PCB缺陷智能視覺檢測系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì).pdf

1、近年來,隨著現(xiàn)代信息化水平的不斷提升,人們對于電子產(chǎn)品的質(zhì)量要求也越來越高。作為電子產(chǎn)品載體,印刷電路板(PCB;Printed Circuit Board)的質(zhì)量檢測也成為了電子制造行業(yè)非常重視的核心問題。傳統(tǒng)的PCB缺陷檢測是通過人工檢測或是功能檢測來實(shí)現(xiàn),但是這類方法已經(jīng)無法滿足生產(chǎn)線上高速高精度的檢測要求。為了提高缺陷檢測的速度與精度,本文以PCB缺陷為檢測對象,設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺的PCB智能檢測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了PCB缺陷的高速

2、高精度檢測。
　　首先,通過介紹PCB及其缺陷檢測的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,分析了PCB缺陷智能視覺檢測的研究意義。設(shè)計(jì)了PCB缺陷智能視覺檢測系統(tǒng),并給出了該系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和工作原理。文章通過對光學(xué)成像技術(shù)、機(jī)器系統(tǒng)以及電氣控制系統(tǒng)三方面的研究,對PCB缺陷檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)有了更加深入的了解。
　　其次,針對影響圖像采集質(zhì)量的各種因素,提出了圖像預(yù)處理算法。在圖像進(jìn)行灰度對比度增強(qiáng)之后,采用中值濾波和bayes估計(jì)的小波混合去噪

3、算法去除圖像中的散粒噪聲和高斯噪聲。在充分考慮灰度與空間的關(guān)系以及算法復(fù)雜度的基礎(chǔ)上,提出了一種基于二維最大類間閾值分割的快速迭代算法,準(zhǔn)確的分割出了圖像的背景區(qū)與目標(biāo)區(qū)。
　　然后,對PCB缺陷進(jìn)行檢測與識別。本文主要檢測與識別兩種類型的PCB缺陷;一種是通過待測PCB板與標(biāo)準(zhǔn)板或者偽標(biāo)準(zhǔn)板進(jìn)行異或運(yùn)算得到的短路、斷路、毛刺等缺陷;另一種是采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類算法來檢測焊錫是否正常。
　　最后,設(shè)計(jì)開發(fā)了系統(tǒng)的控制軟件,