一種smt物料盤x射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法，該方法首先對采集到的SMT物料盤X射線透視圖像進(jìn)行增強(qiáng)預(yù)處理，然后利用圓形擬合算法得到物料盤中心點坐標(biāo)與最內(nèi)環(huán)排列中位于起始位置的器件，最后按照目標(biāo)器件與中心點的位置關(guān)系約束模型對分割區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)限定，并通過劃分分割界限完成最粘連區(qū)域的去粘連與計數(shù)統(tǒng)計工作。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法準(zhǔn)確率較高，實用性較強(qiáng)。
【專利說明】
一種SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法及 裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理、光電透視成像顯示效果改善以及目標(biāo)檢測，特別涉及SMT物 料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，由于電子工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，對于工業(yè)生產(chǎn)中所使用的SMT封裝電子物 料進(jìn)行快速準(zhǔn)確的計數(shù)統(tǒng)計不但可以提高領(lǐng)發(fā)料等作業(yè)效率，而且可以對大規(guī)模生產(chǎn)過程 的用料情況進(jìn)行預(yù)判與評估。X射線透視成像系統(tǒng)由于其穿透力強(qiáng)，分辨率高，可對掃描物 體整體成像等特點，克服了傳統(tǒng)光電傳感型點料機(jī)檢測耗時較長，檢測類別范圍有限等問 題，正逐漸地應(yīng)用到SMT物料盤的檢測與計數(shù)中。但是對于器件數(shù)目較多并且排列緊密的物 料盤，由于元器件間間距較小，在X射線輻射下器件投影會與臨近器件發(fā)生粘連與重疊，導(dǎo) 致在物料盤的X射線透視圖像中局部發(fā)生粘連，對后期元器件的檢測與數(shù)目統(tǒng)計造成嚴(yán)重 干擾。所以，對SMT物料盤X射線透視圖像上粘連元器件進(jìn)行準(zhǔn)確分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計具有 重要的理論意義和實用價值。
[0003] 公開號為CN103839279A的中國發(fā)明專利申請公開了一種基于VIBE的粘連目標(biāo)分 割方法，方法首先通過VIBE算法進(jìn)行目標(biāo)檢測，其次提取處理圖像的梯度直方圖特征并采 用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練以獲得目標(biāo)分割分類器，最后剔除存在大面積交疊位置以及大小不 相符的錯誤目標(biāo)完成對粘連目標(biāo)的分割。公開號為CN104700432A的中國發(fā)明專利申請公開 了一種自適應(yīng)的粘連車輛分割方法，方法首先利用粘連目標(biāo)輪廓向量層初步分割出粘連候 選區(qū)域，然后根據(jù)跟蹤所得歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測對粘連區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步篩選，最后分析粘連區(qū) 域不同目標(biāo)之間的顏色對比度差異，獲得粘連區(qū)域并完成分割。然而以上對粘連目標(biāo)進(jìn)行 分割的方法在復(fù)雜場景下檢測準(zhǔn)確率較低，并且對于不同形態(tài)粘連目標(biāo)使用范圍受限，魯 棒性較差。
[0004] 綜上所述，目前迫切需要提出一種能夠?qū)Χ喾N型號規(guī)格存在粘連情況的SMT物料 盤X射線透視圖像進(jìn)行準(zhǔn)確分割的方法及裝置。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于實現(xiàn)對于存在局部粘連的SMT物料盤X射線透視 圖像有效地分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計。
[0006] 為達(dá)到上述目的，按照本發(fā)明的第一個方面，提供了一種SMT物料盤X射線透視圖 像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法，該方法包括：
[0007] 第一步驟，采集現(xiàn)實場景中的SMT物料盤X射線透視圖像；
[0008] 第二步驟，預(yù)處理增強(qiáng)顯示效果；
[0009] 第三步驟，擬合物料盤中心點、尋找最內(nèi)環(huán)排列中起點位置元器件并標(biāo)記為關(guān)鍵 信息點；
[0010] 第四步驟，對粘連器件區(qū)域進(jìn)行法向位置信息約束；
[0011] 第五步驟，對粘連器件區(qū)域進(jìn)行先驗位置信息約束；
[0012]第六步驟，劃分分割界限完成分割與統(tǒng)計工作。
[0013]其中，所述第二步驟包括：
[0014] Gamma校正步驟，選取校正值T對成像進(jìn)行Gamma校正，補(bǔ)償由于顯示設(shè)備非線性 造成的顯示特性誤差，改善透視圖像顯示效果；
[0015] 所述T e[l，2.45];進(jìn)一步地，T e[2.25,2.45]。
[0016] Gass平滑濾波步驟，選取高斯濾波模型對校正后的圖像進(jìn)行平滑濾波，消除背景 噪聲與無關(guān)點干擾，突出目標(biāo)區(qū)域，得到初步操作區(qū)域。
[0017] 所述第三步驟進(jìn)一步包括：
[0018] 計算料盤中心點步驟，利用圓形擬合算法計算出X射線透視圖像的中心點坐標(biāo)0;
[0019] 所述中心點〇坐標(biāo)PQ(x，y) e [Pmin(x，y)，Pmax(x，y)]。
[0020] 起點元器件計算步驟，計算所有元器件八鄰域內(nèi)像素N(P)個數(shù)，篩選出離中心點0 最近而且八鄰域內(nèi)像素最少的元器件即為最內(nèi)環(huán)排列中起始位置的器件Obju
[0021 ] 所述起點器件計算步驟進(jìn)一步包括：
[0022] 搜尋操作點(xf,/)的臨近八連通域臨近點步驟，其中八鄰域為與操作點〇cf，/)相 鄰的8個區(qū)域，在八個相鄰區(qū)域中讀取像素并統(tǒng)計，篩選出八鄰域中元素最少的器件。
[0023] 所述八鄰域點分別為（< -1，/ -1)、（< -U*)、（xf,兄* -1)、w +1)、 (xf+1,/-1), (xf+l,^)> (x：+1,^+1) 〇
[0024] 所述第四步驟進(jìn)一步包括：
[0025] 劃分法向區(qū)域步驟，根據(jù)起點器件他么與物料盤中心點0的位置關(guān)系確定出兩者 連線法向方向上的相鄰區(qū)域Ρ，即目標(biāo)器件所存在的區(qū)域。
[0026] 選取目標(biāo)區(qū)域步驟，在計算出的區(qū)域中尋找與當(dāng)前操作器件相鄰的連通域Ω，即 目標(biāo)器件所在連通域。
[0027]劃分法向區(qū)域步驟進(jìn)一步包括：
[0028]區(qū)域幾何模型創(chuàng)建步驟：以中心點到當(dāng)前操作器件中心位置的距離值心為半徑， 提取器件邊緣角點，并計算所有任意兩角點距離的最大值作為當(dāng)前器件的幾何特征量變閾 值th，分別以距離值h與量變閾值th的和差之值為半徑做出同圓心圓環(huán)區(qū)域，并提取料盤 中心點與當(dāng)前器件中心連線法向方向的區(qū)域。
[0029] 所述i?, e 〇,yJ(xmax)2 +(^)2，th=max{Dis(Pti，Ptj)}，Dis(Pti，Ptj)為器件邊緣 中任意兩點間距離。
[0030] 進(jìn)一步地，所述
[0031]所述第五步驟進(jìn)一步包括：
[0032] 計算已處理器件中心點步驟，通過計算當(dāng)前已處理器件與前一臨近器件中心點坐 標(biāo)作為已知參數(shù)；
[0033]劃分權(quán)重窗口步驟，分別以已知器件中心點坐標(biāo)為圓心各自幾何特征量變閾值th 為半徑做圓形區(qū)域，并通過兩圓形位置做出權(quán)重窗口 Φ;
[0034] 所述V =仍_丨〇仍。
[0035] 確定權(quán)重值步驟，為權(quán)重窗口不同區(qū)域賦值權(quán)重系數(shù)γ，使位于權(quán)重窗口中間位 置的權(quán)重值大于其他區(qū)域；
[0036] 其中 γε[0，?]。
[0037] 進(jìn)一步地，γ e[0.3，l]。
[0038] 通過權(quán)重值提取目標(biāo)器件步驟，通過選取權(quán)重值最大的連通域準(zhǔn)確提取目標(biāo)器件 所在連通域。
[0039]確定權(quán)重值步驟進(jìn)一步包括：
[0040] 權(quán)重窗口提取權(quán)重值步驟，通過兩圓形區(qū)域做出權(quán)重窗口以后，計算窗口不同區(qū) 域邊界橫向間間距值，并為間距值取向下取整函數(shù)，將處理值賦值給權(quán)重窗口相對應(yīng)位置， 即權(quán)重窗口不同區(qū)域?qū)?yīng)的權(quán)重系數(shù)值。
[0041] 按照本發(fā)明的另一個方面，提供了一種SMT物料盤透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計 裝置，該裝置包括：
[0042] SMT物料盤透視圖像獲取模塊，用于獲取現(xiàn)實場景中的SMT物料盤X射線透視圖像；
[0043] 關(guān)鍵點提取模塊，用于對讀取的透視圖像進(jìn)行關(guān)鍵點提取為后續(xù)操作步驟提供參 考占. -J ，
[0044] 法向位置信息約束模型模塊，用于對目標(biāo)區(qū)域的初步約束，通過關(guān)鍵點與當(dāng)前器 件的位置信息創(chuàng)建法向位置信息約束模型；
[0045] 先驗位置信息約束模型模塊，用于對目標(biāo)區(qū)域的精準(zhǔn)提取，通過已知器件先位置 信息條件創(chuàng)建先驗位置信息約束模型；
[0046]區(qū)域分割與檢測統(tǒng)計模塊，用于對粘連區(qū)域的去粘連化得到最終分割后獨立器 件；
[0047] 結(jié)果輸出模塊，用于輸出檢測統(tǒng)計的結(jié)果。
[0048] 所述法向位置信息約束模型模塊包括：
[0049] 特征表征點獲取模塊，用于提取能夠表達(dá)元器件外圍輪廓特性的特征點Pt. i，通 過對原始器件特征進(jìn)行表征，使得器件基本特征得以保留，并同時減少工作計算量；
[0050] 所述i為表征點個數(shù)，i e [ 1，7]。
[00511凸包函數(shù)創(chuàng)建模塊，用于為選取的特征點創(chuàng)建凸包函數(shù)F(Pt.i)，使創(chuàng)建的函數(shù)面 積最小并且表達(dá)所有特征信息。使得凸包函數(shù)能夠含括所有特征表征點，以便對原始圖像 特征完整表述；
[0052] 最大間距獲取模塊，用于獲取凸包函數(shù)中能夠表示器件原有信息最大距離值 Max.h；
[0053] 所述Mjxize 0,dis^{Pt.if +{Pt.jf，?&?/Υ.Ο2 +(Pi·/)2 任意兩表征點間最大距 離值。
[0054] 進(jìn)一步地，MaxAe th, diSyj{Pt.i)2 +(Pt.j)2。
[0055] 法向約束區(qū)域參數(shù)獲取模塊，用于獲取最大距離值并將其傳遞給區(qū)域創(chuàng)建模塊；
[0056] 法向約束區(qū)域創(chuàng)建模塊，用于創(chuàng)建法向位置信息約束區(qū)域以便縮減處理區(qū)域范 圍，減少計算復(fù)雜程度；
[0057]目標(biāo)區(qū)域初步提取模塊，用于在約束區(qū)域史中初步選取目標(biāo)器件所在連通域，得到 初步提取結(jié)果范圍。
[0058]所述特征表征點獲取模塊進(jìn)一步包括：
[0059] 骨架線提取模塊，用于采用Sobel算法進(jìn)行圖像細(xì)化，提取保持原有輪廓連接性與 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的骨架線;使得原始器件圖像邊界進(jìn)行細(xì)化，提取可以表達(dá)原始信息的特征邊界；
[0060] 關(guān)鍵點檢測模塊，用于采用Canny算法對骨架線進(jìn)行關(guān)鍵點選取，降低骨架線維數(shù) 與復(fù)雜程度;對提取出的細(xì)化邊界進(jìn)行關(guān)鍵點選取，提取可以含括原始特征信息的關(guān)鍵點 作為特征表征點；
[0061]去除偽關(guān)鍵點模塊，用于去除初步獲取的結(jié)果點中不包含原始圖像邊界信息的偽 關(guān)鍵點，提升所提取信息點的信息熵值，對無關(guān)信息點進(jìn)行抑制，降低由偽關(guān)鍵點對處理結(jié) 果造成的干擾。
[0062] 所述區(qū)域分割與檢測統(tǒng)計模塊包括：
[0063] 感興趣目標(biāo)區(qū)域選取模塊，用于精準(zhǔn)選取目標(biāo)器件所在連通域；
[0064] 分割界限參數(shù)獲取與劃分模塊，用于獲取并傳遞分割界限的起始點與終止點的位 置信息；
[0065] 器件檢測統(tǒng)計模塊，用于通過分割界限參數(shù)劃分出分割界限完成對目標(biāo)器件的去 粘連化工作。
[0066] 所述感興趣目標(biāo)區(qū)域選取模塊進(jìn)一步包括：
[0067] 目標(biāo)區(qū)域定位模塊，用于通過器件的權(quán)重值Q( Ω )在劃分出的操作區(qū)域Ω中劃分 出包含目標(biāo)器件的準(zhǔn)確連通域;通過選取最大權(quán)重值Q( Ω )所映射連通域，得到權(quán)重窗口中 連通域的完整部分。
[0068] 其中，所述S( Φ )取篩選后連通域面積，S( Φ ) e [0，s( Ω )];
[0069] 補(bǔ)集選取模塊，用于在連通域中選取去除目標(biāo)器件的連通域，為分割界限ldlv的劃 分區(qū)域火D進(jìn)行鎖定。
[0070] 所述分割界限存在區(qū)域 ，則保留計算次劃分
區(qū)域；
[0071] 老 ，則調(diào)整劃分區(qū)域范圍至左臨界點確保分割界限在區(qū)域中所占 比重。
[0072] 所述分割界限參數(shù)獲取與劃分模塊進(jìn)一步包括：
[0073] 分割界限確定模塊，用于通過讀取分割界限線寬ldlv.th、位置信息等特征然后在 感興趣目標(biāo)區(qū)域中劃分分割界限；
[0074] 其中l(wèi)div. th=max{Dis(Pti，Ptj)}，Dis(Pti，Ptj)為同一方向上分割界限任意兩點 之間距離值，ldiv.th取所有值中最大者，ldiv.the[0，Dis(Pti，Ptj)]位置信息特征通過已有 方法獲取；
[0075] 進(jìn)一步地，ldiv. the [1，Dis(Pti，Ptj)]。
[0076] 分割界限劃分模塊，用于讀取分割界限參數(shù)并確定分割界限；接收到分割界限線 寬值ldlv.th，和頂點坐標(biāo)值信息以后，按照所給定條件對分割界限進(jìn)行劃分；
[0077] 去除分割界限影響模塊，用于在目標(biāo)器件的粘連位置中去除分割界限像素影響。 劃分完畢分割界限以后，在篩選得到的目標(biāo)連通域中去除分割界限所在范圍，得到分割后 的目標(biāo)器件。
[0078] 與現(xiàn)有對粘連目標(biāo)進(jìn)行分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計技術(shù)相比，本發(fā)明的SMT物料X射線透 視凸顯分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法及裝置可以對多種型號SMT物料盤的X射線透視圖像粘連 情況進(jìn)行處理，且魯棒性和實用性較強(qiáng)。
【附圖說明】
[0079] 圖1示出了按照本發(fā)明的SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法的流 程圖。
[0080] 圖2示出了按照本發(fā)明的第五步驟的流程圖。
[0081] 圖3示出了按照本發(fā)明的SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計裝置的框 架圖。
[0082] 圖4示出了按照本發(fā)明的區(qū)域分割與檢測統(tǒng)計模塊的流程圖。
【具體實施方式】
[0083] 為使貴審查員能進(jìn)一步了解本發(fā)明的結(jié)構(gòu)、特征及其他目的，現(xiàn)結(jié)合所附較佳實 施例詳細(xì)說明如下，所說明的較佳實施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，并非限定本發(fā)明。
[0084] 圖1給出了按照本發(fā)明的SMT物料盤X射線分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法的流程圖。如 圖1所示，按照本發(fā)明的SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法包括：
[0085]第一步驟S1，采集現(xiàn)實場景中的SMT物料盤X射線透視圖像；
[0086] 第二步驟S2,預(yù)處理增強(qiáng)顯示效果；
[0087]第三步驟S3,擬合物料盤中心點、尋找最內(nèi)環(huán)排列中起點位置元器件并標(biāo)記為關(guān) 鍵信息點；
[0088]第四步驟S4,對粘連區(qū)域進(jìn)行法向位置信息約束模型約束；
[0089]第五步驟S5,對粘連區(qū)域進(jìn)行先驗位置信息約束模型約束；
[0090]第六步驟S6,劃分分割界限完成分割與統(tǒng)計工作。
[0091]圖2給出了按照本發(fā)明的第五步驟的流程圖。如圖2所示，所述第五步驟S5包括： [0092] 計算已處理器件中心點步驟S51，計算當(dāng)前已處理器件與前一臨近器件中心點坐 標(biāo)做為已知參數(shù)；
[0093]劃分權(quán)重窗口步驟S52，以已知器件中心點坐標(biāo)為圓心各自幾何特征量變閾值th 為半徑做圓形區(qū)域，并通過兩圓形位置做出權(quán)重窗口 Φ;
[0094]確定權(quán)重值步驟S53，為權(quán)重窗口不同區(qū)域賦值權(quán)重系數(shù)γ，使位于權(quán)重窗口中間 位置的權(quán)重值Q大于其他區(qū)域；
[0095]權(quán)重值提取目標(biāo)器件步驟S54，選取權(quán)重值最大的連通域準(zhǔn)確提取目標(biāo)器件所在 連通域。
[0096]所述計算已處理器件中心點步驟S51中（η-1)為將區(qū)域劃分為同頂點三角形個數(shù) 的值，且取整數(shù)。當(dāng)(η-1)確定以后，將已計算器件劃分為(η-1)個同頂點三角形，求解各中 心點并加權(quán)平均。
[0097] 進(jìn)一步地(1!_1)￡[3,6]且為整數(shù)。
[0098] 優(yōu)選地，（n-1)設(shè)置為5。
[0099]所述劃分權(quán)重窗口步驟S52中根據(jù)已知器件中心點劃分欲處理區(qū)域，其 中閾值th為權(quán)重窗口半徑，若th>thmin，則判定此區(qū)域可以劃分權(quán)重窗口，否則判定該區(qū)域 無目標(biāo)器件應(yīng)當(dāng)舍棄。
[0100] 其中th彡0且為整數(shù)，thmine [3，20]且為整數(shù)。
[0101] 優(yōu)選地，th_設(shè)置為10，th限定小于15且為整數(shù)。
[0102] 所述確定權(quán)重值步驟S53中dis(l)為計算水平點間距離，且虹8(1)^[0，1?]。權(quán)重 系數(shù)γ取距離值的向下取整函數(shù)，即7 = !_&(/)」且取整數(shù)，確保所選取的權(quán)重系數(shù)最為接 近點間距離。
[0103] 所述權(quán)重值提取目標(biāo)器件步驟S54根據(jù)區(qū)域劃分不同權(quán)重值并傳遞給器件，依據(jù) 不同器件權(quán)重值得分大小進(jìn)行具體篩選，抑制無關(guān)干擾器件得到目標(biāo)分割器件。
[0104] 確定權(quán)重值步驟S54進(jìn)一步包括：
[0105]權(quán)重函數(shù)確定步驟S541，定義區(qū)域內(nèi)不同位置權(quán)重值。 η
[0106] 所述權(quán)重值2(Ω) = Σ[7Χι5(Ω,)]其中η為權(quán)重窗口中所包含的不同等級權(quán)重系數(shù) /=1
的個數(shù)，s( Ω 0為權(quán)重窗口面積值。
[0107] 其中S( Ω,)取權(quán)重窗口各部分面積值之和， 且取整數(shù)，進(jìn)一步地
且取整數(shù)
[0108] 依據(jù)權(quán)重值劃分步驟S542,用于根據(jù)器件各部分權(quán)重值對得分值最高的器件進(jìn)行 篩選。
[0109] 所述 即篩選得分值最大的元器件信息。
[0110] 圖3給出了按照本發(fā)明的SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計裝置的框 架圖。如圖3所示，按照本發(fā)明的SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計裝置包括：
[0111] SMT物料盤透視圖像獲取模塊1，用于獲取現(xiàn)實場景中的SMT物料盤X射線透視圖 像；
[0112] 關(guān)鍵點提取模塊2,用于對讀取的透視圖像進(jìn)行關(guān)鍵點提取以為后續(xù)操作步驟提 供參考點；
[0113] 法向位置信息約束模型模塊3，用于對目標(biāo)區(qū)域的初步約束，通過關(guān)鍵點與當(dāng)前器 件的位置信息創(chuàng)建法向位置信息約束模型；
[0114]先驗位置信息約束模型模塊4，用于對目標(biāo)區(qū)域的精準(zhǔn)分割，通過已知器件先驗位 置信息條件創(chuàng)建先驗位置信息約束模型；
[0115]區(qū)域分割與檢測統(tǒng)計模塊5,用于對粘連區(qū)域的去粘連化得到最終分割后獨立器 件；
[0116]結(jié)果輸出模塊6,用于輸出檢測統(tǒng)計的結(jié)果。
[0117]圖4給出了按照本發(fā)明的區(qū)域分割與檢測統(tǒng)計模塊的流程圖。如圖4所示，所述區(qū) 域分割與檢測統(tǒng)計模塊5包括：
[0118]感興趣目標(biāo)區(qū)域選取模塊51，用于精準(zhǔn)選取目標(biāo)器件所在連通域；
[0119]分割界限參數(shù)獲取與劃分模塊52,用于獲取并傳遞分割界限的起始點與終止點的 位置信息；
[0120] 器件檢測統(tǒng)計模塊53，用于通過分解界限參數(shù)劃分分割界限完成對目標(biāo)器件的去 粘連化工作。
[0121] 所述感興趣目標(biāo)區(qū)域選取模塊51進(jìn)一步包括：
[0122] 目標(biāo)區(qū)域定位模塊511，用于通過器件的權(quán)重值在劃分出的操作區(qū)域中劃分出包 含目標(biāo)器件的準(zhǔn)確連通域;通過選取最大權(quán)重值Q( Ω )所映射連通域，得到權(quán)重窗口中連通 域的完整部分。其中，所述S( Φ )取篩選后連通域面積S( Φ ) e [0，S( Ω )]。
[0123] 補(bǔ)集選取模塊512,用于在連通域中選取去除目標(biāo)器件的連通域，為分割界限ldlv 的劃分區(qū)域河U進(jìn)行鎖定。
[0124] 所述?ΚΙ) = Ω-ΩΓ^，若
，則保留計算次劃分區(qū)域；
[0125] 若
則調(diào)整劃分區(qū)域范圍至左臨界點確保分割界限在區(qū)域中所占 比重；
[0126] 所述分割界限參數(shù)獲取與劃分模塊52進(jìn)一步包括：
[0127] 分割界限確定模塊521，用于通過讀取分割界限線寬ldlv.th、位置信息等特征在感 興趣目標(biāo)區(qū)域中劃分分割界限；其中l(wèi)div. th = max{Dis(Pti，Ptj)}，Dis(Pti，Ptj)為同一方 向上分割界限任意兩點之間距離值th取所有值中最大者，位置信息特征通過已有方法獲 取。
[0128] 分割界限劃分模塊522,用于讀取分割界限參數(shù)指標(biāo)確定分割界限;接收到分割界 限線寬值th，和頂點坐標(biāo)值信息以后，按照所給定條件對分割界限進(jìn)行劃分;其中分割界限 長度值D i s (L)彡0。優(yōu)選地，1^(1) e [汍所述區(qū)域跨度值￡^(的由現(xiàn)有的計數(shù)求解。
[0129] 去除分割界限影響模塊523,用于在目標(biāo)器件的粘連位置中去除分割界限像素影 響;劃分完畢分割界限以后，在篩選得到的目標(biāo)連通域中去除分割界限所在范圍，得到分割 后的目標(biāo)器件。其中〇b j = ( Ω-L)，目標(biāo)器件Ob j粘連區(qū)域去除分割界限后連通域中范圍。
[0130] 所述器件檢測統(tǒng)計模塊53,用于統(tǒng)計分割后區(qū)域內(nèi)所包含元器件信息;器件數(shù)目 Number取分割后連通域中區(qū)域個數(shù)。
[0131] 與現(xiàn)有去粘連目標(biāo)進(jìn)行分割檢測計數(shù)相比，本發(fā)明的SMT物料X射線透視圖像分割 檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法及裝置可以對多種型號SMT物料盤的X射線透視圖像進(jìn)行處理，且魯棒 性和實用性較強(qiáng)。
[0132] 以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，應(yīng)當(dāng) 理解，本發(fā)明并不限于這里所描述的實現(xiàn)方案，這些實現(xiàn)方案描述的目的在于幫助本領(lǐng)域 中的技術(shù)人員實踐本發(fā)明。任何本領(lǐng)域中的技術(shù)人員很容易在不脫離本發(fā)明精神和范圍的 情況下進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)和完善，因此本發(fā)明只受到本發(fā)明權(quán)利要求的內(nèi)容和范圍的限 制，其意圖涵蓋所有包括在由所附權(quán)利要求所限定的本發(fā)明精神和范圍內(nèi)的備選方案和等 同方案。
【主權(quán)項】
1. 一種SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計方法，其特征在于，該方法包括： 第一步驟，采集現(xiàn)實場景中的SMT物料盤X射線透視圖像； 第二步驟，預(yù)處理增強(qiáng)顯示效果； 第Ξ步驟，擬合物料盤中屯、點、尋找最內(nèi)環(huán)排列中起點位置元器件并標(biāo)記為關(guān)鍵信息 點' ； 第四步驟，對粘連器件區(qū)域進(jìn)行法向位置信息約束； 第五步驟，對粘連器件區(qū)域進(jìn)行先驗位置信息約束； 第六步驟，劃分分割界限完成分割與統(tǒng)計工作。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，所述第二步驟包括： Gamma校正步驟，選取校正值T對成像進(jìn)行Gamma校正，補(bǔ)償由于顯示設(shè)備非線性造成 的顯示特性誤差，改善透視圖像顯示效果； Gass平滑濾波步驟，選取高斯濾波模型對校正后的圖像進(jìn)行平滑濾波，消除背景噪聲 與無關(guān)點干擾，突出目標(biāo)區(qū)域，得到初步操作區(qū)域。 其中 T e[l，2.45]。3. 如權(quán)利要求1所述的方法，所述第Ξ步驟進(jìn)一步包括： 計算料盤中屯、點步驟，利用圓形擬合算法計算出X射線透視圖像的中屯、點坐標(biāo)0; 其中中屯、點0坐標(biāo)P〇(x，y) e [Pmin(X，y)，Pmax(X，y)]。 起點元器件計算步驟，計算所有元器件八鄰域內(nèi)像素 N(P)個數(shù)，篩選出離中屯、點ο最近 而且八鄰域內(nèi)像素最少的元器件即為最內(nèi)環(huán)排列中起始位置的器件Objl。 其中N(p)e[0,引。4. 如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，起點器件計算步驟進(jìn)一步包括： 捜尋操作點Of,乂)的臨近八連通域臨近點步驟，其中八鄰域為與操作點(X,*，乂)相鄰的 8個區(qū)域，在八個相鄰區(qū)域中讀取像素并統(tǒng)計，篩選出八鄰域中元素最少的器件。 其中八鄰域點分別為5. 如權(quán)利要求1所述的方法，所述第四步驟進(jìn)一步包括： 劃分法向區(qū)域步驟，根據(jù)起點器件Obji與物料盤中屯、點0的位置關(guān)系確定出兩者連線法 向方向上的相鄰區(qū)域^，即目標(biāo)器件所存在的區(qū)域； 選取目標(biāo)區(qū)域步驟，在計算出的區(qū)域中尋找與當(dāng)前操作器件相鄰的連通域Ω，即目標(biāo) 器件所在連通域。6. 如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，劃分法向區(qū)域步驟進(jìn)一步包括： 區(qū)域幾何模型創(chuàng)建步驟：W中屯、點到當(dāng)前操作器件中屯、位置的距離值Ri為半徑，提取器 件邊緣角點，并計算所有任意兩角點距離的最大值作為當(dāng)前器件的幾何特征量變闊值th， 分別W距離值Ri與量變闊值th的和差之值為半徑做出同圓屯、圓環(huán)區(qū)域，并提取料盤中屯、點 與當(dāng)前器件中屯、連線法向方向的區(qū)域。 其中，th=max{Dis(Pti，Ptj)}，Dis(Pti，Ptj)為器件邊緣中任 意兩點間距離。7. 如權(quán)利要求1所述的方法，所述第五步驟進(jìn)一步包括： 計算已處理器件中屯、點步驟，通過計算當(dāng)前已處理器件與前一臨近器件中屯、點坐標(biāo)作 為已知參數(shù)； 劃分權(quán)重窗口步驟，分別W已知器件中屯、點坐標(biāo)為圓屯、各自幾何特征量變闊值th為半 徑做圓形區(qū)域，并通過兩圓形位置做出權(quán)重窗口 Φ; 其中^ = 〇巧。 確定權(quán)重值步驟，為權(quán)重窗口不同區(qū)域賦值權(quán)重系數(shù)丫，使位于權(quán)重窗口中間位置的 權(quán)重值大于其他區(qū)域； 其中丫 e[〇，i]。 通過權(quán)重值提取目標(biāo)器件步驟，通過選取權(quán)重值最大的連通域準(zhǔn)確提取目標(biāo)器件所在 連通域。8. 如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述確定權(quán)重值步驟進(jìn)一步包括:權(quán)重窗口 提取權(quán)重值步驟，通過兩圓形區(qū)域做出權(quán)重窗口 W后，計算窗口不同區(qū)域邊界橫向間間距 值，并為間距值取向下取整函數(shù)，將處理值賦值給權(quán)重窗口相對應(yīng)位置，即權(quán)重窗口不同區(qū) 域?qū)?yīng)的權(quán)重系數(shù)值。9. 一種SMT物料盤X射線透視圖像分割檢測與計數(shù)統(tǒng)計裝置，其特征在于，該裝置包括： SMT物料盤透視圖像獲取模塊，用于獲取現(xiàn)實場景中的SMT物料盤X射線透視圖像； 關(guān)鍵點提取模塊，用于對讀取的透視圖像進(jìn)行關(guān)鍵點提取為后續(xù)操作步驟提供參考 占 . 法向位置信息約束模型模塊，用于對目標(biāo)區(qū)域的初步約束，通過關(guān)鍵點與當(dāng)前器件的 位置信息創(chuàng)建法向位置信息約束模型； 先驗位置信息約束模型模塊，用于對目標(biāo)區(qū)域的精準(zhǔn)提取，通過已知器件先位置信息 條件創(chuàng)建先驗位置信息約束模型； 區(qū)域分割與檢測統(tǒng)計模塊，用于對粘連區(qū)域的去粘連化得到最終分割后獨立器件； 結(jié)果輸出模塊，用于輸出檢測統(tǒng)計的結(jié)果。10. 如權(quán)利要求9所述的裝置，法向位置信息約束模型模塊進(jìn)一步包括： 特征表征點獲取模塊，用于提取能夠表達(dá)元器件外圍輪廓特性的特征點Pt.i，通過對 原始器件特征進(jìn)行表征，使得器件基本特征得W保留，并同時減少工作計算量； 其中i為表征點個數(shù)，ie[l，7]。 凸包函數(shù)創(chuàng)建模塊，用于為選取的特征點創(chuàng)建凸包函數(shù)F(Pt.i)，使創(chuàng)建的函數(shù)面積最 小并且表達(dá)所有特征信息。使得凸包函數(shù)能夠含括所有特征表征點，W便對原始圖像特征 完整表述； 最大間距獲取模塊，用于獲取凸包函數(shù)中能夠表示器件原有信息最大距離值Max.h; 其中￡意兩表征點間最大距離值。 法向約束區(qū)域參數(shù)獲取模塊，用于獲取最大距離值并將其傳遞給區(qū)域創(chuàng)建模塊;法向 約束區(qū)域創(chuàng)建模塊，用于創(chuàng)建法向位置信息約束區(qū)域口，W便縮減處理區(qū)域范圍，減少計算 復(fù)雜程度； 目標(biāo)區(qū)域初步提取模塊，用于在約束區(qū)域口中初步選取目標(biāo)器件所在連通域，得到初步 提取結(jié)果范圍。11. 如權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，特征表征點獲取模塊進(jìn)一步包括:骨架線 提取模塊，用于采用Sobel算法進(jìn)行圖像細(xì)化，提取保持原有輪廓連接性與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的骨架 線;使得原始器件圖像邊界進(jìn)行細(xì)化，提取可W表達(dá)原始信息的特征邊界； 關(guān)鍵點檢測模塊，用于采用化nny算法對骨架線進(jìn)行關(guān)鍵點選取，降低骨架線維數(shù)與復(fù) 雜程度;對提取出的細(xì)化邊界進(jìn)行關(guān)鍵點選取，提取可W含括原始特征信息的關(guān)鍵點作為 特征表征點； 去除偽關(guān)鍵點模塊，用于去除初步獲取的結(jié)果點中不包含原始圖像邊界信息的偽關(guān)鍵 點，提升所提取信息點的信息賭值，對無關(guān)信息點進(jìn)行抑制，降低由偽關(guān)鍵點對處理結(jié)果造 成的干擾。12. 如權(quán)利要求9所述的裝置，區(qū)域分割與檢測統(tǒng)計模塊包括： 感興趣目標(biāo)區(qū)域選取模塊，用于精準(zhǔn)選取目標(biāo)器件所在連通域； 分割界限參數(shù)獲取與劃分模塊，用于獲取并傳遞分割界限的起始點與終止點的位置信 息； 器件檢測統(tǒng)計模塊，用于通過分割界限參數(shù)劃分出分割界限完成對目標(biāo)器件的去粘連 化工作。13. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，感興趣目標(biāo)區(qū)域選取模塊進(jìn)一步包括： 目標(biāo)區(qū)域定位模塊，用于通過器件的權(quán)重值Q( Ω )在劃分出的操作區(qū)域Ω中劃分出包 含目標(biāo)器件的準(zhǔn)確連通域，通過選取最大權(quán)重值Q( Ω )所映射連通域，得到權(quán)重窗口中連通 域的完整部分； 其中S( Φ )取篩選后連通域面積，S( Φ ) e [〇，S( Ω )]。 補(bǔ)集選取模塊，用于在連通域中選取去除目標(biāo)器件的連通域，為分割界限Idiv的劃分區(qū) 域口祐J進(jìn)行鎖定； 其中分割界限存在區(qū)巧，則保留計算次劃分區(qū)域； 若，則調(diào)整劃分區(qū)域范圍至左臨界點確保分割界限在區(qū)域中所占比重。14. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，分割界限參數(shù)獲取與劃分模塊進(jìn)一步包 括： 分割界限確定模塊，用于通過讀取分割界限線寬Idiv.th、位置信息等特征然后在感興 趣目標(biāo)區(qū)域中劃分分割界限； 其中Idiv. th=max{Dis(Pti，Ptj)}，Dis(Pti，Ptj)為同一方向上分割界限任意兩點之間 距離值，Idiv.化取所有值中最大者，Idiv.化e [0，Dis(Pti，Ptj)]位置信息特征通過已有方法 獲??； 分割界限劃分模塊，用于讀取分割界限參數(shù)并確定分割界限；接收到分割界限線寬值 Idiv . th，和頂點坐標(biāo)值信息W后，按照所給定條件對分割界限進(jìn)行劃分； 去除分割界限影響模塊，用于在目標(biāo)器件的粘連位置中去除分割界限像素影響。劃分 完畢分割界限W后，在篩選得到的目標(biāo)連通域中去除分割界限所在范圍，得到分割后的目 標(biāo)器件。
【文檔編號】G06T7/00GK106097369SQ201610460098
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月16日
【發(fā)明人】耿磊, 彭曉帥, 肖志濤, 張芳, 吳駿
【申請人】天津工業(yè)大學(xué)