申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2021-11-10

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN114022464B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/155

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2022.02.25#实质审查的生效;2022.02.08#公开

摘要：本发明提供一种贴片电阻焊点内部空洞自适应检测方法，该方法首先提出一种自适应分区策略对贴片电阻图像进行分区域操作，通过分区处理能够提高检测算法对背景的鲁棒性；然后，对较暗区域采用基于形状先验的灰度自适应水平集方法进行空洞检测，多尺度形状先验能量项的引入能够更好的引导多尺度多目标的分割以及重叠空洞的分割，而灰度自适应能量项能够极大提高检测算法的时间效率和分割精度；对较亮区域，提出一种自适应圆形卷积核检测空洞，自适应圆形卷积核能够根据不同图像的空洞分布情况增强空洞与背景之间的对比度，从而提高阈值分割算法的检测精度。最后，采用形状因子和平均灰度策略剔除由背景痕迹和过锡孔造成的误检测，实现贴片电阻焊点内部空洞精细检测。

主权项：1.一种贴片电阻焊点内部空洞自适应检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将贴片电阻X-Ray图像自适应分割为较亮和较暗两个区域；S2：对步骤S1得到的结果进行空洞检测，具体过程包括：1、基于自适应圆形卷积核的较亮区域空洞缺陷粗检测：设Total张贴片电阻X-Ray图像中第j张图像的较亮区域为其中j＝1,2,.....,Total，对首先采用自适应阈值分割，然后采用形态学处理剔除干扰，再获取最大空洞面积Sj，则可设计相应的圆形卷积核其核尺寸Wj为： 设Wj＝5，圆形卷积核的设计为： 中元素之和为零且形状呈圆形，由式2可知，不同贴片电阻图像的较亮区域拥有不同的圆形卷积核，采用所获取的自适应圆形卷积核进行卷积操作后，再采用导向滤波进行滤波操作，最后采用OTSU实现贴片电阻图像较亮区域的空洞缺陷粗检测2、灰度自适应能量项：为提高水平集模型的对初始轮廓的鲁棒性，提高分割效率，提出基于灰度自适应的局部预拟合能量项，在水平集函数演化之前，通过求解两个预拟合函数e1x和e2x分别用来近似局部区域中轮廓内外的图像强度： 其中局部窗口H尺寸在一定程度上决定了预拟合函数e1x和e2x，从而影响水平集函数的演化，通过实验发现，不同尺寸的H对贴片电阻图像的分割效果和时间有较大的的影响，核尺寸越小，消耗时间越少但对于教暗区域的分割效果也越差；核尺寸越大，消耗时间越多且在较亮区域容易出现过度分割，基于此提出基于灰度自适应的确定H的尺寸，对于较暗区域中的像素点其M尺寸大小为： 基于灰度自适应预拟合能量函数并引入水平集函数φ可表示为： 其中Kσ是高斯核函数；3、多尺度形状先验能量项：在贴片电阻图像中，空洞是以圆或类圆的形状存在，为解决贴片电阻图像中空洞重叠、空洞位于背景差异界线以及存在背景痕迹干扰现象，提出了基于空洞多尺度形状先验的能量函数构建，并引入水平集框架，多尺度形状先验能量项的构建过程如下： 其中xi,yi为的第i个水平集函数的圆心，ri为半径，并分别可在二进制图上应用形态运算确定，然后根据式7创建二值形状先验： 根据式8可更新形状先验： 曲线每次演化都会动态更新之前的形状先验，根据式9设计正则化能量项： 4、基于形状先验的灰度自适应水平集的较暗区域空洞缺陷粗检测：结合上述灰度自适应预拟合能量项EGA以及形状先验能量项Esp，总的能量泛函如下： 其中表示图像域，x,y∈Ω，υ、u和λ是两个正常数，Kσ是高斯核函数，Hεx和δεx是正则化的Heaviside和Dirac函数，定义为式12： 使用最速下降法最小化得到以下梯度下降流： 其中esx和elx分别表示： 式13为该模型求解水平集函数的演化方程，通过式15迭代求解最优即为较暗区域的空洞粗检测将上述较亮区域空洞粗检测和较暗区域空洞粗检测简单合并得到空洞粗检测图像 中的若干个连通域可能就是待检测的空洞区域；S3：对步骤S2的得到的结果进行空洞精细检测，具体过程包括：背景痕迹通常形状不规则，采用形状因子来剔除其造成的误检测，设空洞粗检测图像中第l个连通域的面积为Al、周长为Ll，其形状因子SFl定义如下： 由式17可知，该连通域越接近于圆形，SFl值越大且趋近于1，反之则越小趋向于0，设置阈值T1即可剔除误检测，得到进一步检测结果虽然经过形状因子特征可以剔除贴片电阻图像中的一些非类圆干扰，但是过锡孔也是呈现圆形或类圆形，为此，提出一种平均灰度判定策略进一步抑制过锡孔干扰：设在中第l个连通域对应的原贴片电阻图像区域为Rsl，Rsl的最小外接矩形区域为Recl，则采用以下平均灰度判定策略判断Rsl是否为空洞区域：meanRsl-meanRecl-RslT218其中，mean·是求平均灰度值的操作，T2为阈值，若式18成立则认为Rsl是空洞，保留该连通域，否则剔除；经过步骤S3后即实现了空洞缺陷的精细检测，最后通过计算空洞面积与贴片电阻图像的总面积之比，即可得到空洞占比率。

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