近年來,隨著機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域研究的不斷深入,機(jī)器視覺的相關(guān)應(yīng)用越來越受到人們的關(guān)注。而PCB缺陷檢測作為機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用,也大規(guī)模的應(yīng)用于PCB生產(chǎn)線上,隨著技術(shù)的革新與產(chǎn)業(yè)的升級,對PCB生產(chǎn)工藝的要求越來越高,但是,高端的AOI設(shè)備目前仍然被國外的企業(yè)所壟斷,其高昂的價(jià)格迫使國內(nèi)眾多小規(guī)模PCB制造企業(yè)仍通過人工檢測來完成其PCB產(chǎn)品的質(zhì)量檢測,隨著工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)等眾多新興技術(shù)的迅速發(fā)展,制造業(yè)必將邁入一個(gè)新的階段,研究實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺的PCB缺陷檢測系統(tǒng)具有非常重要的意義和價(jià)值。因此,本課題研究實(shí)現(xiàn)一種基于機(jī)器視覺的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)。本文首先論述了課題的研究背景和意義,并對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)。然后闡述系統(tǒng)的工作原理并對系統(tǒng)進(jìn)行整體設(shè)計(jì)。并根據(jù)影響系統(tǒng)性能的主要外部因素來選擇合適的硬件。完成PCB圖像的預(yù)處理算法研究,預(yù)處理是PCB缺陷檢測系統(tǒng)中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),本文先通過CCD相機(jī)將采集的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,然后再對灰度圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)和圖像平滑處理等,針對PCB圖像的特點(diǎn),在研究經(jīng)典Otsu算法的基礎(chǔ)之上,提出一種將遺傳算法與Otsu相... 

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文的研究內(nèi)容
        1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)
    2.1 PCB缺陷概述
        2.1.1 PCB生產(chǎn)過程
        2.1.2 PCB缺陷的定義和分類
    2.2 PCB檢測自動檢測系統(tǒng)的組成及工作原理
    2.3 照明單元的設(shè)計(jì)
        2.3.1 光源的選取
        2.3.2 照明方式的選擇
    2.4 圖像采集單元的設(shè)計(jì)
        2.4.1 相機(jī)的選擇
        2.4.2 鏡頭的選取
    2.5 本章小結(jié)
第三章 PCB圖像預(yù)處理算法研究
    3.1 圖像灰度處理
    3.2 圖像增強(qiáng)
        3.2.1 灰度變換
        3.2.2 直方圖均衡化
    3.3 圖像平滑
        3.3.1 高斯濾波去噪
    3.4 閾值分割算法研究
        3.4.1 Otsu法
        3.4.2 改進(jìn)二維Otsu算法
        3.4.3 結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 PCB缺陷檢測與識別
    4.1 PCB缺陷檢測算法研究
    4.2 圖像配準(zhǔn)
        4.2.1 圖像配準(zhǔn)定義
        4.2.2 圖像配準(zhǔn)算法
        4.2.3 經(jīng)典SURF算法
        4.2.4 改進(jìn)的SURF算法
    4.3 基于改進(jìn)SURF圖像配準(zhǔn)的形態(tài)學(xué)PCB缺陷檢測算法
        4.3.1 PCB缺陷快速檢測流程
        4.3.2 PCB圖像形態(tài)學(xué)處理
        4.3.3 距離變換
        4.3.4 提取缺陷
        4.3.5 缺陷分類識別
        4.3.6 結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及測試
    5.1 基于機(jī)器視覺的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)搭建
    5.2 軟件部分設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.3 系統(tǒng)測試及結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]含平滑處理的圖像分割算法比較[J]. 李紅軍,張希,丁思靜,王婕,阮楊芮,王小春.  廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(06)
[2]結(jié)構(gòu)識別引導(dǎo)下的紋理抑制圖像平滑[J]. 邵歡,傅辛易,劉春曉,伍敏,龔辰,余宗杰.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(10)
[3]基于梯度方向信息熵的印刷電路板缺陷檢測[J]. 李云峰,李晟陽.  中國機(jī)械工程. 2017(06)
[4]基于機(jī)器視覺的PCB板缺陷檢測系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 王玉萍,郭峰林.  科技通報(bào). 2017(01)
[5]機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展及其工業(yè)應(yīng)用[J]. 薛峰,陳川.  無線互聯(lián)科技. 2016(13)
[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AOI技術(shù)的PCB常見質(zhì)量缺陷檢測[J]. 朱萍.  科技創(chuàng)新與應(yīng)用. 2016(16)
[8]全球PCB產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀分析及策略研究（2015）[J]. 楊宏強(qiáng).  印制電路信息. 2016(01)
[9]圖像增強(qiáng)方法研究新進(jìn)展[J]. 李陽,常霞,紀(jì)峰.  傳感器與微系統(tǒng). 2015(12)
[10]基于最小標(biāo)準(zhǔn)差鄰域的中值濾波[J]. 趙驊,胡清.  計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用. 2014(21)

博士論文
[1]基于機(jī)器視覺的在線高速檢測與精確控制研究及應(yīng)用[D]. 周文舉.上海大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺的工件尺寸測量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉雨航.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]印制電路板制造中缺陷檢測的研究[D]. 李道明.大連理工大學(xué) 2015
[3]面向PCB檢測的AOI系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 黃曉華.南京信息工程大學(xué) 2012
[4]基于機(jī)器視覺的PCB裸板缺陷檢測方法研究[D]. 陳亮.浙江工業(yè)大學(xué) 2012
[5]組合光源與圖像處理算法在工件表面缺陷檢測中的應(yīng)用[D]. 孔祥偉.天津大學(xué) 2007
[6]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：3659451