电路板质量检测系统

发布时间：2017-09-20 04:39

  本文关键词：电路板质量检测系统

  更多相关文章： 电路板 LED检测 元器件检测 ROI提取 Hough变换

【摘要】：随着现代化电路板制造行业的迅猛发展,电路板产品趋向复杂化、精密化,传统的电路板检测系统远不能达到对产品检测的准确性和可靠性的要求,自动化、智能化的电路板质量检测系统已成为迫切需要。针对这一现状,本文根据自动光学检测和功能测试的原理,运用机器视觉技术,研制了一种电路板质量检测系统,该系统能实时稳定地对电路板表面的元器件漏焊及错焊缺陷和LED屏幕显示缺陷进行自动检测。本文根据系统的功能分析得出的总体设计方案,完成了整个系统软硬件平台的搭建和相关图像检测算法的研究与实现。实验结果分析表明,文章提出的方法是可行和有效的。本系统的主要研究内容如下:(1)硬件平台设计方面,主要包括图像采集模块和LED驱动模块。图像采集模块由高像素的VT_EX500CPS工业相机、VT_LEM0616MP5镜头和COP-150W同轴光源组成,通过设置相机参数以保证图像成像质量,实现对待检测电路板图像的实时采集、传输;LED驱动模块主要由PST系列的可编程电源及RS232串口电路和供电电路组成,实现对待检测电路板供电,从而将电路板表面的LED屏幕点亮,为系统进行LED屏幕缺陷检测做好硬件准备。(2)软件平台设计方面,主要包括了图像采集软件、LED检测软件和元器件检测软件。根据各个软件的处理流程,通过Labview编程实现软件界面和框架的设计,Matlab编程实现软件的图像处理算法。(3)图像前期处理方面,主要包括图像预处理、特征提取、ROI提取等步骤,实现待检测元器件或LED屏幕的提取。图像预处理,主要是对图像进行灰度化、增强和平滑的处理;特征提取,主要是利用Harris算子的角点检测算法来提取角点;ROI提取,主要是提出了一种根据角点坐标确定ROI区域的方法,从而提取出待检测元器件或者LED屏幕所在区域的图像。(4)缺陷检测方面,主要包括了图像匹配、图像对比、阈值分割、Hough变换等步骤。其中,对于LED屏幕的显示缺陷和元器件漏焊的缺陷检测中,通过利用基于灰度相关的模板匹配方法,并结合简化的SSDA匹配算法计算相似度,最后通过经验阈值判断缺陷是否存在,并通过对图像进行异或对比处理和形态学腐蚀操作,得到最终的缺陷图像;对于电容等元器件错焊的缺陷检测中,提出一种基于自适应阈值分割的电容极性判断方法;对于芯片等元器件的错焊缺陷检测中,提出一种利用等步长Hough变换判断芯片焊接方向的方法。(5)最后,对带有不同缺陷种类的电路板分别进行LED缺陷和元器件缺陷的检测,同时每种情况取一定数目的电路板反复进行检测,得到实验结果。根据实验结果的总结与分析,得出系统检测时间在1秒以内,检测准确率达到90%以上,论证了该系统应用于工业化流水线检测的可行性。
【关键词】：电路板 LED检测 元器件检测 ROI提取 Hough变换
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN407
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 电路板表面缺陷检测算法研究现状12-13
• 1.2.2 电路板质量检测系统概述13
• 1.2.3 国外研究现状13-14
• 1.2.4 国内研究现状14-15
• 1.3 论文的主要工作与内容安排15-17
• 1.3.1 论文的主要工作15-16
• 1.3.2 论文的内容安排16-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第二章 系统总体架构设计18-25
• 2.1 引言18
• 2.2 系统的功能分析和总体方案18-20
• 2.2.1 系统功能分析18-19
• 2.2.2 系统总体方案19-20
• 2.2.3 系统技术指标20
• 2.3 系统硬件平台设计方案20-21
• 2.4 系统软件平台设计方案21-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 系统硬件和软件设计25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 系统硬件设计25-30
• 3.2.1 系统硬件的选取25-26
• 3.2.2 图像采集模块设计26-28
• 3.2.3 LED驱动模块设计28-30
• 3.3 系统软件设计30-35
• 3.3.1 软件的运行环境30-31
• 3.3.2 系统软件组成31
• 3.3.3 系统软件实现31-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 图像处理算法实现36-61
• 4.1 引言36
• 4.2 图像预处理36-42
• 4.2.1 图像灰度化37-38
• 4.2.2 图像增强38-40
• 4.2.3 图像平滑40-42
• 4.3 特征提取42-51
• 4.3.1 角点特征43-44
• 4.3.2 几种常用算法的分析44-49
• 4.3.3 算法比较与实验结果分析49-51
• 4.4 ROI提取51-53
• 4.4.1 基准点确定51-52
• 4.4.2 ROI提取52
• 4.4.3 实验结果52-53
• 4.5 缺陷检测53-60
• 4.5.1 LED缺陷或元器件漏焊检测53-57
• 4.5.2 元器件错焊检测57-60
• 4.6 本章小结60-61
• 第五章 实验结果与分析61-67
• 5.1 引言61
• 5.2 LED缺陷检测61-64
• 5.2.1 实验结果61-63
• 5.2.2 技术指标分析63-64
• 5.3 元器件缺陷检测64-66
• 5.3.1 实验结果64-66
• 5.3.2 技术指标分析66
• 5.4 本章小结66-67
• 第六章 总结与展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 展望67-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-74
• 攻读硕士学位期间的主要学术活动和研究成果74

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