用于PCB板檢測(cè)的AOI關(guān)鍵算法研究.pdf

1、PCB(Printed Circuit Board)制作過(guò)程繁瑣，工序復(fù)雜，易產(chǎn)生各種缺陷，產(chǎn)品投入市場(chǎng)后檢出故障的費(fèi)用是裝配PCB板時(shí)發(fā)現(xiàn)故障所耗費(fèi)用的許多倍，因而缺陷檢測(cè)作為PCB質(zhì)量控制的重要手段不容忽視。隨著PCB行業(yè)朝著超薄型、高密度、細(xì)間距、低缺陷等方向發(fā)展，傳統(tǒng)的PCB缺陷人工目檢方式已遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際生產(chǎn)需求而被AOI(Automatic Optic Inspection)技術(shù)替代。因此，對(duì)用于PCB板檢測(cè)的AOI系統(tǒng)進(jìn)行

2、研究，不斷提出改進(jìn)具有重要的實(shí)用價(jià)值。
　　 本文在詳細(xì)分析了國(guó)內(nèi)眾多廠家生產(chǎn)的AOI系統(tǒng)實(shí)際工程應(yīng)用中存在的問(wèn)題之后，針對(duì)圖像拼接過(guò)程中的嚴(yán)重錯(cuò)位、缺陷檢測(cè)過(guò)程中的系統(tǒng)響應(yīng)速度慢、缺陷漏檢、識(shí)別率低等不足，主要研究了AOI系統(tǒng)中兩個(gè)重要的核心算法，對(duì)PCB板的圖像拼接算法做出了改進(jìn)并提出了一種新的加權(quán)缺陷識(shí)別檢測(cè)算法，這些算法均以本文中的AOI系統(tǒng)為硬件平臺(tái)，在VC++和OpenCV上調(diào)試運(yùn)行。
　　 本文研究的PCB

3、板的圖像拼接算法主要從兩個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)。首先對(duì)傳統(tǒng)的小圖像之間的拼接方式做出了改進(jìn)，提出整行縮小以及以行圖像為配準(zhǔn)圖像的方式進(jìn)行圖像拼接，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此拼接方式圖像的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少速度較快，在電腦硬件和拼圖時(shí)間的允許范圍之內(nèi)，誤差偏差不會(huì)累積并傳遞，因此不存在嚴(yán)重錯(cuò)位偏差。其次，在傳統(tǒng)PCB圖像拼接算法上引入surf配準(zhǔn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的拼接算法進(jìn)一步的解決了因光照不均而使得圖像邊緣亮度變化趨勢(shì)相反所造成的明顯的拼接縫隙的問(wèn)題，大