一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法

摘要

本发明公开一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，涉及测量技术领域，解决的技术问题是当前SMT贴片加工用来料测量及定位能力滞后。采用的技术方案是通过光学检测系统获取来料的图像信息，并将图像信息传递到计算机进行图像处理；在获取图像数据信息时，通过三级定位方法对SMT贴片加工用来料进行定位；本发明能够通过自动化测量的方式实现SMT贴片加工用来料的测量和定位能力。大大提高了SMT贴片加工用来料流水线测量的工作效率。

权利要求

1.一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，其特征在于：在生产流水线中放入SMT贴片加工用来料，通过光学检测系统获取来料的图像信息，并将图像信息传递到计算机进行图像处理；在获取图像数据信息时，通过三级定位方法对SMT贴片加工用来料进行定位；其中第一定位方法通过传感器感测SMT贴片加工用来料数据信息，实现SMT贴片加工用来料信息的初步定位；初步定位反映SMT贴片加工用来料的类型；第二定位方法是通过分类器筛选方法实现SMT贴片加工用来料数据信息筛选，同类型的SMT贴片加工用来料被放行，不同类型的SMT贴片加工用来料被阻挡流向下一工位；第三定位方法是通过基于元数据引擎的模板匹对方法实现SMT贴片加工用来料单个来料数据信息的筛选，阻挡具有故障来料数据信息流向下一工位；基于元数据引擎的模板匹对方法为：在BOM元器件数据库中设置数据库引擎，通过访问引擎对数据库引擎寻找SMT贴片加工用来料的数据信息，访问引擎为元数据访问引擎，元数据访问引擎为BOM元器件数据库中的不同SMT贴片加工用来料加工数据信息，当检索到的SMT贴片加工用来料与BOM元器件数据库内的模板数据信息一致时，则将这些SMT贴片加工用来料放行，否则阻止SMT贴片加工用来料放行；

光学检测系统包括图像获取模块、图像处理模块、DSP处理单元、LED阵列照明单元和A/D转换单元，其中DSP处理单元分别与图像获取模块、A/D转换单元和LED阵列照明单元连接，图像获取模块与图像处理模块连接，其中DSP处理单元为TMS320C6747芯片，图像处理模块包括改进SURF算法模型；改进SURF算法模型包括图像特征提取模块和与所述图像特征提取模块连接的加速器，其中：改进SURF算法模型的工作方法为：在LED阵列照明单元尺度空间中检测SMT贴片加工用来料，确定SMT贴片加工用来料的尺度和大小，然后利用SMT贴片加工用来料所在图像邻域的主倾斜方向作为目标的方向特征，采用积分图像加速器实现卷积运算速度加速，积分图像加速器通过压缩图像的方式提高单位面积内的图像存储量，最后利用极值点邻域梯度信息生成12*12维的特征点描述符，通过图像信息分割进而实现SMT贴片加工用来料分割。

2.根据权利要求1所述的一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，其特征在于：改进SURF算法模型处理SMT贴片加工用来料的方法包括：首先设置尺度空间为G（x，y，σ）卷积，以将原始SMT贴片加工用来料图像映射到尺度空间G（x，y，σ）范围内，G（x，y，σ）是在立体空间单位内显示SMT贴片加工用来料图像数据信息，对获取的图像二维灰度处理为：（1）

在公式（1）中，符号∗表示卷积运算，（x，y）表示像素在图像中的位置，σ表示比例空间因子； I（x，y）是SMT贴片加工用来料灰度图像像素，以SMT贴片加工用来料图像原点和点（x，y）为对角顶点的矩阵区域中所有像素的总和表达式为：（2）

式（2）中，I（0 x，y）表示以SMT贴片加工用来料图像原点和点（x，y）为对角顶点的矩阵区域中所有像素的总和；差分函数是不同尺度的两个核之间的差，差分函数为：（3）

式（3）中，k是介于3‑4之间的常数，L（x，y，σ）是指SMT贴片加工用来料图像尺度；然后筛选SMT贴片加工用来料特征点并定位；选候选特征点，以消除不稳定的特征点；根据候选特征点周围的数据拟合二次函数，准确估计特征点的位置和比例函数为：（4）

T

式（4）中，X=(x，y，σ) 表示SMT贴片加工用来料图像信息原始采样点的偏移量； 表示位置点， 对位置点进行一级偏置计算量， 对位置点进行二级偏置计算量， 表示准确估计特征点的位置函数， 表示比例函数，  表示对位置点进行三级偏置计算量， 对位置点未进行偏置的计算量。

3.根据权利要求1所述的一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，其特征在于：传感器为压力传感器、负压传感器、角度传感器、位置传感器、图像传感器、光电传感器或者材质传感器。

4.根据权利要求1所述的一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，其特征在于：分类器为决策树分类器。

说明书

一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法

技术领域

[0001] 本发明涉及测量技术领域，且更确切地涉及一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法。

背景技术

[0002] SMT贴片指的是在PCB基础上进行加工的系列工艺流程的简称，PCB（Printed Circuit Board)为印刷电路板。SMT是表面组装技术（表面贴装技术）（Surface Mounted Technology的缩写），是电子组装行业里最流行的一种技术和工艺。SMT贴片加工前来料检验是保证贴片质量的首要条件，元器件、PCB板、SMT贴片加工材料的质量直接影响PCB板的贴片质量。因此，对元器件电性能参数及焊接端头、引脚的可焊性，PCB板的可生产性设计及焊盘的可焊性，焊膏、贴片胶、棒状焊料、焊剂、清洗剂等SMT贴片加工材料的质量等，都要有严格的来料检验和管理制度。

[0003] 现有技术中，贴片加工车间通常进行以下外观检查，

[0004] 1.目视或用放大镜检查元器件的焊端或引脚表面是否氧化或有无污染物。

[0005] 2.元器件的标称值、规格、型号、精度、外形尺寸等应与产品工艺要求相符。

[0006] 3.SOT、SOIC的引脚不能变形，对引线间距为0.65mm以下的多引线QFP器件，其引脚共面性应小于0.1mm(可通过贴装机光学检测)。

[0007] 4.要求清洗的产品，清洗后元器件的标记不脱落，且不影响元器件性能和可靠性(清洗后目检)。

[0008] 上述方法虽然在一定程度上提高了SMT贴片加工用来料检测能力，但在大型生产流水线中，大量的SMT贴片加工用来料无法实现自动化检测，在对SMT贴片检测时，定位能力滞后。

发明内容

[0009] 针对上述技术的不足，本发明公开一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，能够通过自动化测量的方式实现SMT贴片加工用来料的测量和定位能力，提高了检测精度和流水线生产能力。

[0010] 为了实现上述技术效果，本发明采用以下技术方案：

[0011] 一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，其中包括：在生产流水线中放入SMT贴片加工用来料，通过光学检测系统获取来料的图像信息，并将图像信息传递到计算机进行图像处理；

[0012] 在获取图像数据信息时，通过三级定位方法对SMT贴片加工用来料进行定位；

[0013] 其中第一定位方法通过传感器感测SMT贴片加工用来料数据信息，实现SMT贴片加工用来料信息的初步定位；初步定位反映SMT贴片加工用来料的类型；

[0014] 第二定位方法是通过分类器筛选方法实现SMT贴片加工用来料数据信息筛选，同类型的SMT贴片加工用来料被放行，不同类型的SMT贴片加工用来料被阻挡流向下一工位；

[0015] 第三定位方法是通过基于元数据引擎的模板匹对方法实现SMT贴片加工用来料单个来料数据信息的筛选，将具有故障来料数据信息被阻挡流向下一工位。

[0016] 作为本发明进一步的技术方案，光学检测系统包括图像获取模块、图像处理模块、DSP处理单元、LED阵列照明单元和A/D转换单元，其中DSP处理单元分别与图像获取模块、A/D转换单元和LED阵列照明单元连接，图像获取模块与图像处理模块连接，其中DSP处理单元为TMS320C6747芯片，图像处理模块包括改进SURF算法模型。

[0017] 作为本发明进一步的技术方案，改进SURF算法模型包括图像特征提取模块和与所述图像特征提取模块连接的加速器，其中：

[0018] 改进SURF算法模型的工作方法为：在LED阵列照明单元尺度空间中检测SMT贴片加工用来料，确定SMT贴片加工用来料的尺度和大小，然后利用SMT贴片加工用来料所在图像邻域的主倾斜方向作为目标的方向特征，采用积分图像加速器实现卷积运算速度加速，积分图像加速器通过压缩图像格式的方式提高单位面积内的图像存储量，最后利用极值点邻域梯度信息生成12*12维的特征点描述符，通过图像信息分割进而实现SMT贴片加工用来料分割。

[0019] 作为本发明进一步的技术方案，改进SURF算法模型处理SMT贴片加工用来料的方法包括：

[0020] 首先设置尺度空间为G（x，y，σ）卷积，以将原始SMT贴片加工用来料图像映射到尺度空间G（x，y，σ）范围内，G（x，y，σ）是在立体空间单位内显示SMT贴片加工用来料图像数据信息，对获取的图像二维灰度处理为：

[0021] （1）

[0022] 在公式（1）中，（x，y）表示像素在图像中的位置，σ表示比例空间因子； I（x，y）是SMT贴片加工用来料灰度图像像素，以SMT贴片加工用来料图像原点和点（x，y）为对角顶点的矩阵区域中所有像素的总和表达式为：

[0023] （2）

[0024] 公式（2）中，I（0 x，y）表示以SMT贴片加工用来料图像原点和点（x，y）为对角顶点的矩阵区域中所有像素的总和；差分函数是不同尺度的两个核之间的差，差分函数为：

[0025] （3）

[0026] 公式（3）中，k是介于3‑4之间的常数，L（x，y，σ）是指SMT贴片加工用来料图像尺度；然后筛选SMT贴片加工用来料特征点并定位；选候选特征点，以消除不稳定的特征点；根据候选特征点周围的数据拟合二次函数，准确估计特征点的位置和比例函数为：

[0027] （4）

[0028] 公式（4）中，X=(x，y，σ)T表示SMT贴片加工用来料图像信息原始采样点的偏移量；表示位置点， 对位置点进行一级偏置计算量， 对位置点进行二级偏置计算量，表示准确估计特征点的位置函数， 表示比例函数；，  表示对位置点进行三级偏置计算量， 对位置点未进行偏置的计算量。

[0029] 作为本发明进一步的技术方案，传感器为压力传感器、负压传感器、角度传感器、位置传感器、图像传感器、光电传感器或者材质传感器。

[0030] 作为本发明进一步的技术方案，分类器为决策树分类器。

[0031] 作为本发明进一步的技术方案，基于元数据引擎的模板匹对方法为：

[0032] 在BOM元器件数据库中设置数据库引擎，通过访问引擎对数据库引擎寻找SMT贴片加工用来料的数据信息，访问引擎为元数据访问引擎，元数据访问引擎为BOM元器件数据库中的不同SMT贴片加工用来料加工数据信息，当检索到的SMT贴片加工用来料与BOM元器件数据库内的模板数据信息一致时，则将这些SMT贴片加工用来料放行，否则阻止SMT贴片加工用来料放行。

[0033] 本发明有益的积极效果在于：

[0034] 区别于常规技术，利用光学检测系统获取来料的图像信息，利用三级定位方法对SMT贴片加工用来料进行定位，利用改进的SURF算法模型，并传到计算机进行图像处理，能够通过自动化测量的方式实现SMT贴片加工用来料的测量和定位能力，提高了检测精度和流水线生产能力。

附图说明

[0035] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：

[0036] 图1为本发明总体架构示意图；

[0037] 图2为本发明中元数据引擎的模板匹对方法架构示意图。

具体实施方式

[0038] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

[0039] 如图1所示，一种SMT贴片加工用来料测量及定位方法，包括：

[0040] 在生产流水线中放入SMT贴片加工用来料，通过光学检测系统获取来料的图像信息，并将图像信息传递到计算机进行图像处理；

[0041] 在获取图像数据信息时，通过三级定位方法对SMT贴片加工用来料进行定位；

[0042] 其中第一定位方法通过传感器感测SMT贴片加工用来料数据信息，实现SMT贴片加工用来料信息的初步定位；初步定位反映SMT贴片加工用来料的类型；

[0043] 第二定位方法是通过分类器筛选方法实现SMT贴片加工用来料数据信息筛选，同类型的SMT贴片加工用来料被放行，不同类型的SMT贴片加工用来料被阻挡流向下一工位；

[0044] 第三定位方法是通过基于元数据引擎的模板匹对方法实现SMT贴片加工用来料单个来料数据信息的筛选，将具有故障来料数据信息被阻挡流向下一工位。

[0045] 如图1所示，在上述实施例中，光学检测系统包括图像获取模块、图像处理模块、DSP处理单元、LED阵列照明单元和A/D转换单元，其中DSP处理单元分别与图像获取模块、A/D转换单元和LED阵列照明单元连接，图像获取模块与图像处理模块连接，其中DSP处理单元为TMS320C6747芯片，图像处理模块包括改进SURF算法模型。

[0046] 在上述实施例中，改进SURF算法模型包括图像特征提取模块和与所述图像特征提取模块连接的加速器，其中：

[0047] 改进SURF算法模型的工作方法为：在LED阵列照明单元尺度空间中检测SMT贴片加工用来料，确定SMT贴片加工用来料的尺度和大小，然后利用SMT贴片加工用来料所在图像邻域的主倾斜方向作为目标的方向特征，采用积分图像加速器实现卷积运算速度加速，积分图像加速器通过压缩图像格式的方式提高单位面积内的图像存储量，最后利用极值点邻域梯度信息生成12*12维的特征点描述符，通过图像信息分割进而实现SMT贴片加工用来料分割。

[0048] 改进SURF算法模型处理SMT贴片加工用来料的方法包括：

[0049] 首先设置尺度空间为G（x，y，σ）卷积，以将原始SMT贴片加工用来料图像映射到尺度空间G（x，y，σ）范围内，G（x，y，σ）是在立体空间单位内显示SMT贴片加工用来料图像数据信息，对获取的图像二维灰度处理为：

[0050] （1）

[0051] 在公式（1）中，符号∗表示卷积运算，（x，y）表示像素在图像中的位置，σ表示比例空间因子，σ值越小，相应的比例越小，保留的图像细节越多，随着σ逐渐增加，SMT贴片加工用来料图像变得越来越平滑。I（x，y）是SMT贴片加工用来料灰度图像像素，以SMT贴片加工用来料图像原点和点（x，y）为对角顶点的矩阵区域中所有像素的总和表达式为：

[0052] （2）

[0053] 公式（2）中，I（0 x，y）表示以SMT贴片加工用来料图像原点和点（x，y）为对角顶点的矩阵区域中所有像素的总和；

[0054] 为了有效地检测尺度空间中的稳定特征点，需要使用高斯差分函数将原始SMT贴片加工用来料图像投影到差分尺度空间中。差分函数是不同尺度的两个核之间的差，差分函数为：

[0055] （3）

[0056] 公式（3）中，k是介于3‑4之间的常数，L（x，y，σ）是指SMT贴片加工用来料图像尺度；

[0057] 在实际实现中，使用两个相邻尺度SMT贴片加工用来料图像的相减来获得差分尺度空间D（x，y，σ），因为相减操作大大减少了计算量。

[0058] 然后筛选SMT贴片加工用来料特征点并定位；选候选特征点，以消除不稳定的特征点；删除低对比度SMT贴片加工用来料图像信息候选特征点，根据候选特征点周围的数据拟合二次函数，准确估计特征点的位置和比例函数为：

[0059] （4）T

[0060] 公式（4）中，X=(x，y，σ)表示SMT贴片加工用来料图像信息原始采样点的偏移量；表示位置点， 对位置点进行一级偏置计算量， 对位置点进行二级偏置计算量，表示准确估计特征点的位置函数， 表示比例函数。 表示对位置点进行三级
偏置计算量， 对位置点未进行偏置的计算量。

[0061] 在具体实施例中，沿SMT贴片加工用来料图像信息边的一个方向上的曲率很小，垂直于边的方向上的曲率增加。因此，如果主曲率比太大，可以删除边点，因为Hessian矩阵的特征值与主曲率成正比。因此，为了提高SMT贴片加工用来料图像信息图像处理能力，主曲率由Hessian矩阵计算：

[0062]  （5）

[0063] 公式（5）中，H是指Hessian矩阵，ratio是指SMT贴片加工用来料图像沿边方向上的曲率，r为公式化简参数。其比值的大小只与r有关，随着r的增加，该比率也增加，当r=1时，比值取最小值。因此，可以通过比率计算来消除边缘点。但由于求Hessian矩阵时要先高斯平滑，然后求二阶导数，这在离散的像素点是用模板卷积形成的。

[0064] 实施例中，光学检测系统的主要作用是获取SMT贴片加工用来料的数据信息，在一种实施例中，图像获取模块通常为摄像机，通过采用高清摄像机获取SMT贴片加工用来料的数据信息，以实现SMT贴片加工用来料信息测量，其中图像获取模块采集的图像信息为SMT贴片加工用来料PCB板信息、晶体管、二极管、SMT贴片、电感、磁珠、连接器、晶振等BOM元器件，当A/D转换单元接收到SMT贴片加工用来料数据信息时，通过开启A/D转换动作。A/D转换单元将采集到的模拟信号换号成数字信号后，向DSP处理单元发送中断信号，则可通过DSP处理单元实现数据的处理。DSP处理单元能够把计算输出的相量信息进行时刻标注。DSP处理单元中的核心处理部件主要采用TI公司的TMS320C6747芯片，MS320C6747芯片的运算速度能够满足300MHz的使用要求，其设置有测量装置控制的串行端口、16个串行器与FIFO缓冲器连通的多通道串行端15(McASP)。然后将处理后的信息抄写到双口RAM数据区域，这样能够实现ARM数据管理模块的识别与读取。本装置采用的双口RAM芯片采用的是IDT70V28L20PFI，其上具有32K的数据缓存容量。

[0065] 在上述步骤中，传感器为压力传感器、负压传感器、角度传感器、位置传感器、图像传感器、光电传感器或者材质传感器。

[0066] 在上述步骤中，分类器为决策树分类器。

[0067] 在上述步骤中，基于元数据引擎的模板匹对方法为：

[0068] 在BOM元器件数据库中设置数据库引擎，通过访问引擎对数据库引擎寻找SMT贴片加工用来料的数据信息，访问引擎为元数据访问引擎，元数据访问引擎为BOM元器件数据库中的不同SMT贴片加工用来料加工数据信息，当检索到的SMT贴片加工用来料与BOM元器件数据库内的模板数据信息一致时，则将这些SMT贴片加工用来料放行，否则阻止SMT贴片加工用来料放行。

[0069] 在具体实施例中，通过构建空间元数据模型，设计元数据引擎系统，通过元数据引擎使用户能够快速从元数据库中搜索和查询元数据，充分发挥元数据的定位、监测功能，集成原数据与数据为一体，实现元数据的快速管理。在选择数据源时，需要通过采用元数据访问引擎，通过访问引擎在共享元数据库中检索，输出检索记录，比如数据源隶属于哪个数据库，BOM元器件数据库属于哪些表格，包含有哪些属性等。数据库的构建为垂直关系的分布式检索，将各个不同节点设备输出的数据存储在数据库中，统一存储与管理。通过访问引擎进入数据库后，能够通过日志记录的方式存储在日志数据库中，日志数据库可以包含用户访问的时间和需求。通过日志记录，用户可以校验数据写入时的正确与否，如果觉得不妥，可以修改访问引擎，再次访问时，选择新的数据源。然后，修改信息会自动更新在数据库内，[0070] 虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。