PCB缺陷智能视觉检测系统研究与设计

摘要

近年来,随着现代信息化水平的不断提升,人们对于电子产品的质量要求也越来越高。作为电子产品载体,印刷电路板(PCB;Printed Circuit Board)的质量检测也成为了电子制造行业非常重视的核心问题。传统的PCB缺陷检测是通过人工检测或是功能检测来实现,但是这类方法已经无法满足生产线上高速高精度的检测要求。为了提高缺陷检测的速度与精度,本文以PCB缺陷为检测对象,设计了一种基于机器视觉的PCB智能检测系统,实现了PCB缺陷的高速高精度检测。
　　首先,通过介绍PCB及其缺陷检测的国内外发展现状,分析了PCB缺陷智能视觉检测的研究意义。设计了PCB缺陷智能视觉检测系统,并给出了该系统的总体结构和工作原理。文章通过对光学成像技术、机器系统以及电气控制系统三方面的研究,对PCB缺陷检测系统的关键技术有了更加深入的了解。
　　其次,针对影响图像采集质量的各种因素,提出了图像预处理算法。在图像进行灰度对比度增强之后,采用中值滤波和bayes估计的小波混合去噪算法去除图像中的散粒噪声和高斯噪声。在充分考虑灰度与空间的关系以及算法复杂度的基础上,提出了一种基于二维最大类间阈值分割的快速迭代算法,准确的分割出了图像的背景区与目标区。
　　然后,对PCB缺陷进行检测与识别。本文主要检测与识别两种类型的PCB缺陷;一种是通过待测PCB板与标准板或者伪标准板进行异或运算得到的短路、断路、毛刺等缺陷;另一种是采用模糊神经网络的分类算法来检测焊锡是否正常。
　　最后,设计开发了系统的控制软件,提供了良好的人机交互界面,解决了实际调试中出现的问题,保证了系统的快速准确运行,实现了PCB缺陷检测系统的实时在线检测。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 课题研究背景和意义

1.2 智能检测技术

1.2.1 智能检测技术概述

1.2.2 智能检测控制技术应用

1.2.3 机器视觉

1.2.4 自动光学检测(AOI)

1.3 PCB板缺陷检测方法概述

1.4 本论文的主要工作

1.5 论文结构

第2章 PCB缺陷智能视觉检测系统总体设计

2.1 系统设计思路

2.2 系统整体设计

2.2.1 系统总体结构

2.2.2 系统工作原理

2.3 光学成像技术研究

2.3.1 光源及照明

2.3.2 摄像机和镜头

2.3.3 图像采集卡

2.4 机械系统设计

2.4.1 上下料分拣系统设计

2.4.2 自动输送线结构设计

2.5 电气控制系统设计

2.5.1 可编程逻辑控制器的控制系统设计

2.5.2 步进电机控制系统设计

2.6 本章小结

第3章 PCB图像预处理方法研究

3.1 图像对比度增强

3.2 图像去噪

3.2.1 常用图像去噪方法

3.2.2 中值滤波和bayes估计的小波混合去噪算法

3.3 图像分割

3.2.1 常用的阈值分割算法

3.2.2 二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法

3.4 本章小结

第4章 PCB缺陷检测与识别算法研究

4.1 PCB光板质量检测

4.1.1 图像形态学处理

4.1.2 缺陷识别

4.1.3 实验结果与分析

4.2 PCB焊点质量的检测与识别

4.2.1 焊点质量检测概述

4.2.2 基于模糊神经网络的焊点质量检测算法

4.2.3 实验结果与分析

4.3 本章小结

第5章 PCB缺陷智能视党检测系统的软件实现

5.1 软件设计对机器视觉系统性能的影响

5.2 检测系统软件设计与实现

5.3 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

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