基于圖像的線路板參數(shù)測量方法研究.pdf

1、焊盤和直線作為線路板上的重要組成部分,其制作質(zhì)量直接影響著線路板的使用性能?？焖佟⒕_、穩(wěn)定地測量線路板中焊盤和直線的幾何參數(shù)是線路板生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵步驟,目的是判斷其是否符合線路板的設(shè)計要求。本文針對傳統(tǒng)線路板幾何參數(shù)測量存在自動化程度不高、精度不高、效率低等問題,利用圖像處理技術(shù)開展線路板幾何參數(shù)測量方法研究,主要研究內(nèi)容和成果如下:
　　(1)構(gòu)建了基于圖像的線路板參數(shù)測量系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)的要求,對攝像機(jī)、圖像采集卡、

2、鏡頭以及照明裝置等部件進(jìn)行選型,并利用這些部件構(gòu)建了線路板參數(shù)測量系統(tǒng)的硬件部分。根據(jù)系統(tǒng)軟件的需求,對系統(tǒng)軟件進(jìn)行了整體的設(shè)計和功能模塊設(shè)計,包括圖像采集、圖像預(yù)處理、線路板參數(shù)測量和系統(tǒng)標(biāo)定等模塊。
　　(2)研究了線路板圖像的預(yù)處理方法。通過分析攝像機(jī)的非線性畸變模型和圖像畸變校正原理,采用相應(yīng)控制點對變換的方法對線路板圖像進(jìn)行校正,避免了非線性畸變對測量精度的影響。采用中值濾波去除線路板圖像噪聲,較好地保存了待測部分圖像的

3、邊緣。采用最大類間方差算法對圖像進(jìn)行自動分割,把焊盤和直線從線路板背景上分離出來,突出了焊盤和直線的特征。根據(jù)焊盤和背景灰度不同的特點,采用在極坐標(biāo)上掃描的方法去除焊盤淚滴區(qū)域,消除了淚滴對焊盤參數(shù)測量精度的影響。采用Robert邊緣檢測算法對焊盤和直線進(jìn)行邊緣檢測得到了清晰并且連續(xù)的焊盤和直線邊緣圖像。
　　(3)研究了線路板中焊盤和直線幾何參數(shù)的圖像測量方法。首先,分別在圓形框和矩形框上采用逐點掃描的方法提取焊盤和直線的邊緣點

4、集;其次,分別采用最小二乘圓和最小二乘直線擬合并排序的方法去掉偽邊緣點,減少了異常邊緣點對測量精度的影響;再次,采用Zernike矩亞像素邊緣定位的方法將邊緣點定位在亞像素級上,并經(jīng)過擬合得到高精度的焊盤邊緣圓和直線方程;最后,通過光刻度尺對線路板測量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定,計算出相鄰像素間距所對應(yīng)的實際長度。為了驗證測量方法的有效性,對真實線路板中的焊盤和直線參數(shù)進(jìn)行了多次測量實驗,實驗結(jié)果表明該測量方法能夠?qū)崿F(xiàn)對線路板中焊盤和直線幾何參數(shù)的高