论文研究-大规模集装箱装载问题.pdf

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针对生产线上的SMT(表面贴装技术)焊点图像的特点,研究基于图像处理的焊点缺陷识别算法,采用中值滤波、迭代阈值法、Sobel算子等一系列的图像预处理方法,有效抑制了噪声干扰,提高了图像的对比度,提取出较好的图像特征。采用径向基函数(RBF)神经网络对四种焊点缺陷进行识别。仿真结果表明,RBF神经网络很好地克服BP神经网络训练过程收敛依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,具有较快的运算速度和较好的检测结果,基于图像处理的焊点识别方法是有效的。
鬧颖,赵海凤,郝红敏:基于图像处理的焊点缺陷识别方法的研究 2013,49(1)241 回定εRBF中心确定以后,高斯函数的宽度由下式确定 表1测试样本统计结果 测试样本数正确识别数认别率(%) 少焊 其中,d为所选中心之间的最大距离,nn为隐单元的个 2正常 454 数,i=1,2.…,n。这样选择a1的日的是为了使高斯函数 3过焊 4漏焊 100.00 的形状适度,既不太尖,也不太平。对于这种选取算法,样 本数据的分布具有代表性,所以是一种简单可行的方法。 82.35 输出层节点的输出为: 4结论 Y=∑形R(x),k=1,2,…,q (6) 本文对卬制线路板的焊点图像进行深入分析.采用中 式中,Y为第k个输出节点的输出,W为第k个隐含节值滤波迭代网值法、 Sobel算子等一系列的图像预处理方 法,有效提取出图像特征,应用RBF神经网络对四种焊点 点到第个输出节点的连接权值,q为输出节点数。 在仿真研究中使用32个样本点进行网络训练,样本分缺陷进行了识别。实验证明系统能够实现快速准确的焊 点缺陷检测,达到了预期的目的。本文只是基于图像处理 别为正常9个点,少焊7个点,过焊8个点,漏焊8个点;利 用焊点面积作为输入来分类处理,输出时用数字1表示少 的焊点缺陷检测的基础性研究,为后续工作打下了一定的 焊,2表示正常,3表示过焊,4表示漏焊。训练后的曲线拟基础,但距离实际应用还有一定的差距,今后将着重研究 合图如图8所示测试样本为8个,检测情况如图9所示。 识别精度和速度。 可见网络能够较好地检测出焊点情况,但是对于个别焊点 因为采集光照影响使值化后图像有大误差的情况还是参考文献: 不能够准确检测,含有误检情况,测试样本识别统计结果,刘阳基于图像处理的PCB焊接缺陷检测技术硏究[D大连: 如表1所示 大连理工大学,200 [2]程学根基于图像处理的导弹半筒焊点质量检测技术研究[] 哈尔滨:哈尔滨L业大学,2008 3]黄锋基于径向基函数神经网络的图像识别斫究[]太原:太 标 原理工大学,2007 4]祝凌云基于图像处理技术的焊点缺陷提取和自动鉴别D哈 尔滨:哈尔滨上业大学,2009 5]工小彬基于机器视觉的SM焊点自动光学检测系统研究[D 兰州:兰州大学,2009 [6]牛晓丽基于机器视觉的SMT焊点质量检测的研究[D]成都 200400 0080010001200 se nweN 焊点图像面积 西南交通人学,2008 图8RBF训练后图像 [η]卢盛林,张宪民少缺陷样本的PCB焊点智能检测方法[J焊接 学报,2009,30(5):57-60 8]王丽华基于神经树络的图像识别系统的研究[D]北京:中国 石油人学,2008. 3. [9]彭淑敏神经网络图像识别技术研究与应用[D].西安:西安电 职 子科技大学,2005 [10 Christopher M Neural networks for pattern recognition[M] [S 1 ]: Oxford Clarendon Press, 1997: 165-191 02004006008001000 [11 Gcorgc A Rcal-timc SPC with AOI[].SMT Surfacc Mount 焊点图像面积 Technology Magazinc, 2001, 15(6):90-92 图9测试样本检测结果 [2]孙晓婷PCB视觉检測系统的研究[]长沙:中南大学,2008

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    2019-09-10
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