基于机器视觉的PCB元器件检测方法研究

发布时间：2020-04-17 11:47

【摘要】：随着科学技术的飞速发展,电子产品日渐趋小型化、高密度,产量逐年增长。许多公司引进了流水线式的贴片机、焊接机,替代传统人工贴片与焊接工作,但是对于元器件贴片错误还是时有发生,如元器件错误、贴片方向错误、位置错误等问题。本文根据PCB元器件贴装过程可能出现的问题进行分析,以低成本为前提,研究的内容主要为以机器视觉为基础的PCB元器件检测算法。本文结合数字图像处理技术,使用Python编程,以树莓派为硬件平台,采集PCB元器件图像,通过检测算法得出PCB元器件的正误,完成了元器件正误的自动检测。主要工作如下:(1)硬件平台:分析图像采集原理和采集装置,确定图像采集装置和主控制器平台;(2)元器件ROI(Region of Interest)的制作:读取PCB坐标文件,通过正则表达式获取元器件的物理坐标、尺寸、旋转角度等信息。使用霍夫变换检测定位圆,根据定位圆心通过透射变换校正图像,找出物理坐标与像素坐标的变换公式,然后根据元器件的像素信息即可自动完成ROI框的制作。(3)元器件检测:提取待测元器件的颜色信息与对应的模板对比分析,来确定元器件是否缺失;提取元器件的角点信息与模板角点进行图像匹配,来确定元器件正误;对于贴片电解电容的极性检测,本文提出了用图像象限分割计算面积的方法来确定电容极性;还提出了采用图像分割对电容表面文字进行提取然后识别的方法;本文使用仿射变换在四个方向检测贴片电阻字符的方法,检测出了电阻值。(4)测试与验证:本文验证的功能有:PCB板图像的定位和元件ROI框的自动制作,PCB元器件的存在性检测;对元器件的模板匹配实验;对贴片极性电容实现了极性检测和字符识别,并实现了贴片电阻表面字符的检测。
【图文】：

集成电路产业,蓬勃发展,产值,PCB板

1 绪论论文的背景及意义随着科技创新步伐的推进，电子行业的发展有了极为广大的进步，推动了更多论和技术投入到 PCB 行业的生产与发展。近年来，电子产品的需求以极为迅在增长，作为电子产品发展基础的 PCB 板也迎来了极为广大的发展空间，大PCB 板生产成为该行业发展的常规现象[1-2]。图 1.1 所示的内容为 PCB 信息网 2 月份公布的近十年的 PCB 产业发展的产值及增速图表[3]。在大批量产品生产过CB 元器件难免会出现一些问题，如元器件位置摆放错误、方向摆放错误、型号[4-5]。对于这些质量问题，必须提前检测，否则会在后期的产品交付和使用过程要的麻烦，延长产品生产周期。为此，对 PCB 元器件的检测是产品交付前的]。

设备使用,产品制造,公司,无损检验

中北大学学位论文纪八十年代开始，，国外一些发达国家的 B 图像的获取，并借用计算机设计算法对无损检验研究的大门。经过多年的发展，展的比较完善[19-21]，而且能够满足市场大达国家控制，主要集中在美国、以色列、技术较为成熟的几个公司进行简单介绍[22-2
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN41

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