隨著近些年來(lái)電子行業(yè)的不斷發(fā)展,電子產(chǎn)品作為一種隨處可見(jiàn)的消費(fèi)類產(chǎn)品,其更新?lián)Q代越發(fā)的頻繁,越來(lái)越輕薄、便捷的電子產(chǎn)品,對(duì)于產(chǎn)能及產(chǎn)品質(zhì)量的要求也逐漸提高。作為電子產(chǎn)品的核心——印刷線路板（Prited Circuit Board,PCB）具備高集成度,高密度的等性能的同時(shí)也要求其在生產(chǎn)中擁有高效率、高質(zhì)量。對(duì)于PCB板的檢測(cè)也成為了電子制造業(yè)非常重視的問(wèn)題。這種大環(huán)境下,傳統(tǒng)的人工檢測(cè)由于存在著檢測(cè)速度慢且易漏檢等弊端,無(wú)法滿足日益加大的需求,因此研究自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)（Automatic Optic Inspection,AOI）如何通過(guò)較低成本達(dá)到高效、精準(zhǔn)、快速地對(duì)貼片線路板進(jìn)行檢測(cè)有著重要的意義。因此本文設(shè)計(jì)了一種基于圖像處理的PCB缺陷檢測(cè)系統(tǒng),主要研究?jī)?nèi)容如下:1.將對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理操作,將采集到的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理,減小運(yùn)算的復(fù)雜度;對(duì)比并分析現(xiàn)有的去噪算法的優(yōu)缺點(diǎn),選取非局部均值濾波算法與小波閾值算法對(duì)含噪圖像進(jìn)行去噪處理;采用一種新型的限制對(duì)比度的自適應(yīng)直方圖均衡化來(lái)對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理;對(duì)圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè),用于后續(xù)的某種缺陷種類檢測(cè)需求。2.通過(guò)Hough... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文組織結(jié)構(gòu)圖

第2章 相關(guān)技術(shù)概述目前對(duì) PCB 板進(jìn)行缺陷檢測(cè)主要有人工檢測(cè)、電氣檢測(cè)和機(jī)器視覺(jué)檢，人工檢測(cè)工作繁瑣、耗時(shí)長(zhǎng)而且準(zhǔn)確率低；電氣檢測(cè)則是在 PCB 板基完成后對(duì)其通電進(jìn)行檢測(cè)，這種檢測(cè)方式在一些情況下會(huì)損壞線路板，本的增加。因此，本章主要對(duì)已經(jīng)采用過(guò) SMT 工藝流程后的 PCB 板焊檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)在工作過(guò)程中涉及了光學(xué)成像[28]、圖像采集[處理、電氣控制等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了智能化的 PCB 焊接缺陷檢測(cè)，解決了傳工檢測(cè)耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。該檢測(cè)系統(tǒng)可以分為硬件平臺(tái)和軟件平臺(tái)兩個(gè)部分，硬件平臺(tái)主要是些基礎(chǔ)硬件設(shè)備對(duì)待測(cè) PCB 板進(jìn)行圖像采集工作，大體包括三個(gè)單元制單元、光照單元和相機(jī)采集單元；軟件平臺(tái)是本文研究的重點(diǎn)，主要將采集到的圖像傳到計(jì)算機(jī)上，并對(duì)圖像進(jìn)行處理和檢測(cè)以得到檢測(cè)結(jié)統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖 2-1 所示。硬件平臺(tái) 軟件平臺(tái)

哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文描采集待檢測(cè)的 PCB 板圖像，然后再通過(guò)軟件算法等對(duì)采集到的圖像進(jìn)得到缺陷信息，而硬件平臺(tái)的作用就是用來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像采集功能的。如果臺(tái)的選擇不恰當(dāng)，可能會(huì)使采集到的圖像模糊或者含有噪聲，對(duì)接下來(lái)處理過(guò)程造成影響，例如耗費(fèi)的時(shí)間增加、準(zhǔn)確度降低甚至于無(wú)法實(shí)現(xiàn)目的，由此可知 PCB 檢測(cè)的速度和精度取決于圖像采集單元的速度、質(zhì)準(zhǔn)確性，圖像采集直接關(guān)系著整個(gè)系統(tǒng)的性能。為滿足實(shí)際生產(chǎn)工作中和高準(zhǔn)確率的要求，下面對(duì)個(gè)單元模塊進(jìn)行具體設(shè)計(jì)。運(yùn)動(dòng)控制單元設(shè)計(jì)傳統(tǒng)的人工檢測(cè)或具有定位功能的檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)控制單元的要求并至可能并不需要具備運(yùn)動(dòng)控制單元，但是本文研究 PCB 缺陷檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)自動(dòng)化檢測(cè)，由于采集圖像所使用的相機(jī)位置是固定的，因此就需要運(yùn)單元將待檢測(cè)的 PCB 板移動(dòng)至相機(jī)采集位置，以實(shí)現(xiàn)對(duì)待測(cè) PCB 板的位。因此對(duì)運(yùn)動(dòng)控制單元有很高的精度要求。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的Canny算子在裂縫檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 趙芳,周旺輝,陳岳濤,彭紅春.  電子測(cè)量技術(shù). 2018(20)
[2]自動(dòng)光學(xué)(視覺(jué))檢測(cè)技術(shù)及其在缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用綜述[J]. 盧榮勝,吳昂,張騰達(dá),王永紅.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[3]基于改進(jìn)的小波閾值圖像去噪算法研究[J]. 殷青松,戴曙光.  軟件導(dǎo)刊. 2018(01)
[4]一種新的小波閾值去噪算法研究[J]. 周建,向北平,倪磊,艾攀華.  機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2017(06)
[5]基于牙科X光片的多種直方圖均衡化圖像增強(qiáng)對(duì)比[J]. 閆凱文.  光學(xué)儀器. 2017(06)
[6]一種改進(jìn)的非局部均值圖像去噪算法[J]. 祝嚴(yán)剛,張桂梅.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(18)
[7]基于均衡化的SMT設(shè)備快速換產(chǎn)研究[J]. 徐文杰.  電子機(jī)械工程. 2017(03)
[8]基于梯度方向信息熵的印刷電路板缺陷檢測(cè)[J]. 李云峰,李晟陽(yáng).  中國(guó)機(jī)械工程. 2017(06)
[9]基于機(jī)器視覺(jué)的PCB板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 王玉萍,郭峰林.  科技通報(bào). 2017(01)
[10]AOI技術(shù)在PCB缺陷檢測(cè)中的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 郭民,王蕊.  測(cè)控技術(shù). 2016(12)

博士論文
[1]微電子產(chǎn)品視覺(jué)檢測(cè)中關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳世哲.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺(jué)的PCB裸板質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 吳良溢.湖北工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于圖像處理的微小元件端面裂紋及缺陷檢測(cè)算法的研究[D]. 李慧嫻.鄭州大學(xué) 2018
[3]基于幾何相似性的圖像超分辨深度學(xué)習(xí)方法[D]. 胡衛(wèi)東.大連理工大學(xué) 2017
[4]基于機(jī)器視覺(jué)的貼片元件焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)[D]. 尹丙橋.廣東工業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于機(jī)器視覺(jué)的藥品缺陷檢測(cè)方法與實(shí)驗(yàn)研究[D]. 王野.北京工業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于圖像的PCB板缺陷檢測(cè)技術(shù)及應(yīng)用[D]. 熊昊.重慶理工大學(xué) 2017
[7]基于圖像處理技術(shù)的AOI系統(tǒng)的研究[D]. 全正相.浙江理工大學(xué) 2017
[8]基于機(jī)器視覺(jué)的焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法研究[D]. 陳玉.廣東工業(yè)大學(xué) 2015
[9]空間攝像機(jī)高速濾波器的并行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 馬利.西安電子科技大學(xué) 2015
[10]基于機(jī)器視覺(jué)的數(shù)控排齒機(jī)齒片檢測(cè)研究[D]. 李傳武.江南大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3228078