基于主成分分析支持向量機的焊點檢測方法的研究.pdf

1、隨著工業(yè)上對印制電路板趨向高精度化、多層次化發(fā)展的需求，焊點作為銜接各個電氣組件與電路板之間的橋梁，在生產(chǎn)工業(yè)的操作流程中起著至關(guān)重要的作用。針對焊接設(shè)備的不穩(wěn)定性、操作環(huán)境的不確定性等問題對焊點質(zhì)量的影響，基于視覺信息的焊點缺陷檢測也已經(jīng)成為當前機器視覺中的研究熱點問題。
　　首先，本文在小波理論基礎(chǔ)上引入了一種增強的小波算法，該方法增強了小波分解流程中的有效小波系數(shù)。改進的小波增強算法更加有效的減少了小波算法的計算量，細化了小

2、波系數(shù)。接著，提出了主成分分析和增強小波系數(shù)相結(jié)合的方法，對焊點圖像特征進行提取，利用主成分分析的降維作用，對提取的50維小波系數(shù)特征向量進行降維處理。經(jīng)降維處理后的小波特征向量值融合了圖像的形狀特征、直方圖特征，可以代表焊點的有效特征值。
　　其次，考慮降低焊點訓練樣本個數(shù)、焊點特征值非線性等因素，提出了融合決策樹與改進支持向量機的方法對焊點的缺陷類型進行識別。實驗結(jié)果表明，本文提取的焊點特征值具有更好的區(qū)分性與緊致性，提出的分