(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 202210475328.3 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 苏州市路远智能装备有限公司 地址 215101 江苏省苏州市吴中区木渎镇 珠江南路888号3号楼3214室 (72)发明人 杨帮合　邓泽峰　贾孝荣　付文定　 黄海明　 (74)专利代理 机构 深圳市深可信专利代理有限 公司 44599 专利代理师 刘昌刚 (51)Int.Cl. G06V 10/22(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种QFP的视 觉识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种QFP的视觉识别方法， 涉 及图像识别技术领域； 该方法包括以下的步骤： S10、 图像前处理， 包括采用高斯卷积核平滑图 像、 采用自动阈值对图像进行二值化以及使用形 态学开运算过滤干扰点， 闭运算使引脚封闭； S20、 粗定位， 计算引脚的理论的最大面积和最小 面积， 提取轮廓后， 得到最小外接矩形得到box1， 并计算最小外接矩形box1的面积， 并确定其是否 为目标； S30、 掩膜图像； S40、 提取所有引脚； S50、 过滤非目标； S60、 引脚分类； S70、 计算边的中心； S80、 引脚数比对， 将元件各侧的引脚数与实际引 脚数进行比对； S90、 插值； S100、 检查引脚间距； 本发明的有益效果是： 能够有效的、 快速的定位 QFP元件， 应用于贴片机生产过程中， 避免生产品 质不良。 权利要求书3页 说明书7页 附图9页 CN 115019024 A 2022.09.06 CN 115019024 A 1.一种QFP的视 觉识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下的步骤： S10、 图像前处理， 包括采用高斯卷积核平滑图像、 采用自动 阈值对图像进行二值化以 及使用形态学开 运算过滤干扰点， 闭运 算使引脚封闭； S20、 粗定位， 计算引脚的理论的最大面积和最小面积， 提取轮廓后， 得到最小外接矩形 得到box1， 并计算 最小外接矩形box1的面积， 并确定其是否为目标； S30、 掩膜图像， 对于步骤S20中提取的所有目标， 计算其四个顶点， 将所有的顶点作为 一个整体计算最小外接矩形， 得到最小外接矩形为box2， 然后计算中心和角度； 根据设置的 图像大小和引脚长度将元件中心掩掉； S40、 提取所有引脚， 对掩膜后的图像， 再次提取轮廓， 计算最小外接矩形得到box3， 并 计算其理论面积， 根据理论 面积判断是否为目标； S50、 过滤非目标， 计算所有目标的位置， 当目标位置超过以元件四个顶点围成的区域 时， 则过滤掉该目标； S60、 引脚分类， 步骤S50中得到的所有最小外接矩形box3 统称为boxall1， 将boxall1的四 个顶点组合至序列中， 并通过该序列计算最小外接矩boxtogether； 根据boxall1中每个最小外 接矩形box3到最小外接矩boxtogether四条边的距离将所有目标分成四类boxl,boxt,boxr, boxb， 分别代表元件左侧、 上侧、 右侧、 下侧的引脚； S70、 计算边的中心， 其中元件左侧的最小外接矩形boxl计算其左侧边的中心， 元件上侧 的最小外接矩形boxt计算其上侧边的中心， 元件右侧的最小外接矩形boxr计算其右侧边的 中心， 元件下侧的最小外 接矩形boxb计算其下侧边的中心； S80、 引脚数比对， 将元件各侧的引脚数与实际引脚数进行比对； S90、 插值， 对上下两侧的引脚分别 按x方向排序， 对左右两侧的引脚分别 按y方向排序， 此后分别对上侧、 下侧、 左侧、 右侧的引脚进行插值计算； S100、 检查引脚间距。 2.根据权利要求1所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 步骤S20中， QFP元件的 参数包括： 元件宽度w、 元件高度h、 本体宽度c_w、 本体高度c_h、 引脚长度pinlength、 引脚宽度 pinwidth、 引脚间距pi npitch、 足长footlength。 3.根据权利要求2所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 步骤S20中， 当满足 以 下公式的计算结果， 则确定其 为目标： areamin＝pinlength_mi n×pinwidth_min； areamax＝w×h； areareal＝box.size.w idth×box.size.height； areareal>areamin×0.8∩areareal<areamax×1.2； 其中， areamin表示最小面积， pinlength_min表示最小脚长， pinwidth_min表示最小脚宽， 最小 面积等于最小脚长乘以最小脚宽； areamax表示最大面积， 最大面积等于元件宽度w乘以元件高度h； areareal表示引脚实际面积， box.size.width表示引脚实际宽度， box.size.height表示 引脚实际高度， 引脚实际面积等于引脚宽度乘以引脚高度。 4.根据权利要求3所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 步骤S20中， 将所有 box1的四个顶点组合至序列seqall中， 并计算序列seqall中的最小外 接矩形boxall2；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115019024 A 2将boxall2的长度与元件宽度w进行比较， 如boxall2的长度大于元件宽度w， 则沿X方向删 除boxall2两侧的点再次计算， 直至boxall2的长度收敛至元件的宽度附近； 将boxall2的宽度的元件高度h进行比较， 如boxall2的宽度的大于元件高度h， 则沿Y方向 删除boxall2两侧的点再次计算， 直至boxall2的宽度收敛至元件的高度附近； 以删除元件外 的干扰点。 5.根据权利要求2所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 步骤S40中， 根据理论 面积判断是否为目标 的方法包括： 当计算的理论面积满意以下公式的计算结果， 则确认其 为目标： areamin＝pinlength_mi n×pinwidth_min； areareal＝box.size.w idth×box.size.height； areareal>areamin×0.6∩areareal<areamin×1.4； 其中， areamin表示最小面积， pinlength_min表示最小脚长， pinwidth_min表示最小脚宽， 最小 面积等于最小脚长乘以最小脚宽； areareal表示引脚实际面积， box.size.width表示引脚实际宽度， box.size.height表示 引脚实际高度， 引脚实际面积等于引脚宽度乘以引脚高度。 6.根据权利要求1所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 步骤S50还包括： 通过 聚类算法计算引脚的长和宽， 当目标的长或宽超过通过聚类算法计算的长或宽1.5倍时， 则 过滤掉该目标。 7.根据权利要求1所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 步骤S90中， 对下测引 脚进行插值计算的方法如下： S901、 通过聚类计算下侧引脚间距为pin_pitchcluster， 若存在相邻的两脚间距pin_ pitch大于1.5倍的pi n_pitchcluster， 则此处存在缺脚； S902、 缺脚个数计算公式如下： 其中， num为 缺脚个数， pi n_pitch为大于1.5倍的pi n_pitchcluster的间距； S903、 缺脚位置计算公式如下； 其中posi为第i个引脚位置， posstart为起始缺脚位置， posend为终止缺脚位置， num为缺 脚个数。 8.根据权利要求7所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 步骤S100包括以下的 步骤： 根据聚类计算各边的引脚间距记为pitch， 分别计算各边上相邻两个引脚的间距 pitchi， 对所有两 两相邻的引脚， 当满足以下公式时， 则认为引脚不良： pitchi<pitch×0.6∪pitc hi>pitch×1.4。 9.根据权利 要求1所述的一种QFP的视觉识别方法， 其特征在于， 还包括步骤S110、 计算 位置和角度， 取各边中心的均值即为元件的中心 位置， 对各边中心分别拟合直线， 计算直线权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115019024 A 3