用于PCB板檢測的AOI關(guān)鍵算法研究.pdf

1、PCB(Printed Circuit Board)制作過程繁瑣，工序復雜，易產(chǎn)生各種缺陷，產(chǎn)品投入市場后檢出故障的費用是裝配PCB板時發(fā)現(xiàn)故障所耗費用的許多倍，因而缺陷檢測作為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不能滿足實際生產(chǎn)需求而被AOI(Automatic Optic Inspection)技術(shù)替代。因此，對用于PCB板檢測的AOI系統(tǒng)進行

2、研究，不斷提出改進具有重要的實用價值。
　　 本文在詳細分析了國內(nèi)眾多廠家生產(chǎn)的AOI系統(tǒng)實際工程應用中存在的問題之后，針對圖像拼接過程中的嚴重錯位、缺陷檢測過程中的系統(tǒng)響應速度慢、缺陷漏檢、識別率低等不足，主要研究了AOI系統(tǒng)中兩個重要的核心算法，對PCB板的圖像拼接算法做出了改進并提出了一種新的加權(quán)缺陷識別檢測算法，這些算法均以本文中的AOI系統(tǒng)為硬件平臺，在VC++和OpenCV上調(diào)試運行。
　　 本文研究的PCB

3、板的圖像拼接算法主要從兩個方面進行了改進。首先對傳統(tǒng)的小圖像之間的拼接方式做出了改進，提出整行縮小以及以行圖像為配準圖像的方式進行圖像拼接，實驗結(jié)果表明此拼接方式圖像的數(shù)據(jù)量相對較少速度較快，在電腦硬件和拼圖時間的允許范圍之內(nèi)，誤差偏差不會累積并傳遞，因此不存在嚴重錯位偏差。其次，在傳統(tǒng)PCB圖像拼接算法上引入surf配準，實驗結(jié)果表明，本文的拼接算法進一步的解決了因光照不均而使得圖像邊緣亮度變化趨勢相反所造成的明顯的拼接縫隙的問題，大