基于機器視覺的焊點缺陷檢測算法研究.pdf

1、當(dāng)前我國信息科技的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)界自動化生產(chǎn)水平越來越高。具體在電子產(chǎn)品行業(yè)，隨著精細(xì)化和自動化的發(fā)展，電子產(chǎn)品的焊點質(zhì)量的好壞，深刻地影響著產(chǎn)品成品的質(zhì)量和效率，因此，對于焊點的缺陷檢測也成為了電子制造行業(yè)亟需解決的問題。傳統(tǒng)的人工檢測方法存在費時、精度低、效率低下等問題，各種新的檢測方法應(yīng)運而生。其中，機器視覺運用到自動化生產(chǎn)乃至焊點檢測已經(jīng)成為當(dāng)代自動化生產(chǎn)發(fā)展的趨勢。世界制造業(yè)的發(fā)展，對于電子產(chǎn)品的焊點自動化檢測的智能化技術(shù)水平也提

2、出了更高的要求，實現(xiàn)焊接產(chǎn)品制造的自動、柔性化和智能化已經(jīng)成為焊接技術(shù)發(fā)展的新趨勢。
　　具體在機器視覺應(yīng)用于焊點檢測過程中:首先通過對焊點的圖像進(jìn)行采集，對焊點區(qū)域進(jìn)行定位，提取出焊點圖像;再對焊點圖像進(jìn)行特征分析處理，得到參數(shù)反饋，以降低人工失誤、提高產(chǎn)品生產(chǎn)效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性。運用圖像處理算法對焊點質(zhì)量進(jìn)行檢測，可以在很多的電子元器件加工中進(jìn)行使用，如PCB焊點、手機GBA焊點等。
　　本文以手機鋰電池中的焊點

3、作為檢測對象，采用機器視覺和圖像處理方法，實現(xiàn)了對漏焊、焊點粘連、虛焊、過焊的缺陷檢測。本文完成的主要工作包括:
　　(1)介紹了常用的圖像預(yù)處理和特征提取方法，針對焊點圖像的特點，對圖像進(jìn)行灰度對比度增強，同時采用中值濾波去除圖像中的噪聲;提出一種合理的快速迭代分割二值圖像的方法;
　　(2)在充分考慮灰度與空間的關(guān)系以及算法復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，提出了一種基于距離變換的分水嶺分割算法，準(zhǔn)確的分割出了目標(biāo)區(qū)域和檢測出粘連區(qū)域;<