(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210924677.9 (22)申请日 2022.08.03 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115018828 A (43)申请公布日 2022.09.06 (73)专利权人 深圳市尹泰明电子有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区西乡街 道固兴社区固戍一路575号801 (72)发明人 程伟　杨丽丹　杨顺作　杨丽香　 杨金燕　杨丽霞　 (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 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/20(2006.01) G06V 10/762(2022.01) 审查员 张笑迪 (54)发明名称 一种电子元器件的缺陷检测方法 (57)摘要 本发明属于图像数据处理领域， 具体涉及一 种电子元器件的缺陷检测方法， 获取待检测PCB 板图像， 并得到待检测PCB板 灰度图像； 对待检测 PCB板灰度图像进行区域划分， 得到不同的区域， 获取各个区域的灰度直方图， 并采用最大类间方 差算法确定分割阈值， 对待检测PCB板灰度图像 进行图像分割， 得到分割图像； 将待检测PCB板图 像的阈值 分割图像与 PCB板的标准二值图像进行 匹配， 对匹配后的两图像进行异或操作， 得到异 或图； 获取异或图中的连通域， 统计各连通域的 面积； 比较各连通域的面积与阈值的大小， 若存 在连通域的面积大于等于阈值， 则该连通域所对 应的区域存在缺陷； 即本发明的方案通过进行局 部阈值分割， 能够精准 地进行图像阈值分割。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115018828 B 2022.10.25 CN 115018828 B 1.一种电子元器件的缺陷检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取待检测 PCB板图像， 并对所述待检测 PCB板图像进行预处理， 得到待检测 PCB板灰度 图像； 对待检测PCB板灰度图像进行区域划分， 得到不同的区域， 获取各个区域的灰度直方 图， 并采用最大类间方差算法确定分割阈值， 对待检测PCB板灰度图像进行图像分割， 得到 分割图像； 将待检测PCB板 图像的阈值分割图像与标准二值图像进行匹配， 对匹配后的两 图像进 行异或操作， 得到异或图； 获取异或图中的连通域， 统计各连通域的面积； 比较各连通域的 面积与阈值的大小， 若存在连通域的面积大于等于阈值， 则该连通域所对应的区域存在缺 陷； 其中， 对待检测PCB板灰度图像进行区域划分， 得到不同的区域的过程 为： 对待检测PCB板灰度图像进行等间隔的网格划分， 对所有网格进行第一次聚类， 得到若 干网格类别； 基于各网格类别， 分别获取任意两个网格类别的聚类中心 的横、 纵坐标值以及任意两 个网格类别的散度， 基于任意两个网格类别的横、 纵坐标的差异的绝对值以及所述散度， 确 定DBSCAN算法的聚类距离， 基于所述聚类距离， 对 所有网格类别进行再次分类， 得到第二次 聚类对应的不同区域。 2.根据权利要求1所述的一种电子元器件的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述 聚类距离 为： 其中， 为第m个网格类别的聚类中心的横坐标， 为第m个网格类别的聚类中心的纵 坐标， 为第j个网格类别的聚类中心的横坐标， 为第j个网格类别的聚类中心的纵坐标， 为第m个网格 类别与第 j个网格类别的散度。 3.根据权利要求2所述的一种电子元器件的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述散度为获 取任意两个网格类别的灰度直方图， 对各灰度直方图进行高斯拟合， 分别得到对应的单高 斯模型， 基于 两单高斯模型的方差以及均值， 得到 两个网格 类别的散度。 4.根据权利要求1所述的一种电子元器件的缺陷检测方法， 其特征在于， 还包括对第 二 次聚类对应的不同区域进行验证的步骤： 获取各区域的灰度直方图， 确定各 灰度直方图的峰值 点个数； 当各区域的峰值点个数大于等于3时， 则对应区域为待调整区域， 进而获取K个待调整 区域； 随机选取K个待调整区域中的任意一个网格类别， 以该网格类别为滑窗中心对所有网 格类别进行滑窗操作， 确定该网格 类别的相邻网格 类别； 判断所述相邻网格类别是否属于K个待调整区域中的网格类别， 若否， 则相邻网格类别 对应的网格类别为待调整类别； 若是， 则将相邻网格类别以及对应的网格类别作为待调整 类别， 依次进行判断， 得到若干个待调整类别； 采用DBSCAN聚类算法对若干个待调整类别进行重新分类， 得到分类后的调整区域；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115018828 B 2其中重新分类时的聚类距离为： 其中， 为若干个待调整类别中任意两个网格 类别之间的聚类距离， 为调整值； 所述调整值的获取 过程为： 以若干个待调整类别中所有网格 类别为顶点， 建立完全无向图； 判断任意两网格类别是否为相邻的类别， 若不相邻， 则将对应两个不相邻的顶点之间 的聚类置为一个极大值； 若相 邻， 则任意选取其中一顶点， 获取该顶点与相邻顶点之 间的聚 类距离， 按照从小到大的顺序对聚类距离进 行排序， 得到每个顶点的序号值， 将对应两顶 点 的序号值的均值作为两顶点之间的调整值。 5.根据权利要求1所述的一种电子元器件的缺陷检测方法， 其特征在于， 确定该网格类 别的相邻网格类别的过程为： 获取任意一个网格类别边缘像素点， 建立3*3的滑窗窗口， 统 计滑窗窗口沿着对应的网格类别边缘像素点滑动过程中所出现的其他类别标号， 得到与该 任意一个网格 类别相邻的网格 类别。 6.根据权利要求1所述的一种电子元器件的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述第 一次聚 类为： 获取任意两个网格的横、 纵坐标值以及两个网格内所有像素点的平均灰度值， 基于所 述横、 纵坐标值以及平均灰度值， 计算该两个网格的欧式距离， 基于所述欧式距离对所有网 格进行第一次聚类。 7.根据权利要求1所述的一种电子元器件的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述匹配采用 ORB特征点的图像匹配算法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115018828 B 3