【摘要】：針對印刷電路板(PCB)焊點質(zhì)量檢測過程中出現(xiàn)的準(zhǔn)確率和智能化問題,提出了一種基于特征提取和支持向量機(SVM)分類的PCB焊點質(zhì)量檢測方法,首先,采集焊點圖像,運用基于熵的3閾值方法分割焊點圖像,然后提取焊點形狀、紋理、三維特征,最后運用SVM分類完成焊錫過量、焊錫合適、焊錫少量三種類型的識別。結(jié)果表明,該方法具有較高的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Aiming at the problem of accuracy and intelligence in the process of (PCB) solder joint quality detection on printed circuit board, a new method of PCB solder joint quality detection based on feature extraction and support vector machine (SVM) classification is proposed. Firstly, the solder joint image is collected. The three-threshold method based on entropy is used to segment the image of solder joint, and then the shape, texture and 3D feature of solder joint are extracted. Finally, the recognition of excess solder, suitable solder and a few solders is completed by SVM classification. The results show that the method has high accuracy.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51305137) 江西省科技支撐計劃項目(20151BBE50116) 江西省杰出青年人才資助計劃(20162BCB23047) 江西省發(fā)明專利產(chǎn)業(yè)化重點項目(20161BBM26037)資助課題
【分類號】：TN41;TP391.41

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本文編號：2300113