基于圖像檢測的鉆針光學(xué)自動檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、在印制電路板制造過程中，鉆針的質(zhì)量對于保證所鉆電路板的合格性起著非常重要的作用。針對目前國內(nèi)鉆針檢測手段的落后，本文研究基于圖像檢測技術(shù)的鉆針光學(xué)自動檢測系統(tǒng)的開發(fā)技術(shù)。 在分析鉆針檢測需求的前提下，本文首先設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)，并對系統(tǒng)框架從信息流向的角度給予了詳盡的說明。在此基礎(chǔ)上，本文對系統(tǒng)涉及到的硬件分系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。首先設(shè)計(jì)了使用環(huán)狀照明系統(tǒng)放置于成像鏡頭上方的反射式照明方案。然后針對鉆針針面的傾斜性，設(shè)計(jì)了采用遠(yuǎn)心光

2、路進(jìn)行光學(xué)成像的成像方案，最后針對鉆針檢測的需求，對CCD傳感器、圖像采集卡進(jìn)行了選型。 對于鉆針檢測系統(tǒng)的軟件開發(fā)，本文進(jìn)行了詳盡的論述。首先本文對鉆針檢測系統(tǒng)開發(fā)中的軟件需求進(jìn)行了分析，設(shè)計(jì)了軟件的總體框架。在鉆針圖像的處理階段，為軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)了專用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)傳遞工作。針對鉆針圖像的特點(diǎn)，在邊緣檢測中提出了自動選擇閾值的算法；之后針對鉆針圖像中的特殊噪聲形式，對邊緣檢測算法進(jìn)行了原理上的改進(jìn)，通過對圖像的灰度分布的

3、數(shù)學(xué)模型的建立，提出了使用加權(quán)直線模板去噪法進(jìn)行塊狀噪聲的去除；通過上述算法的應(yīng)用，良好地改善了圖像處理的質(zhì)量。在邊緣提取階段，針對鉆針復(fù)雜的幾何結(jié)構(gòu)，提出了以直線擬合與鄰域搜索結(jié)合的邊緣提取算法。研究了先使用邊緣檢測初步找出特征點(diǎn)，再以原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行精確定位的特征點(diǎn)定位算法；最后介紹了特征點(diǎn)定位應(yīng)用于參數(shù)計(jì)算中的算法。應(yīng)用上述算法，在VC平臺下開發(fā)了鉆針檢測系統(tǒng)的軟件，通過對實(shí)際鉆針圖像的處理，證實(shí)了上述算法的有效性。 本文