本文關(guān)鍵詞：電路板質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)

  更多相關(guān)文章： 電路板 LED檢測(cè) 元器件檢測(cè) ROI提取 Hough變換

【摘要】：隨著現(xiàn)代化電路板制造行業(yè)的迅猛發(fā)展,電路板產(chǎn)品趨向復(fù)雜化、精密化,傳統(tǒng)的電路板檢測(cè)系統(tǒng)遠(yuǎn)不能達(dá)到對(duì)產(chǎn)品檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性的要求,自動(dòng)化、智能化的電路板質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)已成為迫切需要。針對(duì)這一現(xiàn)狀,本文根據(jù)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)和功能測(cè)試的原理,運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù),研制了一種電路板質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)穩(wěn)定地對(duì)電路板表面的元器件漏焊及錯(cuò)焊缺陷和LED屏幕顯示缺陷進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。本文根據(jù)系統(tǒng)的功能分析得出的總體設(shè)計(jì)方案,完成了整個(gè)系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)的搭建和相關(guān)圖像檢測(cè)算法的研究與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明,文章提出的方法是可行和有效的。本系統(tǒng)的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)方面,主要包括圖像采集模塊和LED驅(qū)動(dòng)模塊。圖像采集模塊由高像素的VT_EX500CPS工業(yè)相機(jī)、VT_LEM0616MP5鏡頭和COP-150W同軸光源組成,通過(guò)設(shè)置相機(jī)參數(shù)以保證圖像成像質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)對(duì)待檢測(cè)電路板圖像的實(shí)時(shí)采集、傳輸;LED驅(qū)動(dòng)模塊主要由PST系列的可編程電源及RS232串口電路和供電電路組成,實(shí)現(xiàn)對(duì)待檢測(cè)電路板供電,從而將電路板表面的LED屏幕點(diǎn)亮,為系統(tǒng)進(jìn)行LED屏幕缺陷檢測(cè)做好硬件準(zhǔn)備。(2)軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)方面,主要包括了圖像采集軟件、LED檢測(cè)軟件和元器件檢測(cè)軟件。根據(jù)各個(gè)軟件的處理流程,通過(guò)Labview編程實(shí)現(xiàn)軟件界面和框架的設(shè)計(jì),Matlab編程實(shí)現(xiàn)軟件的圖像處理算法。(3)圖像前期處理方面,主要包括圖像預(yù)處理、特征提取、ROI提取等步驟,實(shí)現(xiàn)待檢測(cè)元器件或LED屏幕的提取。圖像預(yù)處理,主要是對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、增強(qiáng)和平滑的處理;特征提取,主要是利用Harris算子的角點(diǎn)檢測(cè)算法來(lái)提取角點(diǎn);ROI提取,主要是提出了一種根據(jù)角點(diǎn)坐標(biāo)確定ROI區(qū)域的方法,從而提取出待檢測(cè)元器件或者LED屏幕所在區(qū)域的圖像。(4)缺陷檢測(cè)方面,主要包括了圖像匹配、圖像對(duì)比、閾值分割、Hough變換等步驟。其中,對(duì)于LED屏幕的顯示缺陷和元器件漏焊的缺陷檢測(cè)中,通過(guò)利用基于灰度相關(guān)的模板匹配方法,并結(jié)合簡(jiǎn)化的SSDA匹配算法計(jì)算相似度,最后通過(guò)經(jīng)驗(yàn)閾值判斷缺陷是否存在,并通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行異或?qū)Ρ忍幚砗托螒B(tài)學(xué)腐蝕操作,得到最終的缺陷圖像;對(duì)于電容等元器件錯(cuò)焊的缺陷檢測(cè)中,提出一種基于自適應(yīng)閾值分割的電容極性判斷方法;對(duì)于芯片等元器件的錯(cuò)焊缺陷檢測(cè)中,提出一種利用等步長(zhǎng)Hough變換判斷芯片焊接方向的方法。(5)最后,對(duì)帶有不同缺陷種類(lèi)的電路板分別進(jìn)行LED缺陷和元器件缺陷的檢測(cè),同時(shí)每種情況取一定數(shù)目的電路板反復(fù)進(jìn)行檢測(cè),得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的總結(jié)與分析,得出系統(tǒng)檢測(cè)時(shí)間在1秒以?xún)?nèi),檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,論證了該系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)化流水線檢測(cè)的可行性。
【關(guān)鍵詞】：電路板 LED檢測(cè) 元器件檢測(cè) ROI提取 Hough變換
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN407
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 電路板表面缺陷檢測(cè)算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 電路板質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)概述13
• 1.2.3 國(guó)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.4 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文的主要工作與內(nèi)容安排15-17
• 1.3.1 論文的主要工作15-16
• 1.3.2 論文的內(nèi)容安排16-17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 第二章 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)18-25
• 2.1 引言18
• 2.2 系統(tǒng)的功能分析和總體方案18-20
• 2.2.1 系統(tǒng)功能分析18-19
• 2.2.2 系統(tǒng)總體方案19-20
• 2.2.3 系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)20
• 2.3 系統(tǒng)硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)方案20-21
• 2.4 系統(tǒng)軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)方案21-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 系統(tǒng)硬件和軟件設(shè)計(jì)25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)25-30
• 3.2.1 系統(tǒng)硬件的選取25-26
• 3.2.2 圖像采集模塊設(shè)計(jì)26-28
• 3.2.3 LED驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)28-30
• 3.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)30-35
• 3.3.1 軟件的運(yùn)行環(huán)境30-31
• 3.3.2 系統(tǒng)軟件組成31
• 3.3.3 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)31-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 圖像處理算法實(shí)現(xiàn)36-61
• 4.1 引言36
• 4.2 圖像預(yù)處理36-42
• 4.2.1 圖像灰度化37-38
• 4.2.2 圖像增強(qiáng)38-40
• 4.2.3 圖像平滑40-42
• 4.3 特征提取42-51
• 4.3.1 角點(diǎn)特征43-44
• 4.3.2 幾種常用算法的分析44-49
• 4.3.3 算法比較與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-51
• 4.4 ROI提取51-53
• 4.4.1 基準(zhǔn)點(diǎn)確定51-52
• 4.4.2 ROI提取52
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果52-53
• 4.5 缺陷檢測(cè)53-60
• 4.5.1 LED缺陷或元器件漏焊檢測(cè)53-57
• 4.5.2 元器件錯(cuò)焊檢測(cè)57-60
• 4.6 本章小結(jié)60-61
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析61-67
• 5.1 引言61
• 5.2 LED缺陷檢測(cè)61-64
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果61-63
• 5.2.2 技術(shù)指標(biāo)分析63-64
• 5.3 元器件缺陷檢測(cè)64-66
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果64-66
• 5.3.2 技術(shù)指標(biāo)分析66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 致謝73-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間的主要學(xué)術(shù)活動(dòng)和研究成果74

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