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基于图像处理的电子元件焊接质量检测

作　者: 王付军
导　师: 赵杰
学　校: 河北大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 数字图像处理自动光学检测焊接质量模式识别
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 146次
引　用: 2次
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内容摘要

随着表面贴装元件的广泛应用,电子产品的体积变得越来越小,其焊接质量直接影响到产品的稳定性,目前电子元件焊接质量检测工作(尤其是小型电子企业)大部分由人工目测完成,受主观因素的影响易发生漏检和误检,检测成本高,长时间检测效率低。大量贴片器件和超细走线的采用,使电子元件焊接量检验成为一件非常困难的工作,难以实现自动化,传统人工目测法已不能满足生产的需要。自动光学检测系统(AOI)的研制成功解决了这一难题,它具有方便、快速、重复性强等优点,能有效降低产品的成本,提高产品质量,从而提高产品的市场竞争力。该系统基本的原理是用数码摄像机或扫描仪获取焊点的图像,然后经过图像预处理、图像处理、模式识别等步骤自动完成焊点质量的检测,并能及时反馈信息,根据反馈信息对生产线的相关工艺的参数进行调整。AOI系统早期在美国和日本使用的比较多,最近几年才在国内相关领域使用,尤其是合资企业(如富士康)中用的比较多。AOI设备的制造商多为美国或日本,技术先进但价格不菲；国内AOI设备的制造和研制才刚刚开始,现有的AOI系统也有一定的缺点主要是存在较高的误判率,而且对于隐藏焊点现有的AOI系统也无能为力,应该进一步改进检测算法,提高焊点质量的检测能力。本论文针对电子元件的焊点图像,利用图像处理算法和模式识别的方法就几种主要的焊点质量缺陷进行了检测。并用MATLAB语言设计一套电子元件焊接质量检测系统,该系统有图像采集、图像处理、显示打印等模块组成,图像处理模块又包括图像预处理、图像处理和模式识别子模块。研制完成后,对学生实习制作的收音机电路板进行了检测,从结果看,达到了预期的效果,提高了检测的效率,节省了检测时间,降低了检测成本。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章引言  11-16
  1.1 课题研究的意义  11
  1.2 电子元件焊接质量检测技术现状  11-13
    1.2.1 目测法(加辅助放大镜)  11-12
    1.2.2 自动光学检测(AOI)  12
    1.2.3 自动射线检测(AXI)  12-13
    1.2.4 电气检测  13
  1.3 电子元件焊接质量检测技术现状分析  13-14
  1.4 本论文的主要研究内容  14-16
第2章数字图像处理技术的原理  16-21
  2.1 基本概念  16-17
  2.2 图像处理和分析系统  17-19
    2.2.1 图像处理系统的硬件  17-18
    2.2.2 图像处理系统的软件  18-19
  2.3 数字图像处理的优点  19
  2.4 数字图像处理的应用  19-21
第3章焊点图像的采集及预处理  21-34
  3.1 引言  21
  3.2 图像采集和数字化  21-24
    3.2.1 图像场抽样  22-23
    3.2.2 图像的量化  23-24
  3.3 空间域法图像增强  24-26
    3.3.1 灰度变换  24-25
    3.3.2 直方图变换  25-26
  3.4 空间域图像平滑  26-29
    3.4.1 邻域平均法  26-27
    3.4.2 中值滤波法  27-28
    3.4.3 有选择地保持边缘平滑滤波法(最小方差滤波)  28-29
  3.5 图像锐化  29-31
    3.5.1. 梯度锐化法  29-30
    3.5.2 拉普拉斯算子锐化法  30-31
  3.6 针对电子元件焊点图像采用的预处理方法  31-34
    3.6.1 PCB板焊点图像的特点  32
    3.6.2 焊点图像的预处理  32-34
第4章焊点图像特征提取和模式识别  34-53
  4.1 图像边缘检测  34-38
    4.1.1 基于二阶导数边缘检测算子  35-37
    4.1.2 Hougth变换  37-38
  4.2 焊点图像的二值化  38-41
  4.3 图像模式识别的一般方法  41-46
    4.3.1 模式识别理论基础  41
    4.3.2 模式识别系统的组成  41-42
    4.3.3 常用模式识别方法  42-46
  4.4 针对电子元件焊点图像模式识别方法  46-53
    4.4.1 焊点质量标准  46
    4.4.2 焊点的常见缺陷  46-48
    4.4.3 焊点图像模式识别方法  48-50
    4.4.4 未焊(漏焊)的识别  50-51
    4.4.5 桥接(短路)的识别  51-52
    4.4.6 孔洞(缩锡)的识别  52
    4.4.7 缩锡的识别  52-53
第5章检测系统的实现  53-64
  5.1 系统的硬件设计  53-56
    5.1.1 CCD摄像机  53-55
    5.1.2 图像采集卡  55-56
  5.2 系统的软件设计  56-61
    5.2.1 开发软件概述  56-57
    5.2.2 软件设计流程  57-58
    5.2.3 焊点质量检测流程  58
    5.2.4 关键模块——图像处理模块  58-61
  5.3 部分源程序及实验结果  61-64
    5.3.1 部分源程序  61-62
    5.3.2 实验结果  62-64
结论  64-65
参考文献  65-67
攻读硕士学位期间发表论文情况  67-68
致谢  68

基于图像处理的电子元件焊接质量检测

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