基于机器视觉PCB焊点质量检测研究

发布时间：2018-10-30 13:16

【摘要】：针对印刷电路板(PCB)焊点质量检测过程中出现的准确率和智能化问题,提出了一种基于特征提取和支持向量机(SVM)分类的PCB焊点质量检测方法,首先,采集焊点图像,运用基于熵的3阈值方法分割焊点图像,然后提取焊点形状、纹理、三维特征,最后运用SVM分类完成焊锡过量、焊锡合适、焊锡少量三种类型的识别。结果表明,该方法具有较高的准确率。
[Abstract]:Aiming at the problem of accuracy and intelligence in the process of (PCB) solder joint quality detection on printed circuit board, a new method of PCB solder joint quality detection based on feature extraction and support vector machine (SVM) classification is proposed. Firstly, the solder joint image is collected. The three-threshold method based on entropy is used to segment the image of solder joint, and then the shape, texture and 3D feature of solder joint are extracted. Finally, the recognition of excess solder, suitable solder and a few solders is completed by SVM classification. The results show that the method has high accuracy.
【作者单位】： 华东交通大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51305137) 江西省科技支撑计划项目(20151BBE50116) 江西省杰出青年人才资助计划(20162BCB23047) 江西省发明专利产业化重点项目(20161BBM26037)资助课题
【分类号】：TN41;TP391.41

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本文编号：2300113