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基于图像处理技术的锡膏印刷质量检测

作　者: 付宗运
导　师: 孙兴华
学　校: 南京理工大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 模板匹配连通区域标记图像分割高斯模型支持向量机区域增长纹理图像形态学
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 38次
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内容摘要

本文研究的课题是基于图像处理技术的锡膏印刷质量检测。该技术主要应用在基于表面贴装技术(SMT, Surface Mounted Technology)生产线上的自动光学检测(AOI,Automatic optic Inspection)系统中,近年来该类型的检测设备越来越受到广大电子元器件厂家的青睐,其操作简单,运算速度快,在先进的SMT生产线上配套使用AOI检测设备不仅可以提高生产效率,还能对产品的质量进行严格的把关,因此该技术是具有巨大的市场前景和研究价值的。锡膏印刷质量检测是SMT生产线上自动光学检测工序中的第一道检测,后续还有元器件贴装检测和芯片贴装检测。为了叙述方便,后文中所讨论的AOI系统如果没有特殊声明,均指的是针对锡膏印刷质量检测的AOI系统。本文首先介绍了AOI系统的工作原理,AOI设备是一个融合了电光学、物理学、计算机视觉和图像处理等技术于一体的系统。该系统不仅包括对锡膏图像的处理分析软件,还包括运动控制设备和对分析结果进行保存反馈的数据管理系统。在进行锡膏印刷质量检测之前,首先要对印刷电路板(PCB, Printed Circuit Board)进行定位工作,PCB的定位是通过位于其对角的一对基准点(Mark点)实现的,找到这对基准点的位置,通过坐标变化的方法,实现对PCB的重定位。本文采用金字塔模型,先通过粗细模板匹配获得基准点所在的区域,由于Mark点是规则的图形,其所在的连通区域的中心就是基准点的中心,因此可以再通过获得连通域中心的方法精确地找到Mark点的中心,为下文获得准确的锡膏连通域打下了铺垫。PCB上的锡膏图像具有丰富的颜色和纹理信息,本文首先对锡膏图像进行颜色和纹理的统计分析,建立模型,分割出锡膏位置的二值图像；再对获得的锡膏位置二值图像进行形态学处理,获得连通域信息；然后再采用与模板信息进行比对的方式,检测是否有短路、多锡、少锡等缺陷存在。经过多次的参数调整,得到了可靠的检测效果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
1 绪论  7-11
  1.1 课题的研究背景和意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 本文研究主要内容和工作安排  9-11
2 AOI系统设计原理与PCB图像定位  11-19
  2.1 AOI系统工作原理介绍  11-12
    2.1.1 SMT生产流程和AOI系统的作用位置  11-12
    2.1.2 AOI系统工作基本原理  12
    2.1.3 光源的选择  12
  2.2 基于目标形状的光学定位点检测  12-17
    2.2.1 模板匹配方法  13-14
    2.2.2 金字塔模型  14-15
    2.2.3 基于目标形状的Mark点检测  15-17
  2.3 本章小结  17-19
3 基于图像分割技术的的锡膏区域识别  19-37
  3.1 阈值分割方法介绍  19-23
    3.1.1 直方图的构造  20-21
    3.1.2 基于直方图的阈值选取  21-23
  3.2 基于目标颜色分布统计特性的图像分割模型  23-27
    3.2.1 正态分布  24-25
    3.2.2 高斯模型  25-27
  3.3 基于区域生长算法的的图像分割模型  27-35
    3.3.1 纹理特征  28-30
    3.3.2 支持向量机(SVM)理论基础  30-32
    3.3.3 区域增长  32
    3.3.4 本文采用的方法  32-35
  3.4 本章小结  35-37
4 基于形态学的锡膏图像处理  37-48
  4.1 数学形态学  37
  4.2 二值数学形态学的相关概念  37-39
    4.2.1 集合论的相关知识  37-39
    4.2.2 结构元素  39
  4.3 二值形态学腐蚀和膨胀  39-41
    4.3.1 腐蚀  39-40
    4.3.2 膨胀  40-41
  4.4 二值形态学开运算与闭运算  41-43
    4.4.1 开运算  41-42
    4.4.2 闭运算  42-43
  4.5 形态学在本文中的应用  43-47
    4.5.1 二值形态学的应用  43-45
    4.5.2 背景噪声点的滤波  45-47
  4.6 本章小结  47-48
5 锡膏的缺陷检查  48-58
  5.1 二值连通区域标记  48-50
  5.2 锡膏缺陷检查方案  50-55
    5.2.1 方案一  50-52
    5.2.2 方案二  52-55
  5.3 实验结果定性分析  55-57
  5.4 本章小结  57-58
6 总结与展望  58-60
  6.1 本文工作总结  58-59
  6.2 本文工作展望  59-60
致谢  60-61
参考文献  61-63

基于图像处理技术的锡膏印刷质量检测

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