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面向PCB检测的AOI系统关键技术研究

作　者: 黄晓华
导　师: 张永宏
学　校: 南京信息工程大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: PCB AOI系统图像拼接图像对准缺陷检测
分类号: TN41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

在现代电子工业中,PCB (Printed Circuit Board,印刷电路板)是各种电子产品的重要组成部分,其质量的好坏决定电子产品的质量,而随着现代制造业发展水平的不断提高,PCB正朝着超薄型、小元件、高密度、细间距方向发展,给PCB的质量检测提出了很大的挑战,因此研究用于PCB质量检测的AOI (Automatic Optic Inspection,自动光学检测)系统具有很强的现实意义和实用价值。本文综合运用光电技术、自动控制技术和计算机技术,搭建一套用于PCB质量检测的AOI系统,主要包括照明系统、图像采集系统、运动控制系统和图像处理系统。其中对图像处理系统进行深入的研究,主要研究其中的PCB图像预处理、PCB图像拼接、PCB图像对准和PCB的缺陷识别,并在此研究基础上,开发一套用于PCB质量检测的软件系统。首先针对PCB图像前期处理中的彩色图像灰度化、图像去噪和图像分割进行研究,提出采用加权平均值法灰值化、中值滤波法去噪和Otsu法分割的PCB图像前期处理算法,来使PCB图像达到一个良好的前期处理效果。其次为了实现大面积的PCB板检测,提出采用基于特征的拼接算法来实现PCB图像的拼接。在拼接精度相当的情况下,由于基于SIFT特征的拼接算法在拼接速度上有很大的劣势,所以本文采用拼接速度较快的基于SURF特征的拼接算法进行PCB图像拼接。此外基于硬件对SURF匹配进行改进,从而进一步提高拼接速度。然后为了将待测PCB图像与标准PCB图像进行精确对准,选取PCB上的定位圆孔作为定位标志。在对定位圆孔进行圆检测时,实现了三种圆检测的算法,并对这几种不同的圆检测算法进行实验分析。最终采用基于改进的Hough变换的圆检测算法来检测定位圆孔,大大提高了检测速度和检测精度。最后采用图像对比技术及数学形态学运算获取缺陷信息图像,并采用基于线段的连通域检测算法很好的实现了缺陷的连通域检测。在此基础上,根据不同缺陷的不同特征,采用一种树状逐级分层判断的识别算法来识别短路、断路、凸起、凹陷和空洞,有效的提高了识别缺陷的速度。实验结果表明,本文设计的AOI系统是合理可用的,在对PCB进行质量检测时结果也是有效、可信的,可以为后续的自动光学检测系统研究提供一定的借鉴。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第一章绪论  8-15
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外相关研究的现状分析  9-12
    1.2.1 国外研究现状  10-11
    1.2.2 国内研究现状  11-12
  1.3 本文的主要研究内容及章节安排  12-15
第二章 AOI系统总体设计  15-22
  2.1 AOI系统结构组成及工作原理  15-16
  2.2 照明系统设计  16
  2.3 图像采集系统设计  16-20
    2.3.1 CCD相机  17-18
    2.3.2 光学镜头  18-19
    2.3.3 图像采集卡  19-20
  2.4 运动控制系统设计  20
  2.5 图像处理系统设计  20-21
  2.6 本章小结  21-22
第三章 PCB图像的去噪与分割研究  22-29
  3.1 彩色图像灰度化  22-23
  3.2 图像去噪  23-25
    3.2.1 均值滤波  23-24
    3.2.2 中值滤波  24-25
  3.3 图像分割  25-28
    3.3.1 直方图阈值法  25-26
    3.3.2 Otsu法  26
    3.3.3 最大熵阈值法  26-28
  3.4 本章小结  28-29
第四章基于特征的PCB图像拼接算法研究  29-48
  4.1 图像拼接概述  29-31
    4.1.1 图像拼接的基本原理  29-30
    4.1.2 图像拼接的方法  30-31
    4.1.3 PCB图像拼接方法分析  31
  4.2 基于SIFT特征的PCB图像拼接算法  31-37
    4.2.1 SIFT特征点的提取  32-35
    4.2.2 SIFT特征点的匹配  35-36
    4.2.3 RANSAC算法剔除误匹配及求取变换模型  36-37
  4.3 基于SURF特征的PCB图像拼接算法  37-44
    4.3.1 SURF特征点的提取  38-42
    4.3.2 改进的SURF特征点匹配  42-44
  4.4 实验与分析  44-47
  4.5 本章小结  47-48
第五章 PCB图像精确对准研究  48-58
  5.1 PCB图像对准概述  48-49
  5.2 定位孔定位研究  49-53
    5.2.1 基于最小二乘法的圆检测算法  49-50
    5.2.2 基于Hough变换的圆检测算法  50-52
    5.2.3 基于改进的Hough变换的圆检测算法  52-53
  5.3 实验与分析  53-57
  5.4 本章小结  57-58
第六章 PCB缺陷检测技术研究与系统实现  58-74
  6.1 PCB上的常见缺陷及其检测方法  58-60
    6.1.1 常见缺陷分类  58-59
    6.1.2 PCB缺陷检测方法  59-60
  6.2 图像对比及其后处理  60-63
    6.2.1 图像对比  61-62
    6.2.2 基于数学形态学的对比后处理  62-63
  6.3 基于线段的连通域的检测方法  63-67
    6.3.1 连通域的概念  63-64
    6.3.2 基于线段的连通域检测算法  64-65
    6.3.3 实验与分析  65-67
  6.4 PCB缺陷定位与识别  67-73
    6.4.1 缺陷的定位  67
    6.4.2 缺陷的识别  67-69
    6.4.3 缺陷识别流程  69
    6.4.4 缺陷识别系统实现及分析  69-73
  6.5 本章小结  73-74
第七章总结与展望  74-76
  7.1 总结  74
  7.2 展望  74-76
致谢  76-78
参考文献  78-81
作者简介  81

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