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PCB表面缺陷自动光学检测技术的研究

作　者: 崔怀峰
导　师: 杜遥雪
学　校: 五邑大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 印刷电路板 表面缺陷 自动光学检测 图像处理 虚拟仪器
分类号: TN41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


在现代电子产品世界中,PCB已成为电子产品的重要组成部分,很难想象在一台电子设备中有不采用PCB的,所以PCB的质量将对电子产品能否长期、正常、可靠的工作带来非常大的影响。而面对国外昂贵的检测设备和国内旺盛的电路板生产需求,研究快速实用的PCB检测技术具有重要的学术意义和经济价值。在众多PCB缺陷检测方法中,AOI(自动光学检测)具有独特的优势。本课题是在研究AOI视觉检测技术的基础上,将虚拟仪器技术运用到PCB视觉检测中来。首先组建AOI系统的硬件部分,再以LabVIEW为开发环境完成PCB检测系统的软件开发。在图像预处理中,对每一种处理方法都采用不同的算法进行实验,并对其比较分析,由此选取适合PCB板缺陷检测的最优算法。充分发挥IMAQ VISION中的图像处理函数的优势,综合大量的算法,并可用户自定义模板,从而能够灵活快速地实现编程和满足图像清晰度的要求,为后续的图像识别奠定基础。PCB表面缺陷自动光学检测的关键技术之一是PCB板的精确定位问题。本文利用模板匹配法在PCB图像中建立坐标系,采用基于边缘灰度幅度的轮辐法检测定位圆,由幅度排序相关搜索算法检测出最佳圆,并提出了PCB板角度定位的算法,及比较了不同算法在检测精度、速度和稳定性上的差异,验证了轮辐法可实现PCB板的精确快速定位。在PCB图像识别方面,本文提出了两种识别方法。一种方法是将待测PCB板与标准PCB板进行比较运算,再对其进行伪彩色增强,从而便于人工识别缺陷类型。它可以作为自动检测的辅助手段,用来加强对缺陷的感性认识。另外,它属于半自动检测,从精度和速度上,其性能要远优于人工目检。另一种是通过粒子分析报告函数可以快速自动识别出PCB光板的断路等五大缺陷,相对以前的研究来说,该方法简化了程序流程,检测速度更快,编程更易实现。实验表明通过本检测系统可以有效地对PCB光板的短路、断路、凸起和凹坑等表面缺陷进行检测、定位和识别。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 PCB板概述  10-11
  1.2 PCB视觉检测技术国内外现状和发展分析  11-14
  1.3 课题研究的背景及意义  14-15
  1.4 课题来源和主要工作  15-17
第二章 PCB自动光学检测系统总体设计  17-26
  2.1 检测系统原理  17-18
  2.2 检测系统结构  18-19
  2.3 光学照明系统  19-21
    2.3.1 光源设计  19-20
    2.3.2 光学镜头选择  20-21
  2.4 图像采集系统  21-24
    2.4.1 图像采集卡  21-22
    2.4.2 CCD摄像机  22-24
  2.5 计算机配置  24-25
  2.6 工作台运动控制系统  25
  2.7 本章小结  25-26
第三章 PCB图像预处理  26-50
  3.1 图像增强  28-45
    3.1.1 图像平滑  28-35
    3.1.2 图像对比度增强  35-40
    3.1.3 模板锐化法  40-44
    3.1.4 PCB图像采用的图像增强方法  44-45
  3.2 PCB图像阈值分割  45-49
    3.2.1 灰度阈值分割  45-46
    3.2.2 最大熵阈值分割  46-47
    3.2.3 最大类间方差法(Ostu)  47-49
  3.3 本章小结  49-50
第四章 PCB图像配准  50-62
  4.1 基于模板匹配算法建立坐标系  50-52
  4.2 定位圆检测—轮辐法  52-53
  4.3 PCB图像角度定位  53-61
    4.3.1 模板匹配法  54-55
    4.3.2 几何匹配法  55-57
    4.3.3 基于轮辐法的角度定位  57-59
    4.3.4 实验结果分析  59-61
  4.4 图像比例缩放和提取操作  61
  4.5 本章小结  61-62
第五章 PCB图像识别  62-74
  5.1 PCB板标准  62
  5.2 PCB图像识别方法  62-63
  5.3 PCB图像对比  63-66
    5.3.1 异或运算  64-65
    5.3.2 比较运算  65-66
  5.4 PCB图像对比后去噪处理  66-70
    5.4.1 开运算  66-67
    5.4.2 闭运算  67
    5.4.3 实验测试分析  67-70
  5.5 PCB表面缺陷识别  70-73
    5.5.1 PCB缺陷特征描述  70-71
    5.5.2 PCB缺陷识别测试  71-73
  5.6 本章小结  73-74
第六章 PCB检测系统软件设计  74-87
  6.1 开发工具  74-75
  6.2 检测系统界面设计  75-76
  6.3 检测系统程序流程图  76-78
  6.4 检测实验与结果分析  78-86
    6.4.1 PCB表面缺陷检测实验  78-84
    6.4.2 检测系统总程序设计  84-86
    6.4.3 实验结果分析  86
  6.5 本章小结  86-87
结论  87-89
参考文献  89-93
攻读学位期间发表论文  93-94
致谢  94

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 微电子学、集成电路（IC） > 印刷电路
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