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基于機(jī)器視覺的PCB表面缺陷檢測方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-09-04 10:06
  制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體,是國家工業(yè)化的關(guān)鍵,而印制電路板(Printed Circuit Board,PCB)是電子化、信息化的硬件載體。隨著我國創(chuàng)新升級和產(chǎn)業(yè)升級的不斷推進(jìn),PCB自動(dòng)化質(zhì)量檢測技術(shù)已經(jīng)成為了經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中至關(guān)重要的一環(huán)。目前,PCB表面質(zhì)量的檢測仍以人工視檢為主,檢測速度慢、穩(wěn)定性差、主觀因素高。自動(dòng)光學(xué)檢測(Automated Optical Inspection,AOI)作為一種廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)環(huán)境中的技術(shù),可以通過非接觸的方式完成檢測任務(wù)。該項(xiàng)技術(shù)以機(jī)器視覺技術(shù)為核心,能有效應(yīng)對PCB表面缺陷的自動(dòng)化檢測問題。本文以單層單面PCB裸板為主要檢測對象,其表面鍍銅或鍍鎳,光學(xué)成像特性復(fù)雜。相較于常規(guī)PCB板,本系統(tǒng)待檢測PCB板的尺寸較大,最高為550mm?600mm,系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)量大,因此需要在保證檢測效果的前提下提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性。在綜合實(shí)際需求后,本文最終完成了硬件設(shè)備的選型與搭建,包括LED光源、高分辨率工業(yè)相機(jī)、運(yùn)動(dòng)裝置等。然后,針對短路、斷路、凸起、凹陷這四種缺陷,重點(diǎn)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套以圖像處理為核心的軟件系統(tǒng)。本文的核心內(nèi)容在于研究軟件部分中的圖像預(yù)... 

【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:84 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于機(jī)器視覺的PCB表面缺陷檢測方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)


PCB板實(shí)物樣例

印制板,缺陷,導(dǎo)體


電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12立區(qū)域內(nèi)導(dǎo)體邊緣粗糙、銅刺等缺陷及其組合缺陷,不會(huì)使導(dǎo)體間距最小處的減少比例大于30%。如果PCB板不符合上述標(biāo)準(zhǔn),那么將根據(jù)缺陷對導(dǎo)體間距的影響程度進(jìn)一步被判定為線路凸起或者短路。以下展示的是幾種典型PCB表面缺陷的實(shí)物樣例:(a)(b)(c)(d)(e)(f)圖2-2PCB典型缺陷。(a)印制板邊緣的缺口;(b)基材表面的麻點(diǎn);(c)基材表面下的外來夾雜物;(d)導(dǎo)體寬度異常;(e)導(dǎo)體間距異常,凸起;(f)導(dǎo)體間距異常,短路隨著表面缺陷的產(chǎn)生機(jī)理和特征不同,PCB板表面的缺陷呈現(xiàn)不同的特點(diǎn)。結(jié)合若干PCB產(chǎn)品制造商的需求發(fā)現(xiàn),在實(shí)際生產(chǎn)中,確認(rèn)缺陷是否對PCB板的電氣特性產(chǎn)生顯著影響比確認(rèn)某個(gè)具體缺陷的產(chǎn)生機(jī)理更重要。也就是說,缺陷的產(chǎn)生機(jī)理并不作為驗(yàn)收PCB板的指標(biāo),僅作為改進(jìn)產(chǎn)品制作工藝的參考。另一方

直方圖均衡,圖像


電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文26增函數(shù)f(x)中即可,該函數(shù)滿足:0()(1)()(1)()0,1,2,...,1kiifkLckLpXkL====(3-2)其中,L是圖像可能的最大灰度級,例如8位灰度圖中L的取值為256。這種方法自動(dòng)的將圖像映射到更加均勻的直方圖上,能有增大圖像的動(dòng)態(tài)范圍。以實(shí)際拍攝的某張PCB板分圖為例,對其做了直方圖均衡,并截取了圖中線路密集區(qū)域的圖像進(jìn)行了展示,結(jié)果如圖3-1所示:(a)(b)(c)(d)圖3-1直方圖均衡前后的PCB圖像。(a)原始圖像;(b)均衡后的結(jié)果;(c)均衡前的局部圖;(d)均衡后的局部圖像為了進(jìn)一步分析直方圖均衡對圖像的影響,這里繪制了均衡前后的灰度直方圖,其中縱軸表示圖像中對應(yīng)灰度值的像素總數(shù),橫軸表示灰度值,如圖3-2所示:

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]走向新一代智能制造[J]. 周濟(jì),李培根,周艷紅,王柏村,臧冀原,孟柳.  Engineering. 2018(01)
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[5]基于內(nèi)容的圖像分割方法綜述[J]. 姜楓,顧慶,郝慧珍,李娜,郭延文,陳道蓄.  軟件學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]基于形態(tài)學(xué)的PCB缺陷快速檢測技術(shù)[J]. 王棟,解則曉.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(S1)
[7]基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)方法綜述[J]. 肖明,鮑永亮,顏仲新.  兵工學(xué)報(bào). 2015(S2)
[8]液晶顯示屏背光源模組表面缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 史艷瓊,盧榮勝,張騰達(dá).  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(05)
[9]透視變換模型的Harris圖像配準(zhǔn)[J]. 郭曉冉,崔少輝.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2014(04)
[10]PCB自動(dòng)光學(xué)檢測中Gerber文件的解析研究[J]. 姚蛟,葉玉堂,張靜,謝煜,周戀玲.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2012(06)

博士論文
[1]PCB光學(xué)特性對PCB光電外觀檢查機(jī)性能的影響機(jī)理[D]. 謝煜.電子科技大學(xué) 2014
[2]PCB表觀缺陷的自動(dòng)光學(xué)檢測理論與技術(shù)[D]. 張靜.電子科技大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺的PCB外觀缺陷光學(xué)自動(dòng)檢測機(jī)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李延年.廣東工業(yè)大學(xué) 2019
[2]HCI-A3型PCB板缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 鹿亞琴.電子科技大學(xué) 2019
[3]基于機(jī)器視覺的PCB缺陷自動(dòng)檢測系統(tǒng)的研究[D]. 胡王云.廣東工業(yè)大學(xué) 2019
[4]基于機(jī)器視覺的光纖接頭缺陷檢測方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 李昱.電子科技大學(xué) 2019
[5]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電路板印刷字符檢測識(shí)別方法研究[D]. 史昊林.電子科技大學(xué) 2019
[6]基于機(jī)器視覺的PCB表面缺陷檢測[D]. 劉雨.安徽工業(yè)大學(xué) 2016
[7]AOI(自動(dòng)光學(xué)檢查)產(chǎn)品客戶需求管理研究[D]. 王勇.西南交通大學(xué) 2013
[8]圖像銳化的研究[D]. 劉三國.曲阜師范大學(xué) 2011
[9]基于計(jì)算機(jī)視覺的線路板缺陷檢測技術(shù)研究[D]. 王艷衛(wèi).河北工業(yè)大學(xué) 2007
[10]機(jī)器視覺照明光源關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李俊.天津理工大學(xué) 2007



本文編號:3383068

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