基于計算機視覺的線路板缺陷檢測技術(shù)研究.pdf

1、機器視覺在工業(yè)自動化生產(chǎn)的過程中扮演著一個重要的角色，機器視覺具有可靠性好、精度高、非接觸和高速的特點。隨著現(xiàn)代制造技術(shù)，計算機技術(shù)、圖像處理技術(shù)和人工智能的發(fā)展，使得機器視覺檢測技術(shù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。在印刷電路板的制程中利用機器視覺檢測出電路板缺陷是現(xiàn)今最典型的應(yīng)用案例。但大多數(shù)的電路板視覺檢測設(shè)備多由國外進口且頗為昂貴，因此本研究主要針對印刷電路板的各種缺陷，提出檢測方法并開發(fā)出檢測系統(tǒng)。主要研究內(nèi)容如下： （1）本文

2、分析了當(dāng)前國內(nèi)外PCB（Printed Circuit Board）板檢測技術(shù)的現(xiàn)狀和PCB視覺檢測系統(tǒng)的工作原理。根據(jù)電路板的制程工藝把缺陷進行了分析，并提出采用參考比較法和設(shè)計規(guī)則校驗法相結(jié)合的缺陷檢測方案，充分發(fā)揮了兩種方法的優(yōu)點，彌補了各自的缺點。 （2）對傳統(tǒng)的圖像分割方法進行了分析驗證，并采用一種改進的最大類間方差法對PCB 圖像進行二值化處理。在標(biāo)準(zhǔn)圖像PCB 和待檢測PCB 圖像的配準(zhǔn)上，本文采用Hough變換對

3、電路板的四個mark 孔的圓心進行提取，并利用亞象素邊緣檢測方法來提高圓心的檢測精度。利用形態(tài)學(xué)方法解決了參考比較法帶來的差影問題。 （3）利用缺陷外輪廓狀態(tài)掃描法對短路、斷路等缺陷進行識別并標(biāo)記其在電路板上的位置，為以后的修復(fù)工作奠定基礎(chǔ)。 本文以Labview8.2 為開發(fā)平臺，設(shè)計了PCB 缺陷檢測系統(tǒng)軟件，并通過實驗驗證了其檢測性能，本文所討論的方法對常見缺陷的識別能得到較為滿意的結(jié)果，達(dá)到了預(yù)定的效果，研究成果