【摘 要】
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摄像头模组（Camera Compact Module,CCM）是智能设备的重要组成部分。随着智能设备行业的快速发展,对CCM的需求量快速增加,也对CCM产品的焊接质量检测提出了更高的要求。针对现有质量检测方案存在成本高、误判率大、效率较低的不足,研究一种低成本高效的CCM焊接缺陷检测方法是行业发展当前所需。本文围绕CCM焊接存在的桥接、漏焊和少锡缺陷展开研究,重点讨论了机器视觉光学成像方案和图像
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摄像头模组（Camera Compact Module,CCM）是智能设备的重要组成部分。随着智能设备行业的快速发展,对CCM的需求量快速增加,也对CCM产品的焊接质量检测提出了更高的要求。针对现有质量检测方案存在成本高、误判率大、效率较低的不足,研究一种低成本高效的CCM焊接缺陷检测方法是行业发展当前所需。本文围绕CCM焊接存在的桥接、漏焊和少锡缺陷展开研究,重点讨论了机器视觉光学成像方案和图像处理算法等关键技术,主要内容如下:（1）基于摄像头模组焊接缺陷的检测标准,设计了焊接缺陷检测系统的总体方案;通过分析待检测焊接区域的光学成像特点,构建CCM焊点检测成像模型后,选取了低成本、高效率的光学成像设备,并设计了突出焊接特征的打光方式,完成光学成像实验平台的搭建。（2）针对CCM在检测中存在微小偏移导致焊接区域难以准确定位和焊锡存在高反光、曝光不均匀的问题。首先,采用多尺度金字塔分层搜索策略的特征匹配方法对焊接区域进行快速精准定位;其次,研究并提出一种基于曝光度函数和同态滤波函数共同确定权重的多曝光图像融合算法,减少焊接区域的高反光并增强了细节,获得了高质量的焊接区域图像。（3）为满足CCM焊点高精高效的检测要求,设计了以模组为单位的初步质量检测和以焊点为单位的二次缺陷检测方案。首先,初步质量检测使用图像增强后的焊接区域图像提取焊点的轮廓几何特征,通过可调节风险函数的最小风险贝叶斯决策方法快速判断模组是否合格。其次,二次缺陷检测设计了贝叶斯方法的Cbayes-Le Net神经网络对融合的高质量焊点图像进行缺陷识别,并将其与多种传统神经网络模型在本文数据集进行比较,实验结果表明本文检测方法准确率更高、速度更快。（4）搭建了实验平台并介绍软件模块的流程设计,开展实验对本文研究方法有效性进行验证。结果表明本文方法对CCM焊接缺陷检测能达到较好的效果,检测准确率达98.96%。本文方法有效地实现了CCM焊接的桥接、漏焊和少锡缺陷检测,为加快我国CCM焊接质量自动化检测产业的快速发展提供了重要的参考价值。
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