要：為了解決當(dāng)前PCB板基準(zhǔn)點(diǎn)識別算法在基準(zhǔn)點(diǎn)尺寸變化和存在污痕的情況下易產(chǎn)生較高的誤識別率等問題，提出主動搜索耦合圖案匹配的PCB基準(zhǔn)點(diǎn)識別算法。首先，引入高斯中值濾波對圖像進(jìn)行平滑處理，采用閾值處理與形態(tài)學(xué)分割圖像，通過搜索符合特征標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)點(diǎn)輪廓，設(shè)計主動搜索算子，完成對基準(zhǔn)點(diǎn)的首輪識別。然后，通過基準(zhǔn)點(diǎn)模板圖像和Aforge.NET匹配函數(shù)，在圖像中定位基準(zhǔn)點(diǎn)目標(biāo)，返回中心點(diǎn)坐標(biāo)與匹配度，完成對基準(zhǔn)點(diǎn)的精準(zhǔn)識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：與當(dāng)前識別技術(shù)相比，本文算法具有更高的識別精度與抗干擾性。

關(guān)鍵詞：基準(zhǔn)點(diǎn)輪廓；主動搜索；圖案匹配；形態(tài)學(xué)；平滑處理

中圖分類號：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract：The benchmark size change and the presence of a stain easily produce the problem such as high recognition， and in order to solve this problem， this paper put forward the active search coupling PCB reference point pattern matching recognition algorithm. First of all， the Gaussian median filter was introduced to smooth the image， the active search operator was designed by image segmentation threshold processing and morphology， the features of standard benchmark outline were searched， and the reference point of the first round of recognition was completed. Then， by benchmark template image and Aforge.NET matching function， and by locating datum targets in the image and then returning to the center coordinates and compatibility， the accurate identification of reference point was completed. Experimental results show that， compared with the current recognition technology， this algorithm has higher identification accuracy and antiinterference.

Key words：reference point identification；active search；pattern matching；morphology；smooth treatment

1引言

在“智能工廠”、“工業(yè)4.0”等全新理念提出的大背景下，將具有人眼人腦功能的機(jī)器推進(jìn)工廠，代替人力，提高產(chǎn)品科技含量、制造水平，已經(jīng)是大勢所趨[1-2]。PCB板上的貼片工序是3C制造流程重中之重，也是要求最復(fù)雜精細(xì)，消耗人力最多的工序，而決定這道工序作業(yè)質(zhì)量的首要條件是準(zhǔn)確的找到基準(zhǔn)點(diǎn)位置，完成對位[3]。以往國內(nèi)很多廠家采用依靠人力加物理對位的方式完成基準(zhǔn)點(diǎn)尋找和對位，因此不僅人力成本消耗大，而且對位穩(wěn)定性易受來自人員、治具和材料的個體差異影響。對此，部分廠家推進(jìn)自動識別PCB基準(zhǔn)點(diǎn)設(shè)備，在一定程度上提高了對位識別精度[4-5]。但是，當(dāng)PCB板零件復(fù)雜，存在與基準(zhǔn)點(diǎn)相似的目標(biāo)干擾時，識別精度大大降低，影響設(shè)備的使用。

國內(nèi)專家學(xué)者已將計算機(jī)視覺技術(shù)與基準(zhǔn)點(diǎn)相結(jié)合，如姜建國[5]提出了基于機(jī)器視覺電子元器件組裝結(jié)果檢測系統(tǒng)，利用邊緣檢測實(shí)現(xiàn)目標(biāo)邊緣定位，然后通過目標(biāo)顏色分析，最后達(dá)到了基準(zhǔn)點(diǎn)識別目的。但是，此技術(shù)依靠邊緣信息和顏色信息，而在PCB上有干擾目標(biāo)在邊緣和顏色特征接近標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)點(diǎn)時，往往影響了識別精度，導(dǎo)致誤識別。田甜[6]提出了基于OpenCV的貼片機(jī)基準(zhǔn)點(diǎn)定位系統(tǒng)，基于類電磁機(jī)制算法的電子元器件組裝結(jié)果檢測方法，該方法利用開源視覺函數(shù)庫的強(qiáng)大功能，通過模板匹配等方法函數(shù)完成基準(zhǔn)點(diǎn)定位，最后達(dá)到基準(zhǔn)點(diǎn)識別目的。然而，這種定位技術(shù)在基準(zhǔn)點(diǎn)大小或者位置發(fā)生較大偏移的情況下，往往不能準(zhǔn)確區(qū)分識別基準(zhǔn)點(diǎn)位置，導(dǎo)致對位存在誤差。

對此，為了提高PCB基準(zhǔn)點(diǎn)識別算法的準(zhǔn)確性，使其在干擾物明顯且位置多變的情況下，仍然能夠精確識別出基準(zhǔn)點(diǎn)位置。本文提出了耦合主動搜索與圖案匹配的PCB板基準(zhǔn)點(diǎn)識別算法，針對圓形基準(zhǔn)點(diǎn)，先設(shè)計基于圖像處理與特征分析的主動搜索算子，完成目標(biāo)首輪識別。然后耦合Aforge.NET模板定位函數(shù)，作為二次識別，綜合兩次識別，進(jìn)一步確保基準(zhǔn)點(diǎn)識別精度。最后，測試了本文基準(zhǔn)點(diǎn)識別技術(shù)的精度與抗干擾性。

2本文PCB板基準(zhǔn)點(diǎn)識別算法

本文算法流程見圖1。該算法首先對包含基準(zhǔn)點(diǎn)的PCB板進(jìn)行圖像信息采集，并保存到到算法中。隨后，引入高斯中值濾波，對圖像進(jìn)行高斯平滑處理，提高圖像質(zhì)量。然后進(jìn)行閾值分割和形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算，得到包含基準(zhǔn)點(diǎn)的二值圖像。接著，提取二值圖像中輪廓幾何特征，并與標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)點(diǎn)幾何特征進(jìn)行匹配，完成第一輪基準(zhǔn)點(diǎn)識別。為了提高算法的識別成功率，減少誤識別，本文算法提出了二次識別定位，首先制作基準(zhǔn)點(diǎn)模板圖像，然后基于Aforge.NET中的圖案匹配函數(shù)，完成基準(zhǔn)點(diǎn)圖案匹配。如果兩次識別的中心點(diǎn)坐標(biāo)差距超過1個像素，則判為識別失誤并重新識別；反之判為識別成功，坐標(biāo)點(diǎn)取兩次識別均值。PCB基準(zhǔn)點(diǎn)圖像如圖2所示，中間的金屬色圓形即為待識別的基準(zhǔn)點(diǎn)，本文主要研究圓形基準(zhǔn)點(diǎn)。2.1基于圖像處理與特征分析的主動搜索算子

包含基準(zhǔn)點(diǎn)的PCB板隨滾輪移動到工業(yè)相機(jī)鏡下，對其圖像采集與保存后，首先對原圖進(jìn)行高斯平滑處理，效果是灰度化與噪聲弱化，從而達(dá)到減少圖像運(yùn)算量、提高識別精度的目的。高斯平滑處理計算公式如下[7]：

2.2基于Aforge.NET的圖案匹配算子

完成主動搜索算子處理，為了進(jìn)一步確保識別正確，規(guī)避識別誤差，本文算法在主動搜索機(jī)制運(yùn)行處理時，同步進(jìn)行另外一個算子，即圖案匹配算子，不僅提高了識別正確率，而且不增加算法處理時間。首先選擇一張標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)點(diǎn)圖像，截取基準(zhǔn)點(diǎn)區(qū)域，并保存系統(tǒng)，作為后續(xù)圖案匹配的模板，如圖8所示。由于Aforge.NET為開源免費(fèi)函數(shù)庫[10]，在實(shí)現(xiàn)功能的前提下，不會增加項(xiàng)目開發(fā)的成本，同時該庫基于微軟.NET平臺實(shí)現(xiàn)，具有易開發(fā)易維護(hù)擴(kuò)展的優(yōu)點(diǎn)。本系統(tǒng)利用Aforge.NET的MatchTemplate（）函數(shù)，將待識別圖像與模板進(jìn)行匹配，函數(shù)返回匹配度。接著基于MinMaxLoc （）函數(shù)實(shí)現(xiàn)匹配區(qū)域與中心點(diǎn)坐標(biāo)提取。

3實(shí)驗(yàn)與討論

為了體現(xiàn)本文算法的優(yōu)勢，將當(dāng)前基準(zhǔn)點(diǎn)識別性能較好的技術(shù)-文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[6]設(shè)為對照組。算法部分實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置為：閾值（210）、匹配度（0.8）、面積（30-45）、長寬比（0.9-1.1）。

以圖11為識別對象，其包含圓形基準(zhǔn)點(diǎn)待識別。本文采用圖像處理與特征分析，建立主動搜索算子，完成一次識別，如圖12所示，得到包含基準(zhǔn)點(diǎn)的二值圖像。同時基于Aforge.NET實(shí)現(xiàn)的模板匹配與定位函數(shù)，精準(zhǔn)定位出基準(zhǔn)點(diǎn)目標(biāo)，完成二次識別，綜合兩次識別，如圖13所示，準(zhǔn)確的定位識別到基準(zhǔn)點(diǎn)位置，可見本文算法不僅包含識別顯示功能，還有中心點(diǎn)坐標(biāo)、匹配度等計算顯示功能，充分體現(xiàn)用戶友好性與專業(yè)性。圖11原圖

而利用對照組文獻(xiàn)[5]技術(shù)處理圖11時，由于單純依靠邊緣信息和顏色信息，而在PCB上有干擾目標(biāo)在邊緣和顏色特征接近標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)點(diǎn)時，往往影響了識別精度，導(dǎo)致誤識別，如圖14所示，存在基準(zhǔn)點(diǎn)誤識別，把左上角的矩形干擾物判為基準(zhǔn)點(diǎn)。利用對照組文獻(xiàn)[6]技術(shù)處理圖11時，由于定位技術(shù)在基準(zhǔn)點(diǎn)大小或者位置發(fā)生較大偏移的情況下，往往不能準(zhǔn)確區(qū)分識別基準(zhǔn)點(diǎn)位置，導(dǎo)致對位存在誤差，如圖15所示，存在基準(zhǔn)點(diǎn)識別誤差，距離基準(zhǔn)點(diǎn)有明顯偏移。由此，文獻(xiàn)[5]、[6]的基準(zhǔn)點(diǎn)識別技術(shù)易導(dǎo)致PCB板基準(zhǔn)點(diǎn)對位錯誤。

4結(jié)論

為了解決PCB基準(zhǔn)點(diǎn)背景干擾影響基準(zhǔn)點(diǎn)識別的問題，本文設(shè)計了基于主動搜索與圖案匹配的基準(zhǔn)點(diǎn)識別算法，實(shí)現(xiàn)對基準(zhǔn)點(diǎn)圖像的平滑處理、閾值處理、形態(tài)學(xué)處理、特征分析和Aforge.NET匹配函數(shù)處理，同步運(yùn)行兩種算子，耦合處理結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與當(dāng)前基準(zhǔn)點(diǎn)識別技術(shù)相比，在面對存在PCB個體差異與背景干擾的需求下，本文方法具有更好的精度和抗干擾性，為PCB板精確對位提供技術(shù)保障。

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