【摘 要】
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印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）作为重要的电子元器件,由于其生产工序较多并受环境和人为等因素的影响导致PCB表面可能会出现一些缺陷,对于那些带有缺陷的PCB裸板需要将其检测出来,我国作为PCB生产大国且市场规模十分庞大,但国内针对PCB缺陷检测的自动化水平还不高,还存在着依靠人工来检测的问题,而先进的AOI技术大多又被国外所垄断,因此研究PCB表面缺陷自动检测方法对
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印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）作为重要的电子元器件,由于其生产工序较多并受环境和人为等因素的影响导致PCB表面可能会出现一些缺陷,对于那些带有缺陷的PCB裸板需要将其检测出来,我国作为PCB生产大国且市场规模十分庞大,但国内针对PCB缺陷检测的自动化水平还不高,还存在着依靠人工来检测的问题,而先进的AOI技术大多又被国外所垄断,因此研究PCB表面缺陷自动检测方法对于提升国内自动化检测水平具有重大意义。本文首先从图像的平滑滤波、灰度化、图像增强和配准这几个方面进行预处理以减少缺陷检测时的干扰因素,分别利用均值滤波、中值滤波和高斯滤波法对带有不同噪声的裸板图像进行滤波,并提出一种改进的高斯滤波法获得了对高斯噪声的良好滤波效果,同时本文基于传统ORB配准算法进行了改进,利用Shi-Tomasi角点检测加双向FLANN特征点匹配获得了精度更高的特征点对,最后再用PROSAC算法剔除错误的特征点对来提升图像的配准精度。之后本文通过参考法来对表面缺陷进行检测,并提出一种Otsu自适应阈值分割法对标准和待测PCB图像进行精准分割获得两者的二值化图,然后通过异或运算将两者的二值化图进行对比处理得到包含有缺陷的异或图像,再利用图像形态学处理得到去伪后的缺陷图像,通过实验分析得到缺陷检测的平均漏检率为4.74%,平均误检率为4.81%,两者均未超过5%,本文同时提出了一种四点定位法准确的定位标记出所有的缺陷区域并将其映射到原图像上;在缺陷分类方面本文对比分析了SVM和CNN两种方法的分类效果,通过多分类支持向量机和提出一种紧凑型CNN模型来分类识别多种表面缺陷,并利用HOG特征描述子和灰度共生矩阵来对缺陷图像进行特征提取,将提取得到的特征向量作为SVM的输入对模型进行训练和测试,通过对比实验得到采用SVM方法进行分类的平均准确率达到了90%,而CNN分类方法则进一步将其提高到了99.11%,这也反映出CNN相比于传统机器学习方法在图像分类上的巨大优势。本文最后对PCB裸板表面缺陷检测系统的总体设计进行了研究,构思出检测系统的总体结构和工作流程,根据PCB表面缺陷检测的特点进行硬件选型,随后建立相机成像模型并通过实验完成对相机的标定,最后搭建检测系统的整体架构并进行GUI界面设计以方便人机交互操作。
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