本申請公開了一種光器件焊盤質量的檢測方法和檢測系統。屬于光器件技術領域，一種光器件焊盤質量的檢測方法和檢測系統包括如下步驟：步驟1：將待測光器件布置于工業相機的正下方，使得待測光器件的焊盤所在平面朝向工業相機的鏡頭，圖像信息獲取模塊獲取待測光器件焊盤的圖像信息；步驟2：圖像信息獲取模塊將圖像信息輸入至特征識別模塊中，特征識別模塊識別待測光器件上的4個焊盤；步驟3：利用特征識別模塊，從圖像信息中識別出焊盤所在位置，然后得到焊盤的中心，進而將焊盤的中心連線得到的線段的角度來判斷是否合格，從而能夠增加測量效率。
【技術實現步驟摘要】
本申請涉及光器件檢測，具體而言，涉及一種光器件焊盤質量的檢測方法和檢測系統。
技術介紹
1、光器件中會存在一種圓形的電子元件，該電子元件上會有4個焊盤，對于這4個焊盤需要同一側的2個焊盤中心的連線，與另一側2個焊盤中心的連線相互平行。目前的方案中，一般都是采用人工的方式手動檢測4個焊盤的位置是否準確。
2、檢測時，工作人員先找到焊盤的中心點，然后用角度測量工具來測量同一側的2個焊盤中心的連線，與另一側2個焊盤中心的連線是否相互平行。因為焊盤的體積小，所以工作人員在測量時難度大、效率低。
技術實現思路
1、本申請的內容部分用于以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本申請的內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。
2、作為本申請的第一個方面，為了解決光器件檢測難度大、效率低的技術問題，本申請提供了一種光器件焊盤質量的檢測方法，包括如下步驟：
3、步驟1：將待測光器件布置于工業相機的正下方，使得待測光器件的焊盤所在平面朝向工業相機的鏡頭，圖像信息獲取模塊獲取待測光器件焊盤的圖像信息；
4、步驟2：圖像信息獲取模塊將圖像信息輸入至特征識別模塊中，特征識別模塊識別待測光器件上的4個焊盤；
5、步驟3：信息判斷模塊獲取4個焊盤的中心點的位置，將同一側的2個焊盤的中心點相連得到線段ab，將另一側的2個焊盤的中心點相連得到線段cd；
>6、計算線段ab與線段cd最小的夾角，如果夾角小于預設角度閾值則向上位機反饋待測光器件合格的信息，如果夾角大于預設角度閾值則向上位機反饋待測光器件不合格的信息。7、針對手動檢測準確性低、效率低的問題。本方案中，利用特征識別模塊，從圖像信息中識別出焊盤所在位置，然后得到焊盤的中心，進而將焊盤的中心相連，得到兩條線段，根據兩條線段的角度來判斷是否合格，從而相比較于工人手動測量的方式，本方案能夠增加測量效率。
8、進一步的，步驟1中，將待測光器件布置于工業相機的正下方，并獲取待測光器件的標識信息，將標識信息發送至上位機，上位機根據標識信息獲取待測光器件的模板信息。
9、本方案中將標識信息發送至上位機，從而能夠實現自動登記待測光器件合格信息的功能。如果測量的光器件合格，則上位機將該待測光器件對應的標識信息設置為合格，反之設置為不合格，如此能夠連續的進行待測光器件的檢測工作，增加了檢測效率。
10、作為本申請的第二個方面，在識別待測光器件上4個焊盤的位置時，如果直接采用圖像識別算法，需要花費大量的時間訓練圖像識別模型，才能夠保證訓練精度，如此會導致訓練的成本高。為此，本申請采用如下步驟：
11、進一步的，步驟2包括如下步驟：
12、步驟21：上位機向特征識別模塊發送待測光器件的模板信息；
13、步驟22：特征識別模塊基于待測光器件的模板信息識別圖像信息中的線條特征，以識別出待測光器件中的4個焊盤。
14、本申請所提供的方案中，特征識別模塊在識別光器件之前，會獲取待測光器件的模板信息，所以特征識別模塊能夠在識別前獲取圖像信息的形制，進而在識別焊盤時，是通過待測光器件中的特征與模板信息中的特征進行對比的方式，識別待測光器件的焊盤，如此相比較于直接訓練識別算法，本方案中因為已經明確了特征識別模塊需要識別的特征的特點，所以訓練量將會非常少，進而降低了訓練成本。
15、更進一步的，模板信息至少包括焊盤的色域信息和焊盤邊緣的特征信息。
16、更進一步的，步驟22包括如下步驟：
17、步驟221：特征識別模塊從模板信息中識別出焊盤的色域信息；
18、步驟222：特征識別模塊基于色域信息將圖像信息中其余色域的像素點設置為1，將處于色域信息內的像素點設置為0；
19、步驟223：對于圖像信息中像素點為零的區域，識別其邊緣特征是否為焊盤邊緣的特征信息；如果是則該區域為焊盤，如果不是則該區域不是焊盤；
20、步驟224：對所有圖像信息中像素點為零的區域依次進行邊緣特征判斷，以識別出4個焊盤。
21、本方案中，模板信息包括了焊盤的色域信息和焊盤邊緣的特征信息，所以在對比焊盤時，只需要先將預定色域的圖像特征提取出來，再對提取出來的圖像特征的邊緣特征與焊盤邊緣的特征信息對比，如果相同則說明提取出來的區域為焊盤，反之則不是，如此相比較于現有的圖像識別算法，不需要識別圖像信息中的紋理信息等復雜的圖像信息，只需要用顏色濾波器進行篩選，然后對每個區域的邊緣進行形狀對比既可，進而可以減少訓練成本，并增加識別精度。
22、作為本申請的第三個方面，為了解決因為待測光器件擺放角度不同，或者待測光器件型號不同所導致的產品差異，而引起的待測光器件存在高度差、視野差對焊盤識別的影響。本申請提供了如下技術方案：
23、所述的步驟1和步驟2之間還包括步驟2a；
24、步驟2a：圖像信息獲取模塊將圖像信息發送至位置修正模塊，位置修正模塊對圖像信息中每個像素點進行畸變修正。
25、進一步的，步驟2a中：位置修正模塊基于如下畸變模型對圖像信息中所有的像素點進行修正；
26、；
27、；
28、其中，（u1，v1）為標定板角點畸變后的像素坐標，（u0，v0）為標定板角點的標準像素坐標，（u，v）為標定板角點理想的無畸變的像素坐標，k1和k2為圖像畸變系數，r為標定板角點到工業相機中心的距離，z為標定板角點在相機坐標系下的深度坐標，標定板角點為相機標定時的特征點。
29、作為本申請的第四個方面，本申請提供了一種光器件焊盤質量的檢測系統，包括：
30、上位機，用于記錄各待測光器件的檢測結果；
31、工業相機，布置于待測光器件的正上方，使得待測光器件的焊盤所在平面朝向工業相機的鏡頭；
32、圖像信息獲取模塊，與工業相機信號連接，獲取待測光器件焊盤的圖像信息；
33、特征識別模塊，與圖像信息獲取模塊連接，特征識別模塊識別待測光器件上的4個焊盤；
34、信息判斷模塊，獲取4個焊盤的中心點的位置，將同一側的2個焊盤的中心點相連得到線段ab，將另一側的2個焊盤的中心點相連得到線段cd；
35、計算線段ab與線段cd最小的夾角，如果夾角小于預設角度閾值則向上位機反饋待測光器件合格的信息，如果夾角大于預設角度閾值則向上位機反饋待測光器件不合格的信息。
36、進一步的，所述的光器件焊盤質量的檢測系統還包括位置修正模塊；
37、位置修正模塊分別與圖像信息獲取模塊和特征識別模塊信號連接；
38、位置修正模塊獲取圖像信息將圖像信息修正后發送至特征識別模塊。
39、本申請的有益效果在于：本方案中，利用特征識別模塊，從圖像信息中識別出焊盤所本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于，包括：如下步驟：
2.根據權利要求1所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：步驟1中，將待測光器件布置于工業相機的正下方，并獲取待測光器件的標識信息，將標識信息發送至上位機，上位機根據標識信息獲取待測光器件的模板信息。
3.根據權利要求2所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：步驟2包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：模板信息至少包括焊盤的色域信息和焊盤邊緣的特征信息。
5.根據權利要求3所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：步驟22包括如下步驟：
6.根據權利要求2所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：所述的步驟1和步驟2之間還包括步驟2a；
7.一種光器件焊盤質量的檢測系統，其特征在于：包括：
8.根據權利要求7所述的光器件焊盤質量的檢測系統，其特征在于：所述的光器件焊盤質量的檢測系統還包括位置修正模塊；
【技術特征摘要】
1.一種光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于，包括：如下步驟：
2.根據權利要求1所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：步驟1中，將待測光器件布置于工業相機的正下方，并獲取待測光器件的標識信息，將標識信息發送至上位機，上位機根據標識信息獲取待測光器件的模板信息。
3.根據權利要求2所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：步驟2包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的光器件焊盤質量的檢測方法，其特征在于：模板...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊攀，許遠忠，張強，
申請(專利權)人：成都光創聯科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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