(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 20221024546 5.8 (22)申请日 2022.03.14 (71)申请人 国网黑龙江省电力有限公司供电服 务中心 地址 150090 黑龙江省哈尔滨市南岗区嵩 山路21号 申请人 黑龙江省电工 仪器仪表工程 技术研 究中心有限公司 　 哈尔滨电工 仪表研究所有限公司 　 黑龙江省招标有限公司 (72)发明人 梁言贺　刘惠颖　宫游　李兴刚　 王晓宇　殷鑫　满江雪　李琦　 程志华　商铁滨　孙海强　温智伟　 殷聪　吕荣　(74)专利代理 机构 哈尔滨市晨晟知识产权代理 有限公司 23219 专利代理师 刘文权 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 基于差值图像的电路元件缺失检测方法、 电 子设备及存 储介质 (57)摘要 基于差值图像的电路元件缺失检测方法、 电 子设备及存储介质， 属于电路元件缺失检测领 域， 是针对智能电表在生产过程中所出现的电路 板元件缺失检测的问题， 靠人眼对电路元器件进 行缺失检测， 这种方法对检测人员具有较高的要 求， 容易造成误检和漏检的问题所提出， 步骤S1， 获得标准电路板灰度图像IS和待检测电路板灰 度图像IP， 得到NG幅不重叠的子图Iq； 步骤S2， 对 每幅子图Iq进行特征向量提取， 以特征向量为判 断依据， 判断每幅子图Iq范围内是否存在元件缺 失情况， 从而确定电路板上的发生元件缺失的位 置， 并将该信息发送给检测人员。 可以在电路板 质量检测环节中识别电路中的缺失元件并对其 进行定位， 降低误检率从而提高产品合格率。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114596294 A 2022.06.07 CN 114596294 A 1.基于差值图像的电路元件缺失检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1， 获得标准电路板灰度图像IS和待检测电路板灰度图像IP， 对所述标准电路板灰 度图像IS和待检测电路板灰度图像IP进行差分运算， 获得差分图像ID， 并对差分图像ID进行 网格划分， 得到NG幅不重叠的子图Iq,1≤q≤NG； 步骤S2， 对每幅子图Iq进行特征向量提取， 以特征向量为判断依据， 判断每幅子图Iq范 围内是否存在元件缺失情况， 从而确定电路板上 的发生元件缺失的位置， 并将该信息发送 给检测人员。 2.根据权利要求1所述的基于差值图像的电路元件缺失检测方法， 其特征在于， 所述步 骤S1包括以下步骤： 步骤S11， 根据标准电路板图像和待检测电路板图像， 计算差分图像： 获取输入变量： 标准电路板灰度图像IS， 待检测电路板灰度图像IP， 标准电路板灰度图 像IS和待检测电路板灰度图像IP的尺寸均为 W×H像素； 设标准电路板灰度图像IS中每一个像素点强度为 待检测电路板灰度图像IP中每一 个像素点强度为 i和j为像素索引值， 由于图像尺寸为W ×H， 所以1≤i≤(W ×H)且1≤j≤ (W×H)， 差分图像ID的像素点强度 为： 式(1)中， 1≤k≤(W ×H)， 差分图像ID由W×H个像素点构成； 步骤S12， 对差分图像进行网格化处 理， 将差分图像划分为多个子图Iq： 该步骤的目的是将差分图像划分为h ×h大小的不重 叠子图Iq， h≥2； 对任意一个子图Iq的中心坐标为(x,y)， 则该子图Iq的四个顶点是 数学符号 表示向上 取整； 步骤S13， 计算子图向量的均值： 对于差分图像ID， 划分出的不重叠子图数量 其中， 数学符号 表示向下取整， 将子图Iq中的像素点排列为列向量， 称为子图向量vt， 其中， t为子图索引标 记， 1≤t≤NG， 对于NG个子图Iq， 向量均值 为： 步骤S14， 计算子图向量差异度： 子图向量差异度是子图向量与向量均值之间的差值， 子图向量差异度dt为： 步骤S15， 计算协方差矩阵和特 征向量： 协方差矩阵Dt为： 协方差矩阵Dt中具有h2×h2个元素， 对协方差矩阵进行特征值分解， 可以得到对应于第权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114596294 A 2t个子图Iq的h2个特征值和 h2个特征值 向量， 按照特征值的大小对特征向量进行排序， 并选 取特征向量的前d ′个向量； h2个特征值分别对应于子图Iq中的每一个像素点， 对于子图Iq中的任意一个像素点pk′， 1≤k'≤h2， 对应的特 征向量为 图像IP被划分为 NG个子图Iq， 每个子图Iq中的每一个 像素点均对应于一个特 征向量。 3.根据权利要求2所述的基于差值图像的电路元件缺失检测方法， 其特征在于， 所述步 骤S2包括以下步骤： 步骤S21， 确定聚类中心初始值： 对于图像IP， 共有W×H个像素点， 每个像素点对应于一个特征向量， M ×H个特征向量构 成了向量集合A， 在集合中A任取两个向量作为聚类 中心O1和O2， 设置两个空集合PD和PD′， 用 于存放像素点； 步骤S22， 计算其余特征向量与聚类中心向量之间的距离， 并聚类： 对集合A中除去O1和O2两个向量以外的所有特征向量al， 1≤l≤(M ×H)， 计算d1＝||O1‑ al||2和d2＝||O2‑al||2， || ||2表示计算向量的2 ‑范数； 如果d1≤d2， 则将al特征向量对应像 素点存放入集 合PD中； 反之， 将该像素点存放入PD′中； 步骤S23， 重新计算聚类中心： 对集合PD中的所有向量所均值， 得到V1； 对集合PD′中的所有向量所均值， 得到V2； 步骤S24， 判断是否满足循环 停止条件： 如果||O1‑V1||≤Pt或||O2‑V2||≤Pt， Pt为预先设置的距 离阈值， 转到步骤S25； 否则转到 步骤S26； 步骤S25， 替换聚类中心： 将聚类中心O1的值替换为V1， 将聚类中心O2的值替换为V2； 转到步骤S2 2； 步骤S26， 确定元件缺失处的像素点 集合： 如果集合PD中的元素数量小于PD′， 则集合PD为元件缺失处像素点集合； 反之， 则集合PD′ 为元件缺失处像素点 集合， 并将该信息发送给检测人员。 4.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机 程序的存 储器， 其中， 所述处理器用于运行所述计算机程序时， 执行权利要求1至3任一项所述方法的 步骤。 5.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 3任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114596294 A 3