基于机器视觉的焊点检测算法研究

发布时间：2018-06-22 23:48

  本文选题：机器视觉 + 焊点检测　； 参考：《电子器件》2017年04期

【摘要】：为了提高电路板焊点检测的准确率,提出了改进的K-近邻法。首先,采用工业相机采集图像并选取470个焊点作为训练样本,利用模板匹配法对图像中的焊点进行定位。然后根据特征分布直方图提取焊点的特征并绘制特征分布情况,选择能区分不同类别焊点的特征作为有效特征。最后,建立改进的K-近邻法焊点检测分类器,选取559个焊点作为测试样本对模型进行测试。实验结果表明改进的K-近邻算法检测的准确率96%以上,可以有效地提高检测效率。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of solder joint detection, an improved K-nearest neighbor method is proposed. Firstly, the industrial camera is used to collect images and 470 solder joints are selected as training samples, and the template matching method is used to locate the solder joints in the images. Then, the features of solder joints are extracted according to the histogram of feature distribution, and the features of different types of solder joints are selected as effective features. Finally, an improved K-nearest neighbor solder joint detection classifier is established, and 559 solder joints are selected as test samples to test the model. The experimental results show that the accuracy of the improved K- nearest neighbor algorithm is over 96%, which can effectively improve the detection efficiency.
【作者单位】： 沈阳建筑大学信息与控制工程学院;
【基金】：辽宁省教育厅项目(L2013225) 国家自然科学基金项目(61272253) 宁省科学技术研究项目(2014231001)
【分类号】：TN41;TP391.41

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本文编号：2054756