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基于机器视觉的PCB在线质量检测系统研究

作　者: 傅仲佳
导　师: 席自强
学　校: 湖北工业大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 图像处理 模式识别 缺陷识别 系统仿真
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


当今，电子行业正在向小型化，高集成度的方向发展，因而对作为电子行业的重要支撑的PCB制造工艺提出高密度多层板的设计要求，PCB的生产质量以及后期的焊接技术直接影响了产品的好坏。由于现代PCB的布线密度高，元器件多且体积小，更容易出现各种错误，传统的接触式检测和人工检测既无法满足检测精度要求也无法满足检测速度的要求。机器视觉的检测方法引入为解决此类问题提供了新途径。机器视觉技术是一种非接触式检测，主要通过CCD摄像头获取PCB图像信息，通过图像预处理以后，对图像内容分析判别PCB是否存在缺陷以及缺陷的数量和位置。这种方法具有检测速度快，精度高，本文在研究机器视觉检测算法的基础上，设计了一套PCB缺陷检测系统。本文分析了目前国内外基于机器视觉检测系统的研究现状，以收集的光源、摄像头和图像采集卡等硬件产品资料为依据，结合研究内容给出了两套硬件配置方案。从图像处理与模式识别的理论方法出发，针对常见的PCB缺陷特征及前人提出的几种检测方法，通过对比各自的优缺点，提出了完整的处理方案。在图像增强环节，使用直方图均衡化和中值滤波的放方法提高图像质量，抑制噪声；在图像分割环节，分析对比了几种经典的图像分割方法，根据检测结果选择了双峰法作为图像分割方法；在PCB缺陷识别环节对导线断路、凹坑等缺陷使用导线跟踪算法识别，对短路和凸起缺陷使用八连通法识别；对污点的检测使用区域统计法识别；对元件反装和漏焊使用优化的模板匹配算法检测。实验结果实现所用检测算法均能有效识别设置的缺陷。本文使用Matlab软件进行PCB缺陷识别系统的开发，编写的程序可以实现控制光源、图像采集、图像预处理、PCB裸板上的断路、短路、污点和装有元件的漏焊和反装检测，以及对检测结果统计分析等功能。系统的操作界面简单清晰，经实验检测识别准确，误差小，可靠性较高。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 引言  9-14
  1.1 课题研究的目的和意义  9-10
  1.2 机器视觉检测技术的国内外发展现状  10-12
  1.3 论文的研究内容和组织结构  12-14
第2章 PCB 在线检测系统总体设计  14-21
  2.1 系统结构的组成及工作原理  14
  2.2 光源部分设计  14-16
  2.3 图像采集单元设计  16-18
    2.3.1 CCD 摄像机  16-17
    2.3.2 图像采集卡  17-18
  2.4 控制部分设计  18-19
  2.5 图像采集设备方案选择  19
  2.6 本章小结  19-21
第3章 图像处理算法研究  21-39
  3.1 图像增强  21-25
    3.1.1 直接灰度变换  21-23
    3.1.2 直方图处理  23-25
  3.2 图像平滑  25-29
    3.2.1 均值滤波  25-27
    3.2.2 中值滤波  27-28
    3.2.3 维纳滤波  28-29
  3.3 图像分割  29-34
    3.3.1 最大类间方差法  30-32
    3.3.2 聚类阈值分割  32-33
    3.3.3 双峰法  33-34
  3.4 数学形态学处理  34-38
    3.4.1 膨胀  35
    3.4.2 腐蚀  35-36
    3.4.3 开运算  36-37
    3.4.4 闭运算  37-38
  3.5 本章小结  38-39
第4章 PCB 缺陷检测与识别  39-50
  4.1 模式识别的基本理论  39-40
  4.2 PCB 图像的模式识别  40-43
    4.2.1 PCB 质量标准  41
    4.2.2 PCB 缺陷特征统计  41-43
  4.3 PCB 缺陷检测算法  43-49
    4.3.1 断路、凹坑、空洞的检测  43-45
    4.3.2 短路和凸起  45-46
    4.3.3 污点的检测  46-47
    4.3.4 元件极性反装和漏焊  47-49
  4.4 本章小结  49-50
第5章 检测系统的软件设计  50-60
  5.1 功能概述  50-51
  5.2 子模块设计  51-54
    5.2.1 图像采集  51-52
    5.2.2 裸板检测  52
    5.2.3 污点检测  52-53
    5.2.4 综合检测  53-54
  5.3 实验结果与分析  54-59
    5.3.1 实验结果  54-58
    5.3.2 实验结果分析  58-59
  5.4 本章小结  59-60
第6章 总结与展望  60-62
  6.1 总结  60
  6.2 展望  60-62
参考文献  62-65
致谢  65-66
附录 1 攻读学位期间发表的学术论文目录  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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