【摘 要】
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近年来电子制造业的发展早已步入快车道,印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）在工业生产中的地位越来越高,针对其产品的缺陷检测也成为电子制造业中必不可少的一环。目前电路板产品的集成化、精密化程度越来越高,传统人工检测的方法已经不能满足企业对产品检测准确性、快速性的要求,自动化、智能化的自动光学检测（Automatic Optic Inspection,AOI）系统便应运而生
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近年来电子制造业的发展早已步入快车道,印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）在工业生产中的地位越来越高,针对其产品的缺陷检测也成为电子制造业中必不可少的一环。目前电路板产品的集成化、精密化程度越来越高,传统人工检测的方法已经不能满足企业对产品检测准确性、快速性的要求,自动化、智能化的自动光学检测（Automatic Optic Inspection,AOI）系统便应运而生。本文研究了基于机器视觉检测PCB板的关键技术,设计了一套能够实时检测PCB板线路缺陷及电容、二极管等元器件极性方向的光学检测系统。本文从要达到的目的出发,分析系统功能,搭建了一套行之有效的硬件及软件系统,经过实验结果分析表明,本系统检测时间短、准确率高、误报率低,能够很好的满足检测PCB板的需要。本文的主要研究内容如下:1.简要介绍了国内国外相关研究的情况,通过系统的功能分析,选择了适合的工业相机、光源、镜头和无影灯箱搭建了外部硬件系统。软件系统利用Lab VIEW和MATLAB两大编程软件编写。首先是图像采集和拼接模块,保证外部环境光线均匀、元器件阴影遮挡面积小,利用Lab VIEW配置好相机参数进行图像采集,并可将采集到的图像保存到文件夹中随时调用。2.研究了图像预处理的三大相关算法,在此基础上,对于面积大的PCB板,研究并对比了基于灰度模板匹配和基于Harris角点特征的两大图像拼接算法,最终选择优化后的基于Harris角点特征的图像拼接算法作为系统的拼接方法。3.研究了图像锐化和形态学处理相关算法,提出了检测PCB板线路缺陷的方法;使用阈值分割法剥离目标和背景,再利用二值化图像模板匹配的方法判断电容极性;通过Hough变换检测圆的方法,定位芯片圆孔和坐标,判断芯片的焊接方向;通过一种基于象限分割的算法判断二极管的极性。4.最后取一定数量的带有不同缺陷种类的电路板反复进行缺陷检测,统计实验结果并对其进行分析,总结出误报的原因及未来改进的方向。最终实验证明本系统检测速度在900ms左右、准确率95%以上,可以满足相关需要。
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