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本科毕业设计
题 目 PCB 缺陷识别算法的研究
课题性质 应 用 型
学生姓名
专业名称 电子信息工程
指导教师
教学单位 电子电气工程系
学生学号
编 号
目 录
一、设计正文…………………………………………………………
()
绪论
瑕疵检测系统原理及总体结构
谢 辞
二、附录
设计任务书
设计中期检查报告
指导教师指导记录表
设计结题报告
成绩评定及答辩评议表
设计答辩过程记录
I
PCB缺陷识别算法的研究
摘要:自动光学检测技术作为重要的质量检测手段已广泛运用于印刷电路
板的生产制造之中。
首先综述了视觉检测技术的发展现状,然后以数字图像处理和模式识别为理
论基础,对裸板图像采集、图像增强、图像配准定位以及图像识别等方面进
行了研究,探讨了瑕疵检测的方法和难点。对于图像的定位问题,分析
并使用一种改进的变换检测圆形,通过刚体变换模型进行图像定位。在
瑕疵识别中,分析了常用的模式识别方法,根据树分类法和序贯检测的思想设计
了一种缺陷模式识别方案,并给出了针对各种缺陷模式的特征选择与提
取方法。最后,结合质量标准,编制图像检测与识别软件,对印刷电路
板上存在的缺陷种类和数量实现自动检测。检测算法具有检测面宽、计算量小、
容易实现等特点。
关键词印刷电路板自动光学检测数字图像处理模式识别
II
PCB FAULT RECOGNITION
ABSTRACT:The Automatic Optical Inspection( AOI) technology has been widely
used in the production of the printed circuit board (PCB) and is an important tool of
testing PCB quality.
First, the current research works of the PCB's visual detection are reviewed. All
d i s c u s s i o n i s b a s e d o n t h e p r i n c i p l e s o f d i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g a n d p a t t e r n
r e c o g n i t i o n . T h e i n s p e c t i o n m e t h o d s o f P C B a r e i n v e s t i g a t e d b y s t u d y i n g i m a g e
a c q u i s i t i o n, i m a g e e n h a n c e m e n t , i m a g e s e g m e n t a t i o n , i m a g e l o c a t i o n a n d i m a g e
recognition. An improved Hough transform is analyzed and discussed, which is used
to inspect circle, and a model of rigid body transformation is applied to PCB image
location.
At the image recognition stage, a unique model of PCB fault recognition is built
in terms o f tree - classi f icatio n meth o d and seque n tial t est. S e veral m ethod s of PC B
feature Selection and extraction are introduced. Finally by combining the PCB quality
s t a n d a r d , a P C B f a u l t d e t e c t i o n a n d r e c o g n i t i o n s o f t w a r e a r e d e v e l o p e d a n d
presented, which can be used to detect and recognize the types and the amount of the
faults on PCB. This Detection algorithm has the advantages of recognizing more fault
than before, low computation complexity and easily programming.
KEY WORDS: PCB, AOI, digital image process, model recognition
III
绪论
通讯、计算机、消费电子等产业的繁荣,促进了印刷电路板
简称 行业的快速发展。作为电子工业中最基础最活跃的产业之一,印刷
电路板的设计与制造越来越趋向于高密度、多层数、高性能,这就使 制造的品
质保证问题面临巨大的挑战。
印刷电路板品质的好坏,取决于板上每根线条、每个孔品质的好坏。电路板在
生产过程中山于各种不确定因素的影响如原材料、设备稳定性、环境、温度和人为
操作等,造成缺陷很难避免,必须实施严格的中间检验。根据有关资料,在 的
制造过程中,越早发现错误,就可以越早采取相应措施对其进行处理,从而降低生
产成本。因此,印刷电路板的生产在线检测已成为 生产企业的共识,但真正实
现中间检验和在线检验难度较大。因此,高效、高速、高精度且易于实现的印刷电
路板缺陷自动检测方法成为 行业的迫切需要。
采用自动光学检测系统对 上存在的缺陷进行检测识别具有无损、快速
的特点。与传统的电气测试方式相比,它的投资小、改装灵活、升级快、检测时间
短并且对待测对象不接触、无损伤与传统的人工目视方法相比,它具有检测范围更
宽、检测精度更高、漏检误检率较低等一系列优点。因此在 生产线上,采用
进行质量控制,可以做到产品的实时检测和全检,有助于提高产品质量、降低
生产成本。
视觉检测技术的发展状况
近年来出现的很多电路板检测方法,归纳起来大致可分为三类参考比较法、非
参考校验法和混合法。
参考比较法一般是将标准图像可以是无故障的电路板图像或是设计时的
!" 版图与被检测图像进行点对点或特征对特征比较,从而获得检测结果。这
种方法可以发现诸如缺损、短路、断路、毛刺等故障。由于操作简单,可以很方便
地用硬件实现,可以获得很高的检测速度。同时这种方法的检测精度取决于标准图
像和所采用检测算法,可以获得较高的检测精度,但是它也有很多缺点,例如对光
照和定位的要求比较高、采集的数据量大、难以分类等等。
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老帽爬新坡
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