技术摘要：
本发明公开了一种PCBA电路板的缺陷检测方法，包括：获得包含有PCBA电路板中被检测对象所在区域的原始图像并进行噪声滤除；对完成噪声滤除后的图像进行自适应二值化处理；利用目标特征模板从完成自适应二值化处理后的图像中识别出被检测对象，并从原始图像中提取出被检  全部
背景技术：
PCBA，即Printed  Circuit  Board  Assembly(印刷电路板装配)的简称，也就是说 PCBA是PCB(印刷电路板)空板经过SMT(Surface  Mounted  Technology，表面贴装技术)上件 和DIP(Dual  In-line  Package，双列直插式封装)插件的整个制程。 PCBA电路板的工业生产中由于生产工艺及材料原因，可能产生缺陷，比如，芯片焊 盘通常会在SMT贴片中产生气泡，导致芯片焊盘接触面积减少，产生故障，影响产品良率。生 产中对焊盘中的气泡通常使用X光拍摄照片的形式进行抽检，人工观察X光图像中焊盘内部 气泡是否过多或气泡面积是否过大，统计SMT工艺的品质。该方法虽然可以检测焊盘中气泡 缺陷排查出不良PCBA电路板，但是效率低下，需要耗费大量人工去识别缺陷焊盘，并且不能 精确定量分析焊盘缺陷程度，从而不能有效帮助管控生产质量。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供一种PCBA电路板的缺陷检测方法、非易失性计算机可读存 储介质和电子设备，以实现自动识别PCBA电路板中被检测对象的缺陷，特别是焊盘中的气 泡和/或过孔中的气泡，并统计缺陷占被检测对象的大小，提高检测的自动化和信息化程 度。 本发明的技术方案是这样实现的： 一种PCBA电路板的缺陷检测方法，包括： 获得包含有PCBA电路板中被检测对象所在区域的原始图像并进行噪声滤除； 对完成所述噪声滤除后的图像进行自适应二值化处理； 利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别出所述被检测 对象，并从所述原始图像中提取出被检测对象原始图像，其中所述被检测对象原始图像为 包含被检测对象的原始图像； 对所述被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷特征颜色的被 检测对象二值化图像； 将所述缺陷特征颜色的像素点总数与所述被检测对象二值化图像的像素点总数 的比值，作为所述缺陷占所述被检测对象面积的比值。 进一步，对包含有PCBA电路板中被检测对象区域的原始图像进行噪声滤除，包括： 采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续； 通过提高图像对比度以清晰特征边缘； 采用双边滤波以增强相似区域；以及， 采用同态滤波或者分区域局部滤波以消除背景差。 4 CN 111583216 A 说　明　书 2/9 页 进一步，所述的采用中值滤波以消除椒盐噪声导致的边界线不连续，包括： 执行至少一次15×15中值滤波。 进一步，所述的利用目标特征模板从完成所述自适应二值化处理后的图像中识别 出所述被检测对象，包括： 利用所述目标特征模板，并采用OpenCV视觉库，使用多尺度模板匹配方法、轮廓相 似度匹配方法、判断轮廓层次及轮廓大小方法，从完成所述自适应二值化处理后的图像中 识别出所述被检测对象。 进一步，所述的对所述被检测对象原始图像进行滤波和二值化处理得到含有缺陷 特征颜色的被检测对象二值化图像，包括： 判断所述被检测对象原始图像是否曝光均匀，如果是，则对所述被检测对象原始 图像执行第一滤波及图像二值化处理以获得含有所述缺陷特征颜色的所述被检测对象二 值化图像，否则，对所述被检测对象原始图像执行第二滤波及自适应二值化处理以获得含 有所述缺陷特征颜色的所述被检测对象二值化图像。 进一步，所述第一滤波包括： 中值滤波和双边滤波。 进一步，所述第二滤波包括： 中值滤波、双边滤波和同态滤波。 进一步，所述图像二值化处理包括： 遍历所有二值化阈值，针对每个所述二值化阈值对完成所述第一滤波后的图像执 行二值化处理，获得轮廓最佳的含有所述缺陷特征颜色的所述被检测对象二值化图像。 进一步，所述被检测对象为焊盘，所述目标特征模板为焊盘特征模板，所述缺陷为 所述焊盘中的气泡；和/或， 所述被检测对象为过孔，所述目标特征模板为过孔特征模板，所述缺陷为所述过 孔中的气泡。 一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储指 令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如上任一项所述的PCBA电路板的缺陷 检测方法中的步骤。 一种电子设备，包括： 至少一个处理器；以及， 与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一 个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上任一项所述的PCBA电路板的缺陷检测方 法中的步骤。 从上述方案可以看出，本发明的PCBA电路板的缺陷检测方法，实现了自动识别X光 图像中的被检测对象区域的缺陷并统计缺陷所占被检测对象区域的大小，提高了检测的自 动化和信息化程度，并且在X光检测图像的缺陷检测中获得了理想的效果，识别率可达到 99％以上。在实际应用中，可根据应用场景和被检测对象调整各种相关参数以获得理想的 识别效果，通过更改目标特征模板的样式可以用于识别其他各种目标几何图形。 5 CN 111583216 A 说　明　书 3/9 页 附图说明 图1为本发明实施例的PCBA电路板的缺陷检测方法流程图； 图2为本发明实施例的焊盘区域气泡检测方法流程图； 图3为本发明实施例的过孔区域气泡检测方法流程图； 图4A为本发明实施例中的目标特征模板的第一样式示意图； 图4B为本发明实施例中的目标特征模板的第二样式示意图； 图5为本发明实施例中的目标区域的二次处理流程示意图； 图6为本发明实施例所获得的含有气泡的焊盘图像的示意图； 图7为本发明实施例的电子设备示意图。