基于機(jī)器視覺的PCB貼片元器件焊點(diǎn)定位與缺陷檢測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2023-02-26 07:11
隨著電子行業(yè)的蓬勃發(fā)展,印刷電路板(PCB)朝著更小、更密集的方向發(fā)展,其中,PCB上貼片元器件焊接質(zhì)量成為了影響電子產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)鍵因素之一。為此,PCB貼片元器件焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)成為了電子產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)線中一道必不可少的工序。本文針對(duì)PCB中貼片元器件在焊接過(guò)程中出現(xiàn)的橋接、漏焊等常見缺陷問(wèn)題,研究開發(fā)基于機(jī)器視覺的PCB貼片元器件焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)系統(tǒng),論文研究?jī)?nèi)容主要包括:1.根據(jù)焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)的具體需求,提出了焊點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)方案與系統(tǒng)基本組成,確定了光源、鏡頭、相機(jī)和運(yùn)動(dòng)控制卡等關(guān)鍵硬件的型號(hào),最終搭建了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)。2.針對(duì)現(xiàn)有模板匹配方法穩(wěn)定性差、對(duì)旋轉(zhuǎn)或縮放敏感以及匹配速度較慢等問(wèn)題,提出了一種基于梯度向量匹配的定位方法,選取邊緣梯度向量作為特征,通過(guò)梯度向量間的乘積累加來(lái)計(jì)算圖像相似度以提高匹配穩(wěn)定性;為提高匹配速度,引入圖像金字塔策略實(shí)現(xiàn)由粗到細(xì)的匹配策略,通過(guò)在每次匹配過(guò)程中加入提前停止計(jì)算的策略,從而有效減小了計(jì)算量,最終在像素級(jí)匹配結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行亞像素?cái)M合獲得更高的匹配精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文定位算法滿足焊點(diǎn)檢測(cè)平臺(tái)需求。3.針對(duì)現(xiàn)有方法依賴于人工特征提取,提出了一種基于深度學(xué)...
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 視覺檢測(cè)介紹及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 機(jī)器視覺焊點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
2.1 機(jī)器視覺焊點(diǎn)檢測(cè)平臺(tái)的基本組成
2.2 機(jī)器視覺焊點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)硬件選型
2.2.1 光源
2.2.2 工業(yè)相機(jī)
2.2.3 鏡頭
2.2.4 運(yùn)動(dòng)控制器
2.3 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
2.4 本章小結(jié)
第3章 機(jī)器視覺定位方法研究
3.1 模板匹配方法介紹
3.2 基于梯度向量的模板匹配方法
3.2.1 特征空間和相似度計(jì)算方法
3.2.2 提前停止加速策略
3.2.3 圖像金字塔分層搜索
3.2.4 亞像素精度優(yōu)化
3.3 實(shí)現(xiàn)優(yōu)化細(xì)節(jié)
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)方法研究
4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu)
4.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
4.2 貼片元器件焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)
4.2.1 焊點(diǎn)缺陷分類網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
4.2.2 缺陷定位后處理
4.2.3 數(shù)據(jù)集采集及預(yù)處理
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)平臺(tái)軟件開發(fā)
5.1 檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
5.2 檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
5.2.1 關(guān)鍵部分實(shí)現(xiàn)偽代碼
5.2.2 軟件系統(tǒng)流程
5.2.3 軟件模塊介紹
5.2.4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)軟件測(cè)試
5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄 A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參與的科研項(xiàng)目
本文編號(hào):3750071
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 視覺檢測(cè)介紹及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 機(jī)器視覺焊點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
2.1 機(jī)器視覺焊點(diǎn)檢測(cè)平臺(tái)的基本組成
2.2 機(jī)器視覺焊點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)硬件選型
2.2.1 光源
2.2.2 工業(yè)相機(jī)
2.2.3 鏡頭
2.2.4 運(yùn)動(dòng)控制器
2.3 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
2.4 本章小結(jié)
第3章 機(jī)器視覺定位方法研究
3.1 模板匹配方法介紹
3.2 基于梯度向量的模板匹配方法
3.2.1 特征空間和相似度計(jì)算方法
3.2.2 提前停止加速策略
3.2.3 圖像金字塔分層搜索
3.2.4 亞像素精度優(yōu)化
3.3 實(shí)現(xiàn)優(yōu)化細(xì)節(jié)
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)方法研究
4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu)
4.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
4.2 貼片元器件焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)
4.2.1 焊點(diǎn)缺陷分類網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
4.2.2 缺陷定位后處理
4.2.3 數(shù)據(jù)集采集及預(yù)處理
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)平臺(tái)軟件開發(fā)
5.1 檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
5.2 檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
5.2.1 關(guān)鍵部分實(shí)現(xiàn)偽代碼
5.2.2 軟件系統(tǒng)流程
5.2.3 軟件模塊介紹
5.2.4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)軟件測(cè)試
5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄 A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參與的科研項(xiàng)目
本文編號(hào):3750071
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