(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211270025.4 (22)申请日 2022.10.18 (71)申请人 启东市航 新实用技 术研究所 地址 226000 江苏省南 通市启东市惠丰庙 角工业园区 (72)发明人 周刊　 (74)专利代理 机构 北京真致博文知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11720 专利代理师 娄华 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/187(2017.01) (54)发明名称 一种PCB板面异 物智能检测方法 (57)摘要 本发明涉及印刷电路板检测技术领域， 具体 涉及一种PCB板面异物智能检测方法， 该方法采 集PCB板图像并得到灰度图像； 提取灰度图像中 的闭合连通域， 得到异物区域； 统计异物区域中 阴影像素点的数量， 获取阴影大小程度； 基于阴 影像素点的灰度值获取阴影灰度程度； 进而 得到 异物区域的边缘阴影程度； 基于异物区域内像素 点的灰度值获取包裹油墨像素点和显露像素点， 以包裹油墨像素点和显露像素点的数量差值在 对应异物区域中的数量占比作为油墨包裹程度； 根据边缘阴影程度和油墨包裹程度获取脱落风 险指数； 基于脱落风险指数的大小筛选出不合格 产品。 本发 明能够保留存在 脱落风险较小的异物 的PCB板， 在保证使用安全的前提下减少生产成 本。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115359043 A 2022.11.18 CN 115359043 A 1.一种PCB板面异 物智能检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 俯视采集传送带 上的PCB板图像， 分割出PCB板区域的图像并灰度化得到灰度图像； 提取灰度图像中的闭合连通域， 通过计算连通域边缘的梯度方向变化率， 得到异物区 域； 统计异物 区域中阴影像素点的数量， 以阴影像素点在异物 区域中的数量占比作为阴影 大小程度； 基于阴影像素点的灰度值获取阴影灰度程度； 对阴影大小程度和阴影灰度程度 加权求和得到异 物区域的边 缘阴影程度； 基于异物区域内像素点的灰度值获取包裹油墨像素点和显露像素点， 以包裹油墨像素 点和显露像素点的数量差值在对应异 物区域中的数量占比作为油墨包裹 程度； 根据所述边缘阴影程度和所述油墨包裹程度获取脱落风险指数； 基于脱落风险指数的 大小筛选出不合格产品。 2.根据权利要求1所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述闭合连通 域的提取 方法为： 通过自适应阈值法将所述灰度图像进行二值化处理得到二值图像， 在二值图像中进行 连通域分析得到闭合连通 域。 3.根据权利要求1所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述梯度方向 变化率的获取 方法为： 以连通域的顶点作为连通域的边缘起点， 获取该像素点的梯度方向， 根据边缘像素点 的邻域灰度值特征， 沿着白色边缘点顺时针滑至下一边缘像素点， 并获取下一边缘像素点 的梯度方向， 直至得到整个连通域边缘的所有梯度方向， 基于梯度方向变化的角度获取连 通域边缘的梯度方向变化 率。 4.根据权利要求3所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述基于梯度 方向变化的角度获取 连通域边缘的梯度方向变化 率， 包括： 设置夹角阈值， 将夹角度数为0的梯度方向编码为0， 对于不为0的夹角， 将夹角度数小 于所述夹角阈值的梯度方向编码为 1， 否则编码为2， 统计编 码为2的数量作为所述梯度方向 变化率。 5.根据权利要求4所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述异物区域 的获取方法为： 统计编码的总数量， 并以总数量的三分之二作为异物阈值， 将所述梯度方向变化率与 异物阈值进行比较， 大于所述异 物阈值时， 对应的连通 域为异物区域。 6.根据权利要求1所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述统计异物 区域中阴影 像素点的数量， 包括： 获取所述灰度图像的灰度直方图， 统计灰度直方图中频数最大的灰度值， 作为PCB板表 面的灰度值特 征， 灰度值小于灰度值特 征的像素点 为阴影像素点， 获取 阴影像素点的数量。 7.根据权利要求6所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述阴影灰度 程度的获取 方法为： 计算阴影区域内每个像素点灰度值与所述灰度值特征之间的差值， 计算所有差值的平 均值作为所述阴影灰度程度。 8.根据权利要求1所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述基于异物 区域内像素点的灰度值获取包裹油墨像素点和显露像素点， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359043 A 2将异物区域内灰度值在灰度值特征 范围内的像素点作为包裹油墨像素点， 将灰度值 大于灰度值特 征+5的像素点作为异 物未被油墨包裹的显露像素点。 9.根据权利要求1所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述脱落风险 指数的获取 方法为： 分别对所述边缘阴影程度和所述油墨包裹程度赋予不同的权重， 得到相应的加权结 果， 以边缘阴影程度 的加权结果与油 墨包裹程度的加权结果的比值作为所述脱落风险指 数。 10.根据权利要求1所述的一种PCB板面异物智能检测方法， 其特征在于， 所述基于脱落 风险指数的大小筛 选出不合格产品， 包括： 将所述脱落风险指数归一化， 设置脱落阈值， 当脱落风险指数的归一化结果大于所述 脱落阈值时， 存在脱落 风险， 此时的PCB板为 不合格产品。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359043 A 3