PCB在線檢測前景提取及圖像拼接方法的研究.pdf

1、印刷電路板(Printed circuit board，PCB)在電子產(chǎn)品中負(fù)責(zé)電氣的連接和絕緣，負(fù)責(zé)電氣的連接和絕緣，是電子產(chǎn)品最重要的組成部分，有著非常廣泛的應(yīng)用。電子產(chǎn)品的質(zhì)量直接受到PCB質(zhì)量的影響，因此PCB生產(chǎn)過程中的質(zhì)量檢測就顯得尤為重要。
　　隨著現(xiàn)代電子產(chǎn)品的體積不斷縮小，PCB生產(chǎn)精度也隨之提高，PCB的線寬也越來越窄，PCB檢測技術(shù)已從傳統(tǒng)的人工檢測逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殡姎饨佑|測試、功能測試、X光檢測、激光檢測、光學(xué)檢

2、測等多種自動(dòng)檢測方式。其中應(yīng)用最廣泛、自動(dòng)化程度較高的一種檢測方式為光學(xué)檢測。光學(xué)檢測結(jié)合機(jī)器視覺、圖像處理等方法對PCB進(jìn)行檢測與識(shí)別。本文針對PCB在線檢測，提出了一種PCB圖像處理的前景提取和圖像拼接的方法。
　　對生產(chǎn)線上采集到的PCB圖像進(jìn)行前景提取，去除圖像中的背景信息。首先將采集到的PCB彩色圖像進(jìn)行灰度處理，對R、G、B三通道的灰度級(jí)采用加權(quán)平均的方式得到灰度圖像。再通過灰度增強(qiáng)處理拉伸灰度圖像的灰度級(jí)、增強(qiáng)灰度圖

3、像的對比度，使圖像在閾值分割時(shí)有更好的分割效果。采用最大類間方差法對增加對比度的灰度圖像做閾值分割，并采用邊緣檢測確定圖像中PCB前景部分，最后對前景圖像做旋轉(zhuǎn)、裁剪、去黑邊等處理得到圖像中PCB前景圖像。
　　由于相機(jī)在采集圖像時(shí)精度和視野不能同時(shí)兼顧，為了保證采集的圖像的精度，采集到的圖像可能僅包括PCB前景的一部分，因此需要對相機(jī)采集到的PCB前景圖像進(jìn)行圖像拼接得到完整的PCB圖像。由于需要拼接的PCB圖像中有非常多的重復(fù)

4、單元，每個(gè)單元之間進(jìn)行特征點(diǎn)檢測時(shí)，特征點(diǎn)的相似度非常高，對檢測到的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配無法得到正確的拼接結(jié)果。本文利用模板匹配與特征匹配相結(jié)合的方法，完成了高度重復(fù)圖像的拼接，流程如下:PCB生產(chǎn)中有用于定位的基準(zhǔn)點(diǎn)(Mark)，先對采集到的多張PCB圖像中的多個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)做平均值疊加，得到用于匹配的基準(zhǔn)點(diǎn)模板，再使用模板匹配將待拼接的PCB圖像中的的基準(zhǔn)點(diǎn)全部進(jìn)行標(biāo)記，然后對標(biāo)記后的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)查找和匹配。得到用于圖像拼接時(shí)的變換矩陣，最后