技术特征：
1.一种计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取计算机pcb主板图像，对所述计算机pcb主板图像进行灰度化处理，得到对应的计算机pcb主板灰度图像；计算所述计算机pcb主板灰度图像上各像素点对应的梯度幅值和梯度方向，根据所述各像素点对应的梯度幅值对所述计算机pcb主板灰度图像进行划分，得到多个等势区域；根据各等势区间内像素点对应的梯度幅值计算各等势区间与相邻的等势区间的梯度幅值差异，并根据所述梯度幅值差异计算各等势区间的梯度幅值非均匀度；根据各等势区间内像素点对应的梯度角度计算各等势区间对应的角度离散度，并根据各等势区间对应的梯度幅度非均匀度和角度离散度计算各等势区间对应的丰富度；根据各等势区间对应的中心位置坐标和各等势区间内像素点对应的梯度幅值计算各等势区间对应的坡度；根据各等势区间对应的丰富度和坡度计算各等势区间对应的阈值的置信度区间长度，根据所述计算机pcb主板灰度图像上各像素点对应的梯度幅值计算阈值的置信度区间的中值，并根据各等势区间对应的阈值的置信度区间长度和所述中值对所述计算机pcb主板灰度图像上各像素点是否为边缘点进行判别；根据判别结果对所述计算机pcb主板灰度图像上的点进行定位，定位后将焊点区域与对应的标准焊点区域进行比较，根据比较结果判断所述计算机pcb主板灰度图像是否存在焊接缺陷。2.根据权利要求1所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述各像素点对应的梯度幅值对所述计算机pcb主板灰度图像进行划分，得到多个等势区域，包括：以设定步长在所述计算机pcb主板灰度图像中选取等势区域初始生长点，对于任一等势区域初始点，将该等势区域初始点作为生长点，在该生长点的周围的八邻域中的像素点中寻找是否有像素点的梯度幅值小于幅值阈值，如果有这样的像素点则将像素点合并到等势区域初始点所在的等势区间，并将新加入的像素点作为新的生长点继续生长，直到没有新加入的像素点为止；判断各等势区间包含的像素点数目，对于包含像素点数目小于设定数目的等势区间进行滤除，滤除后得到多个等势区域。3.根据权利要求1所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各等势区间内像素点对应的梯度幅值计算各等势区间与相邻的等势区间的梯度幅值差异，并根据所述梯度幅值差异计算各等势区间的梯度幅值非均匀度，包括：利用如下公式计算各等势区间对应的梯度幅值非均匀度：利用如下公式计算各等势区间对应的梯度幅值非均匀度：其中，表示的是某等势区间的梯度幅值非均匀度，表示的是该等势区间的梯度幅
值均值，表示的是该等势区间的第i个相邻的等势区间的梯度幅值均值，的是该等势区间与第i个相邻的等势区间的中心位置坐标的欧式距离，表示的是该等势区间与所有相邻的等势区间的中心位置坐标的欧式距离的均值，为该等势区间对应的相邻的等势区间的数目。4.根据权利要求1所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各等势区间内像素点对应的梯度角度计算各等势区间对应的角度离散度，包括：利用如下公式计算各等势区间对应的角度离散度：其中，代表的是某等势区间对应的角度离散度，代表的是该等势区间包含的角度区间的数目，表示的是在该等势区间包含的个角度区间中第个角度区间的频率，代表的是个角度区间的平均频率，代表的是在该等势区间包含的个角度区间中第个角度区间的序号，代表的是该等势区间包含的所有角度区间的序号均值，为调节参数。5.根据权利要求1所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各等势区间对应的中心位置坐标和各等势区间内像素点对应的梯度幅值计算各等势区间对应的坡度，包括：对于任一等势区间，判断出在各象限中距离该等势区间距离最近的等势区间，将这些距离最近的等势区间进行合并，得到该等势区间对应的第一级梯度圈；判断出在各象限中距离该等势区间距离第二近的等势区间，将这些距离第二近的等势区间进行合并，得到该等势区间对应的第二级梯度圈；判断出在各象限中距离该等势区间距离第三近的等势区间，将这些距离第三近的等势区间进行合并，得到该等势区间对应的第三级梯度圈；分别计算第一、二和三级梯度圈与该等势区间的平均欧式距离，以及第一、二、三级梯度圈的平均梯度幅值，并按照如下公式计算该等势区间对应的坡度：其中，代表等势区间对应的坡度，代表该等势区间对应的第级梯度圈的平均梯度幅值，，表示的是该等势区间的梯度幅值均值，为该等势区间对应的第级梯度圈中的所有像素点与该等势区间的中心位置的欧式距离的均值。6.根据权利要求1所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各等势区间对应的丰富度和坡度计算各等势区间对应的阈值的置信度区间长度，包括：利用如下公式计算各等势区域的缩放因子：
其中，为某等势区域的缩放因子，为该等势区间的丰富度，为该等势区间的坡度；对所述计算机pcb板灰度图像中所有的等势区域进行均衡化操作，求出等势区域最大的缩放因子和最小的缩放因子，将阈值置信度区间缩放因子调节到区间内，对阈值置信度区间缩放因子进行操作得到调节后的缩放因子，计算得到所述计算机pcb板灰度图像中各等势区域的阈值的置信度区间长度，为最大阈值置信度区间长度。7.根据权利要求6所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述计算机pcb主板灰度图像上各像素点对应的梯度幅值计算阈值的置信度区间的中值，并根据各等势区间对应的阈值的置信度区间长度和所述中值对所述计算机pcb主板灰度图像上各像素点是否为边缘点进行判别，包括：利用大津法对所述计算机pcb板灰度图像上所有像素点的梯度幅值求出最佳阈值，将所述最佳阈值作为所述计算机pcb板灰度图像中各像素点对应的置信度区间的中值；分析像素点是否在某一等势区域内，如果像素点在等势区域内，则基于该等势区域的阈值置信度区间长度计算该像素点的阈值区间，如果像素点不在某一等势区域内，则计算与该像素点空间位置距离最近的等势区域，将最近的等势区域的阈值置信度区间长度作为该像素点的阈值置信度区间长度，并进行阈值区间计算；如果某一像素点的梯度幅值不小于对应的阈值区间，则将该像素点归类于边缘点，如果像素点的梯度幅值小于阈值区间的最小值，则将该像素点归类于非边缘点。8.根据权利要求1所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据判别结果对所述计算机pcb主板灰度图像上的点进行定位，包括：构建所述计算机pcb板灰度图像对应的二值图像，二值图像中边缘像素点的灰度值为0，非边缘像素点的灰度值为255；将所述计算机pcb板灰度图像对应的二值图像作为霍夫梯度圆算法的输入，得到圆形边缘；设置圆心位置距离阈值，将所述计算机pcb板灰度图像中的圆心点坐标之差小于圆心位置距离阈值的同心的圆形边缘提取出来，并将圆心坐标作为所述计算机pcb板灰度图像的点位置。9.根据权利要求8所述的计算机pcb主板焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述定位后将焊点区域与对应的标准焊点区域进行比较，根据比较结果判断所述计算机pcb主板灰度图像是否存在焊接缺陷，包括：计算所述计算机pcb板灰度图像中焊点区域与标准焊点区域的结构相似性；如果结构相似性小于，则判定所述计算机pcb板灰度图像中该焊点区域是缺陷区域；如果不小于
，则判定所述计算机pcb板灰度图像中该焊点区域是正常区域。
技术总结
本发明涉及一种计算机PCB主板焊接缺陷检测方法，属于测试缺陷的存在技术领域。该计算机PCB主板焊接缺陷检测方法利用可见光手段获取了待检测的计算机PCB主板图像，通过将该计算机PCB主板图像对应的灰度图像上焊点区域与对应的标准焊点区域进行比较，实现了对待检测的计算机PCB主板是否存在焊接缺陷的判断。本发明实现了对计算机PCB主板是否存在焊接缺陷的检测，属于一种自动检测方法，相较于现有的基于人工目检的方式提高了检测效率。基于人工目检的方式提高了检测效率。基于人工目检的方式提高了检测效率。
技术研发人员：成骁 陈成 陆丹华 刘小虎 景红艳 姜建梅 王新峰
受保护的技术使用者：江苏宝翼通讯科技有限公司
技术研发日：2022.09.30
技术公布日：2022/11/2