基于圖像匹配的PCB缺陷檢測算法研究.pdf

1、在現(xiàn)代電子產(chǎn)品和設(shè)備中，PCB（Printed Circuit Board，印刷電路板）承載著各電子元件之間導(dǎo)線的連接，在許多領(lǐng)域都得到了較大規(guī)模的應(yīng)用。檢測是PCB制造過程中的一個非常重要的環(huán)節(jié)，隨著PCB產(chǎn)量的不斷增大，其布線密度和精度也越來越高，傳統(tǒng)的檢測方式如人工目測以及針式檢測都已不能滿足現(xiàn)代PCB生產(chǎn)的需求，現(xiàn)代企業(yè)急需能夠?qū)崿F(xiàn)基于機器視覺的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)。
　　本文結(jié)合PCB缺陷的來源以及各類常見的PCB缺陷

2、的特點，研究了基于機器視覺的PCB自動缺陷檢測算法，結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)以及模式識別技術(shù)，采用PCB缺陷檢測中的參考法，完成了對待測PCB圖像的缺陷檢測工作，實現(xiàn)了電路板缺陷的自動檢出。
　　首先介紹了圖像采集的基本原理，選擇合適的實驗裝置采集了模板圖像和待測圖像。由于PCB圖像在采集過程中不可避免的會出現(xiàn)圖像模糊和噪聲等現(xiàn)象，影響到圖像的質(zhì)量，為了提高圖像的可處理性本文首先對圖像進行了預(yù)處理。圖像預(yù)處理主要包括圖像的平滑濾波處理

3、、圖像銳化以及圖像對比度增強處理。
　　模板圖像與待測圖像的配準工作是本文的重點，本文采用了基于FAST算子的特征點檢測方法完成了對PCB圖像的配準工作。由FAST算子自動檢測模板圖像和待測圖像的特征點，采用RANSAC算法對特征點匹配進行優(yōu)化，去除錯配點，修正圖像幾何偏差，完成圖像配準。FAST角點檢測算法具有簡單快速的特點，可以大大提高PCB缺陷檢測系統(tǒng)的工作效率。
　　圖像配準后對圖像進行缺陷的檢測與識別，本文提出了以