(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 202210971123.4 (22)申请日 2022.08.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115049653 A (43)申请公布日 2022.09.13 (73)专利权人 凤芯微电子科技 （聊城） 有限公司 地址 252000 山东省聊城市高新区九州街 道松桂路华为科技园A6 栋 (72)发明人 赵佳琦　刘轶男　 (74)专利代理 机构 郑州芝麻知识产权代理事务 所(普通合伙) 41173 专利代理师 丁伟 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/13(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (56)对比文件 CN 114782562 A,202 2.07.22 CN 114850741 A,202 2.08.05 审查员 李亚楠 (54)发明名称 基于计算机视觉的集成电路板质 量检测系 统 (57)摘要 本发明涉及基于计算机视觉的集成电路板 质量检测系统， 属于图像处理技术领域。 该系统 包括处理器和存储器， 处理器执行存储器存储的 计算机程序以实现如下步骤： 根据最优分割阈 值， 得到焊点区域图像； 对焊点区域图像进行边 缘提取， 得到各初始焊点区域边缘轮廓； 根据各 初始焊点区域边缘轮廓上的各初始边缘点， 得到 各聚类中心点； 获取各待分析像素点， 根据各待 分析像素点和各聚类中心点， 得到各待分析像素 点与各聚类中心点之间的修正隶属度； 根据修正 隶属度， 得到各目标焊点区域； 根据各目标焊点 区域对应的异常像素点数量和近圆率， 得到待检 测集成电路板的质量指标。 本发 明能提高焊点区 域质量检测的精度。 权利要求书5页 说明书13页 附图1页 CN 115049653 B 2022.12.06 CN 115049653 B 1.一种基于计算机视觉的集成电路板质量检测系统， 包括处理器和存储器， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如下步骤： 获取待检测集成电路板的表面灰度图像； 获得最优分割阈值； 根据所述最优分割阈值， 得到所述表面灰度图像对应的焊点区域 图像以及焊点区域图像上的各待分析像素点； 利用边缘检测算子对所述焊点区域图像进 行 边缘提取， 得到所述焊点区域图像对应的各初始焊点区域边缘轮廓以及各初始焊点区域边 缘轮廓上的各初始边 缘点； 根据所述各初始焊点 区域边缘轮廓上的各初始边缘点， 得到所述焊点 区域图像上的各 聚类中心点； 获取焊点区域图像上除各聚类中心点之外的各待分析像素点， 记为待分析目标像素 点； 根据各待分析目标像素点和所述焊点区域图像上 的各聚类中心点， 得到所述各待分析 目标像素点与所述各聚类中心点之间的修 正隶属度； 根据所述修正隶属度， 得到各目标焊点区域； 获得各目标焊点区域对应的目标边缘轮 廓以及各目标边缘轮廓上 的目标边缘点； 根据所述 目标边缘点， 得到各目标焊点区域对应 的异常像素点数量； 根据各目标焊点区域的周长和面积， 得到各目标焊点区域对应的近圆 率； 根据所述异常像素点数量和近圆率， 得到待检测集成电路板的质量指标； 所述得到所述各待分析目标像素点与所述各聚类中心点之间的修正隶属度的方法， 包 括： 根据焊点 区域图像上的各待分析目标像素点与 各聚类中心点之间的欧氏距离、 各待分 析目标像素点的灰度值以及各聚类中心 点的灰度值， 得到焊点区域图像上的各待分析目标 像素点与各聚类中心点之间的初始隶属度； 对于任一聚类中心点和焊点区域图像上的任一待分析目标像素点： 将该聚类中心点与 该待分析目标像素点进行连接， 得到以该聚类中心点和该待分析目 标像素点 为端点的线段； 获取以该聚类中心点和该待分析目标像素点为端点的线段上初始隶属度大于预设隶 属度阈值的待分析目标像素点， 记为特 征像素点； 根据各特征像素点与 该聚类中心点之间的欧氏距离、 各特征像素点与 该聚类中心点之 间的初始隶属度、 该待分析目标像素点与该聚类中心点之 间的欧氏距离以及该待分析目标 像素点与该聚类中心点之 间的初始隶属度， 得到该待分析目标像素点与该聚类中心 点之间 的修正隶属度； 根据如下公式计算该待分析目标像素点与该聚类中心点之间的修 正隶属度： 其中， 为焊点区域图像上的第s个待分析目标像素点与第v个聚类中心 点之间的修正 隶属度， 为以该聚类中心点和该待分析目标像素点为端点的线段上的特征像素点数量， 为焊点区域 图像上的第s个待分析目标像素点与第v个聚类中心点之间的初始隶属度，权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115049653 B 2为焊点区域图像上的第s个待分析目标像素点与第v个聚类中心点之间的欧氏距离， 为以该聚类中心点和该待分析目标像素点为端点的线段上 的第g个特征像素点与第v个聚 类中心点之间的欧氏距离， 为以该聚类中心点和该待分析目标像素点为端点的线段上 的第g个特 征像素点与第v个聚类中心点之间的初始隶属度； 所述得到待检测集成电路板的质量指标的方法， 包括： 根据各目标焊点 区域的近圆率以及各目标焊点区域内的异常像素点数量， 得到各目标 焊点区域的质量指标； 对于任一目标焊点区域， 根据如下公式计算该目标焊点区域的质量指标： 其中， 为该目标焊点区域的质量指标， 为该目标焊点区域内的异常像素点数量， 为 目标焊点区域的近圆率， 为该目标焊点区域内的目标焊点区域像素点数量； 将各目标焊点区域的质量指标的均值作为 集成电路板的质量指标； 所述得到所述表面灰度图像对应的焊点区域图像以及焊点区域图像上的各待分析像 素点以及得到所述焊点区域图像对应的各初始焊点区域边缘轮廓以及各初始焊点区域边 缘轮廓上的各初始边 缘点的方法， 包括： 将表面灰度图像上 灰度值大于等于最优分割阈值的像素点记为待分析像素点； 根据各待分析像素点， 得到所述表面灰度图像对应的焊点区域图像； 所述焊点区域图 像中仅含有 待分析像素点； 利用canny算子对焊点区域图像进行边缘提取， 得到焊点区域图像上的各边缘轮廓， 记 为各初始焊点区域边缘轮廓； 将所述初始焊点区域边缘轮廓上的各待分析像素点记为初始 边缘点； 对于任一 聚类中心点， 根据如下公式计算焊点区域图像上的各待分析目标像素点与 该 聚类中心点之间的初始隶属度： 其中， 为焊点区域图像上的第s个待分析目标像素点与第v个聚类中心 点之间的初始 隶属度， 为焊点区域图像上的第s个待分析目标像素点与第v个聚类中心点之间的欧氏 距离， 为焊点区域图像上的第 s个待分析 目标像素点的灰度值， 为第v个聚类中心点的 灰度值， e为自然常数。 2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的集成电路板质量检测系统， 其特征在于， 所述 获得最优分割阈值的方法， 包括： 获取第一分割阈值以及第一分割阈值的分割效果评价指标； 判断第一分割阈值的分割 效果评价指标是否小于预设评价阈值， 若是， 则判定第一分 割阈值对表面灰度图像进 行分割的效果不好， 并根据第一分割阈值的分割效果评价指标和 第一分割阈值， 得到第二分割阈值， 获得第二分割阈值的分割效果评价指标， 判断第二分割 阈值的分割效果评价指标是否小于预设评价阈值， 若是， 则判定第二分割阈值对表面灰度 图像进行分割的效果不好， 则根据第二分割阈值的分割效果评价指标和第二分割阈值， 得 到第三分割阈值； 以此类推， 直至首次出现分割阈值的分割效果评价指标大于等于预设评权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115049653 B 3