贴合定位方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及电子产品生产技术领域，尤其涉及一种贴合定位方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在车载屏幕pcb自动化生产过程中，需要将pcb板与贴合元件准确贴合，其中，传统的贴合手段是通过人工，或者机器进行贴合，但是人工贴合成本较高，效率很低，机器贴合过程中，由于贴合元件与pcb板之间存在大量引脚，导致在贴合时，无法精准定位pcb板与贴合元件之间的位置，从而存在质量瑕疵，影响用户体验。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种贴合定位方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中pcb元件定位贴合组装时，定位精度不高，导致存在质量瑕疵的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种贴合定位方法，所述方法包括以下步骤：
6.获取目标定位相机采集到的待处理图像，所述待处理图像包括：pcb板图像与贴合元件图像；
7.将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数；
8.根据所述目标补偿参数控制目标贴合设备进行移动，以使贴合元件与pcb板贴合。
9.可选地，所述将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数，包括：
10.将所述pcb板图像通过预设视觉定位模型进行视觉定位，获得第一平移补偿量与第一角度补偿量；
11.将所述贴合元件图像通过预设位姿确定模型进行位姿计算，获得第二平移补偿量与第二角度补偿量；
12.基于所述第一平移补偿量与所述第二平移补偿量生成目标平移补偿量，根据所述第一角度补偿量与所述第二角度补偿量生成目标角度补偿量；
13.将所述目标平移补偿量与所述目标角度补偿量记为目标补偿参数。
14.可选地，将所述pcb板图像通过预设视觉定位模型进行视觉定位，获得第一平移补偿量与第一角度补偿量，包括：
15.提取所述pcb板图像中的像素坐标信息，并根据所述像素坐标信息确定pcb板中心坐标信息；
16.根据所述像素坐标信息确定pcb板图像夹角集合，并基于所述pcb板图像夹角集合生成第一角度补偿量；
17.根据所述pcb板中心坐标信息与预设第一基准点坐标信息确定第一平移补偿量。
18.可选地，所述将所述贴合元件图像通过预设位姿确定模型进行位姿计算，获得第二平移补偿量与第二角度补偿量，包括：
19.提取所述贴合元件图像中的引脚坐标点集；
20.基于所述引脚坐标点集通过矩形分解策略构建目标拟合直线；
21.根据所述目标拟合直线对应的目标直线方程确定所述贴合元件图像的直线交点坐标信息；
22.根据所述角点坐标信息确定贴合元件中心坐标信息与第二角度补偿量；
23.基于所述贴合元件中心坐标信息与预设第二基准点坐标信息确定第二平移补偿量。
24.可选地，所述基于所述引脚坐标点集通过矩形分解策略构建目标拟合直线，包括：
25.根据预设拟合策略与所述目标拟合直线获得第一拟合矩阵；
26.获取所述第一拟合矩阵对应的正交矩阵与三角矩阵；
27.根据所述正交矩阵与所述三角矩阵对所述第一拟合矩阵进行奇异值分解，获得第二拟合矩阵；
28.对所述第二拟合矩阵进行奇异值分解，获得目标常数阈值与单位正交向量；
29.基于所述目标常数阈值与所述单位正交向量生成目标直线方程。
30.可选地，所述获取目标定位相机采集到的待处理图像之后，还包括：
31.对所述待处理图像进行图像灰度处理，并将灰度处理后的待处理图像通过图像预处理模型进行图像二值化处理，获得目标图像；
32.所述将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数的步骤，包括：
33.将所述目标图像中的目标pcb板图像与所述目标贴合元件图像分别通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数。
34.可选地，所述对所述待处理图像进行图像灰度处理，并将所述灰度处理后的待处理图像通过图像预处理模型进行图像二值化处理，获得目标图像，包括：
35.对所述待处理图像进行图像灰度处理，获得目标灰度图像对应的第一灰度值与第二灰度值；
36.根据所述第一灰度值与所述第二灰度值确定图像分割阈值；
37.根据所述图像分割阈值对所述待处理图像进行图像分割，获得所述待处理图像对应的第一待处理图像与第二待处理图像；
38.根据所述第一待处理图像与所述第二待处理图像确定第一待处理图像灰度均值以及第二待处理图像灰度均值；
39.根据所述第一待处理图像灰度均值与所述第二待处理图像灰度均值确定待处理图像分割阈值；
40.基于所述待处理图像分割阈值对所述待处理图像进行二值化处理，获得目标图像。
41.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种贴合定位装置，所述贴合定位装置包括：
42.图像获取模块，用于获取目标定位相机采集到的待处理图像，所述待处理图像包括：pcb板图像与贴合元件图像；
43.误差定位模块，用于将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数；
44.贴合定位模块，用于根据所述目标补偿参数控制目标贴合设备进行移动，以使贴合元件与pcb板贴合。
45.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种贴合定位设备，所述贴合定位设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的贴合定位程序，所述贴合定位程序配置为实现如上文所述的贴合定位方法的步骤。
46.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有贴合定位程序，所述贴合定位程序被处理器执行时实现如上文所述的贴合定位方法的步骤。
47.本发明公开了一种贴合定位方法，所述贴合定位方法包括：获取目标定位相机采集到的待处理图像，所述待处理图像包括：pcb板图像与贴合元件图像；将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数；根据所述目标补偿参数控制目标贴合设备进行移动，以使贴合元件与pcb板贴合，与现有技术相比，本发明通过分别对pcb板图像与贴合元件图像进行误差补偿分析，获取pcb板图像与贴合元件图像的目标补偿参数，以实现pcb板图像与贴合元件图像之间的精准定位，再通过控制目标贴合设备基于目标补偿参数进行移动，以使贴合元件与pcb板成功贴合，避免了现有技术中pcb元件定位贴合组装时，定位精度不高，导致存在质量瑕疵的技术问题，提高了pcb元件定位贴合的精准度。
附图说明
48.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的贴合定位设备的结构示意图；
49.图2为本发明贴合定位方法第一实施例的流程示意图；
50.图3为本发明贴合定位方法一实施例的pcb板元件贴合示意图；
51.图4为本发明贴合定位方法第二实施例的流程示意图；
52.图5为本发明贴合定位方法一实施例的pcb板mark点坐标示意图；
53.图6为本发明贴合定位方法一实施例的pcb板结构图示意图；
54.图7为本发明贴合定位方法第三实施例的流程示意图；
55.图8为本发明贴合定位装置第一实施例的结构框图。
56.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
57.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
58.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的贴合定位设备结构示意图。
59.如图1所示，该贴合定位设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏
(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
60.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对贴合定位设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
61.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及贴合定位程序。
62.在图1所示的贴合定位设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明贴合定位设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在贴合定位设备中，所述贴合定位设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的贴合定位程序，并执行本发明实施例提供的贴合定位方法。
63.本发明实施例提供了一种贴合定位方法，参照图2，图2为本发明一种贴合定位方法第一实施例的流程示意图。
64.本实施例中，所述贴合定位方法包括以下步骤：
65.步骤s10：获取目标定位相机采集到的待处理图像，所述待处理图像包括：pcb板图像与贴合元件图像。
66.需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理或者数据传输的设备，例如：电脑、服务器以及控制芯片等，还可以是其他具有相同或者相似功能的电子设备，本实施例对比不做具体限制，在本实施以及下述实施例中，将会以控制元件贴合的控制器为例进行说明。
67.值得说明的是，在本实施例中，在进行pcb板贴合时，参考图3，可以通过机械手控制贴合元件与pcb板进行贴合，其中，1为机械手，2为吸盘，3为pcb板，4为上定位相机，5为贴合元件，6为下定位相机。
68.此外，本实施中，目标定位相机包括用于采集贴合元件图像的上定位相机，与用于采集pcb板的下定位相机，本实施例对此不做具体限制。
69.步骤s20：将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数。
70.可以理解的是，预设误差定位模型用于对pcb板图像进行视觉定位计算，还可以用于对贴合元件图像进行位姿状态计算，其中，在分别对pcb板图像进行视觉定位计算与对贴合元件图像进行位姿状态计算之后，获得pcb板与贴合元件之间的补偿参数。
71.易于理解的是，目标补偿参数用于控制机械手的移动，以使贴合元件可以准确的贴合在pcb板上，目标补偿参数包括：目标平移补偿量与目标角度补偿量，其中，目标平移补偿量包括：横向的平移补偿量与纵向的平移补偿量。
72.应当说明的是，目标补偿参数是指pcb板定位误差加上贴合元件的定位误差，其中，目标平移补偿量为pcb板平移定位误差与贴合元件的平移定位误差之和；目标角度补偿量为pcb板角度定位误差与贴合元件的角度定位误差之和，获取目标平移补偿量与目标角度补偿量的公式为：
[0073][0074]
δα＝αb α
p
[0075]
其中，δx是指横向的目标平移补偿量，δy是指纵向的平移补偿量，δx
p
、δy
p
分别是贴合元件横向的平移定位误差以及纵向的平移定位误差，δxb、δyb分别是pcb板横向的平移定位误差以及纵向的平移定位误差，δα是指目标角度补偿量，αb、α
p
分别是指pcb板的角度定位误差以及贴合元件的角度定位误差。
[0076]
步骤s30：根据所述目标补偿参数控制目标贴合设备进行移动，以使贴合元件与pcb板贴合。
[0077]
可以理解的是，还可以通过对目标定位相机进行相机参数标定，以使在控制机械手与吸盘移动贴合元件时，以使采集到的图像实时更新，其中，相机参数标定，可以采用tsai两步标定方法，还可以是其他具有相同或者相似功能的标定方法，本实施例对此不做具体限制。
[0078]
在具体实现中，在通过tsai两步标定方法对相机参数进行标定时，可以是通过求解旋转矩阵r、平移向量t
x
以及ty以及图像的尺度因子s
x
；在计算焦距f，镜头的畸变系数k以及平移分量tz以完成相机参数标定。
[0079]
本实施例公开了一种贴合定位方法，所述贴合定位方法包括：获取目标定位相机采集到的待处理图像，所述待处理图像包括：pcb板图像与贴合元件图像；将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数；根据所述目标补偿参数控制目标贴合设备进行移动，以使贴合元件与pcb板贴合，本实施例通过分别对pcb板图像与贴合元件图像进行误差补偿分析，获取pcb板图像与贴合元件图像的目标补偿参数，以实现pcb板图像与贴合元件图像之间的精准定位，再通过控制目标贴合设备基于目标补偿参数进行移动，以使贴合元件与pcb板成功贴合，避免了现有技术中pcb元件定位贴合组装时，定位精度不高，导致存在质量瑕疵的技术问题，提高了pcb元件定位贴合的精准度。
[0080]
参考图4，图4为本发明一种贴合定位方法第二实施例的流程示意图。
[0081]
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s20，包括：
[0082]
步骤s201：将所述pcb板图像通过预设视觉定位模型进行视觉定位，获得第一平移补偿量与第一角度补偿量。
[0083]
需要说明的是，预设视觉定位模型用于对pcb板图像进行视觉定位，第一平移补偿量是指对pcb板图像进行视觉定位之后获得的pcb板的误差平移量，第一角度补偿量是指对pcb板图像进行视觉定位之后获得的pcb板的角度误差平移量。
[0084]
进一步地，为了获得pcb板对应的第一平移补偿量与第一角度补偿量，所述步骤s201，包括：
[0085]
提取所述pcb板图像中的像素坐标信息，并根据所述像素坐标信息确定pcb板中心坐标信息；
[0086]
根据所述像素坐标信息确定pcb板图像夹角集合，并基于所述pcb板图像夹角集合生成第一角度补偿量；
[0087]
根据所述pcb板中心坐标信息与预设第一基准点坐标信息确定第一平移补偿量。
[0088]
值得说明的是，像素坐标信息是指采集到的pcb板图像上的mark点的像素坐标，参考图5，在本实施中，mark点可以是pcb板的四个顶角坐标，还可以是用户定义的像素坐标，本实施例对此不做具体限制。
[0089]
例如：pcb板图像中的mark点坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)，则通过这四个mark点坐标计算pcb板的中心坐标位置可以是(xc,yc)，其中，中心坐标的获取公式为：
[0090][0091]
其中，xc为中心点横坐标，yc为中心点纵坐标。
[0092]
可以理解的是，pcb板图像夹角集合是指pcb板长边和短边沿水平和垂直方向的图像夹角，其中，获取pcb板图像夹角集合的公式为：
[0093][0094][0095]
其中，x1,x2,x3,x4分别是指四个mark点坐标的横坐标，y1,y2,y3,y4分别是指四个mark点坐标的纵坐标。
[0096]
在具体实现中，第一角度补偿量是指pcb板的旋转角度，其中，通过四个pcb板图像夹角集合确定pcb板对应的第一角度补偿量的公式为：
[0097]
αb＝(α
12
α
22
α
32
α
42
)
[0098]
其中，αb指pcb板对应的第一角度补偿量，α1，α2，α3，α4分别是指pcb板长边和短边沿水平和垂直方向的图像夹角。
[0099]
应当说明的是，预设第一基准点坐标信息是指贴合元件的理想中心坐标(xb,yb)，其中，通过pcb板中心坐标信息与预设第一基准点坐标信息确定第一平移补偿量的公式为：
[0100][0101]
其中，xb,yb为贴合元件的理想中心坐标值，δxb、δyb分别是pcb板横向的平移定位误差以及纵向的平移定位误差。
[0102]
步骤s202：将所述贴合元件图像通过预设位姿确定模型进行位姿计算，获得第二平移补偿量与第二角度补偿量。
[0103]
值得说明的是，预设位姿确定模型用于对贴合元件图像进行视觉定位，第二平移补偿量是指对贴合元件图像进行位姿计算之后获得的贴合元件的误差平移量，第二角度补偿量是指对贴合元件图像进行位姿计算之后获得的贴合元件的角度误差平移量。
[0104]
进一步地，为了获得第二平移补偿量与第二角度补偿量，所述步骤s202，包括：
[0105]
提取所述贴合元件图像中的引脚坐标点集；
[0106]
基于所述引脚坐标点集通过矩形分解策略构建目标拟合直线；
[0107]
根据所述目标拟合直线对应的目标直线方程确定所述贴合元件图像的直线交点坐标信息；
[0108]
根据所述角点坐标信息确定贴合元件中心坐标信息与第二角度补偿量；
[0109]
基于所述贴合元件中心坐标信息与预设第二基准点坐标信息确定第二平移补偿量。
[0110]
需要说明的是，由于在进行元件贴合时，需要将贴合元件的每一个引脚都对应的与pcb板上的引脚位置相对应，从而提高贴合质量，参考图6，3-1为pcb板定位孔，3-2为pcb板mark点，3-3为贴合元件引脚，因此需要将贴合元件图像中引脚坐标与pcb板上的引脚坐标对应。
[0111]
在具体实现中，分别获取贴合元件的4组引脚的中心坐标点集，采用矩形分解法将每组点集拟合成一条直线，建立偏差和目标函数：
[0112][0113]
通过求解目标函数的平方和最小值，可以令平面上的一条直线由以下公式表示：
[0114][0115]
其中，(n1,n2)是单位正交向量，r的方程如下：
[0116]
r＝n1x n2y c
[0117]
其中，|r|为待拟合的点到拟合直线的距离。
[0118]
进一步地，为了准确的获得目标拟合直线，所述基于所述引脚坐标点集通过矩形分解策略构建目标拟合直线，包括：
[0119]
根据预设拟合策略与所述目标拟合直线获得第一拟合矩阵；
[0120]
获取所述第一拟合矩阵对应的正交矩阵与三角矩阵；
[0121]
根据所述正交矩阵与所述三角矩阵对所述第一拟合矩阵进行奇异值分解，获得第二拟合矩阵；
[0122]
对所述第二拟合矩阵进行奇异值分解，获得目标常数阈值与单位正交向量；
[0123]
基于所述目标常数阈值与所述单位正交向量生成目标直线方程。
[0124]
在具体实现中，待拟合的点到拟合直线的距离可以转化为最小二乘法问题，即：
[0125][0126]
其中，a为第一拟合矩阵，x为奇异向量，拟合点至拟合直线的距离矩阵。
[0127]
通过对第一拟合矩阵a的奇异值分解，可以得到：
[0128][0129]
其中，q为正交矩阵，r为三角矩阵，根据未知量的个数，可以进一步转化为：
[0130][0131]
其中，b为第一拟合矩阵。
[0132]
在具体实现中，当||x||2＝1时，求||bx||2的最小值，对矩阵b进行qr分解，所求的最小值即为矩阵b的最小奇异值，x为奇异向量，通过第二拟合矩阵b的q奇异值分解得到n1和n2，求解出n1和n2后，即可获得目标常数阈值c，再通过目标常数阈值c与单位正交向量(n1,n2)生成目标直线方程。
[0133]
在具体实现中，通过目标常数阈值c与单位正交向量(n1,n2)生成目标直线方程的目标拟合直线的公式为：
[0134]
a:n1x n2y c1＝0
[0135]
b:-n2x n1y c2＝0
[0136]
c:n1x n2y c3＝0
[0137]
d:-n2x n1y c4＝0
[0138]
其中，a，b，c，d分别是指四条目标拟合直线，分别求取四条目标拟合直线之间的交点，以确定所述贴合元件图像的直线交点坐标信息，从而根据直线交点坐标信息生成贴合元件的中心坐标信息(x
pc
,y
pc
)与旋转角度α
p
，第二平移补偿量为：
[0139][0140]
其中x
p
，y
p
为贴合元件的理论中心坐标点。
[0141]
步骤s203：基于所述第一平移补偿量与所述第二平移补偿量生成目标平移补偿量，根据所述第一角度补偿量与所述第二角度补偿量生成目标角度补偿量。
[0142]
可以理解的是，目标平移补偿量为pcb板平移定位误差与贴合元件的平移定位误差之和；目标角度补偿量为pcb板角度定位误差与贴合元件的角度定位误差之和，获取目标平移补偿量与目标角度补偿量的公式为：
[0143][0144]
δα＝αb α
p
[0145]
其中，δx是指横向的目标平移补偿量，δy是指纵向的平移补偿量，δx
p
、δy
p
分别是贴合元件横向的平移定位误差以及纵向的平移定位误差，δxb、δyb分别是pcb板横向的
平移定位误差以及纵向的平移定位误差，δα是指目标角度补偿量，αb、α
p
分别是指pcb板的角度定位误差以及贴合元件的角度定位误差。
[0146]
步骤s204：将所述目标平移补偿量与所述目标角度补偿量记为目标补偿参数。
[0147]
本实施例通过分别将所述pcb板图像通过预设视觉定位模型进行视觉定位获得第一平移补偿量与第一角度补偿量，以及将所述贴合元件图像通过预设位姿确定模型进行位姿计算，获得第二平移补偿量与第二角度补偿量，从而获的pcb板与贴合元件之间的平移补偿量与角度补偿量，以实现pcb板与贴合元件的精准定位，以便于后续控制机械手进行pcb板元件贴合，提高了贴合定位的精准度。
[0148]
参考图7，图7为本发明一种贴合定位方法第三实施例的流程示意图。
[0149]
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s10之后，还包括：
[0150]
步骤s01：对所述待处理图像进行图像灰度处理，并将所述灰度处理后的待处理图像通过图像预处理模型进行图像二值化处理，获得目标图像。
[0151]
值得说明的是，预处理模型用于在获取pcb板图像与贴合元件图像之后，可以是采用中值滤波对pcb板图像与贴合元件图像进行处理，其中，处理过程可以通过循环获取图像的每个像素与对应的像素值，判断该像素值是否是滤波掩模窗口内领域像素的极值，如果是，则采用正常的中值滤波算法进行图像的预处理，如果不是，则忽略不处理该像素点，从而在不影响图像边缘特征的前提下有效地去除突发噪声。
[0152]
进一步地，所述步骤s01，包括：
[0153]
对所述待处理图像进行图像灰度处理，获得目标灰度图像对应的第一灰度值与第二灰度值；
[0154]
根据所述第一灰度值与所述第二灰度值确定图像分割阈值；
[0155]
根据所述图像分割阈值对所述待处理图像进行图像分割，获得所述待处理图像对应的第一待处理图像与第二待处理图像；
[0156]
根据所述第一待处理图像与所述第二待处理图像确定第一待处理图像灰度均值以及第二待处理图像灰度均值；
[0157]
根据所述第一待处理图像灰度均值与所述第二待处理图像灰度均值确定待处理图像分割阈值；
[0158]
基于所述待处理图像分割阈值对所述待处理图像进行二值化处理，获得目标图像。
[0159]
值得说明的是，第一灰度值是指灰度处理后的图像最小灰度值，第二灰度值是指灰度处理后的图像最大灰度值，图像分割阈值是指将灰度处理后的图像进行图像分割的分割阈值，且根据迭代次数不同，将图像分割阈值不同。
[0160]
例如：初始分割阈值为其中，最小灰度值为y1，最大灰度值为yk，根据初始分割阈值将图像第一次分割为目标与背景两个部分，这两个部分对应的灰度均值为z0与zk，其中z0与zk的获取公式为：
[0161]
[0162][0163]
其中，z(i,j)是图像像素点(i,j)的灰度值，n(i,j)是图像像素点(i,j)的权重系数，一般n(i,j)＝1.0，本实施例对此不做具体限制。
[0164]
在具体实现中，根据获得的第一待处理图像灰度均值以及第二待处理图像灰度均值可以获得下一次迭代的图像分割阈值，若当前得到的图像分割阈值与上一次迭代的图像分割阈值相等，则该图像分割阈值为待处理图像分割阈值，即最佳图像分割阈值。
[0165]
可以理解的是，第一待处理图像可以是图像分割的目标图像，第二待处理图像可以是图像分割后获得的背景图像，例如：在贴合元件图像分割中，第一待处理图像可以是以贴合元件为目标的目标图像，第二待处理图像可以是以剔除贴合元件的贴合元件图像，并将其作为背景图像。
[0166]
应当说明的是，对图像进行二值化处理可以是控制目标部分灰度值f(x,y)≥t，背景部分灰度值f(x,y)≤t，以增强目标区域与背景区域的对比度，提高后续的定位效果。
[0167]
本实施例公开了对所述待处理图像进行图像灰度处理，并对灰度处理后的第一待处理图像与第二待处理图像进行迭代图像分割，以获得最佳的图像分割阈值，以便于后续增强图像辨识度，提高pcb板定位与贴合元件定位的精确度。
[0168]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有贴合定位程序，所述贴合定位程序被处理器执行时实现如上文所述的贴合定位方法的步骤。
[0169]
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
[0170]
参照图8，图8为本发明贴合定位装置第一实施例的结构框图。
[0171]
如图8所示，本发明实施例提出的贴合定位装置包括：
[0172]
图像获取模块10，用于获取目标定位相机采集到的待处理图像，所述待处理图像包括：pcb板图像与贴合元件图像。
[0173]
误差定位模块20，用于将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数。
[0174]
贴合定位模块30，用于根据所述目标补偿参数控制目标贴合设备进行移动，以使贴合元件与pcb板贴合。
[0175]
本实施例公开了一种贴合定位方法，所述贴合定位方法包括：获取目标定位相机采集到的待处理图像，所述待处理图像包括：pcb板图像与贴合元件图像；将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数；根据所述目标补偿参数控制目标贴合设备进行移动，以使贴合元件与pcb板贴合，本实施例通过分别对pcb板图像与贴合元件图像进行误差补偿分析，获取pcb板图像与贴合元件图像的目标补偿参数，以实现pcb板图像与贴合元件图像之间的精准定位，再通过控制目标贴合设备基于目标补偿参数进行移动，以使贴合元件与pcb板成功贴合，避免了现有技术中pcb元件定位贴合组装时，定位精度不高，导致存在质量瑕疵的技术问题，提高了pcb元件定位贴合的精准度。
[0176]
在一实施例中，所述误差定位模块20，还用于将所述pcb板图像通过预设视觉定位
模型进行视觉定位，获得第一平移补偿量与第一角度补偿量；将所述贴合元件图像通过预设位姿确定模型进行位姿计算，获得第二平移补偿量与第二角度补偿量；基于所述第一平移补偿量与所述第二平移补偿量生成目标平移补偿量，根据所述第一角度补偿量与所述第二角度补偿量生成目标角度补偿量；将所述目标平移补偿量与所述目标角度补偿量记为目标补偿参数。
[0177]
在一实施例中，所述误差定位模块20，还用于提取所述pcb板图像中的像素坐标信息，并根据所述像素坐标信息确定pcb板中心坐标信息；根据所述像素坐标信息确定pcb板图像夹角集合，并基于所述pcb板图像夹角集合生成第一角度补偿量；根据所述pcb板中心坐标信息与预设第一基准点坐标信息确定第一平移补偿量。
[0178]
在一实施例中，所述误差定位模块20，还用于提取所述贴合元件图像中的引脚坐标点集；基于所述引脚坐标点集通过矩形分解策略构建目标拟合直线；根据所述目标拟合直线对应的目标直线方程确定所述贴合元件图像的直线交点坐标信息；根据所述角点坐标信息确定贴合元件中心坐标信息与第二角度补偿量；基于所述贴合元件中心坐标信息与预设第二基准点坐标信息确定第二平移补偿量。
[0179]
在一实施例中，所述误差定位模块20，还用于根据预设拟合策略与所述目标拟合直线获得第一拟合矩阵；获取所述第一拟合矩阵对应的正交矩阵与三角矩阵；根据所述正交矩阵与所述三角矩阵对所述第一拟合矩阵进行奇异值分解，获得第二拟合矩阵；对所述第二拟合矩阵进行奇异值分解，获得目标常数阈值与单位正交向量；基于所述目标常数阈值与所述单位正交向量生成目标直线方程。
[0180]
在一实施例中，所述图像获取模块10，还用于对所述待处理图像进行图像灰度处理，并将灰度处理后的待处理图像通过图像预处理模型进行图像二值化处理，获得目标图像；所述将所述pcb板图像与所述贴合元件图像通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数的步骤，包括：将所述目标图像中的目标pcb板图像与所述目标贴合元件图像分别通过预设误差定位模型进行误差补偿分析，获得目标补偿参数。
[0181]
在一实施例中，所述图像获取模块10，还用于对所述待处理图像进行图像灰度处理，获得目标灰度图像对应的第一灰度值与第二灰度值；根据所述第一灰度值与所述第二灰度值确定图像分割阈值；根据所述图像分割阈值对所述待处理图像进行图像分割，获得所述待处理图像对应的第一待处理图像与第二待处理图像；根据所述第一待处理图像与所述第二待处理图像确定第一待处理图像灰度均值以及第二待处理图像灰度均值；根据所述第一待处理图像灰度均值与所述第二待处理图像灰度均值确定待处理图像分割阈值；基于所述待处理图像分割阈值对所述待处理图像进行二值化处理，获得目标图像。
[0182]
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
[0183]
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
[0184]
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的贴合定位方法，此处不再赘述。
[0185]
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵
盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0186]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0187]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0188]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。