基于機器視覺的pcb表面缺陷檢測

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1、’Ｖ，祖－一呼＿．亡＾－■：．．．＇■＝＇，ｊ二＝ｒ＿二—．—三＿？■■＿—＿＇－．Ｉ．．＿：分類號：密級ＵＤＣ；Ｖ－：＇單位代碼．■心；ＶＩ？篡傲３：妙義ｆ碩ｉ學(xué)位論文論文題目：基于機器視覺的ＰＣＢ表面缺陷檢測１４２０１９０２８４學(xué)號：作者：劉雨專業(yè)名稱：粹制下稱（專爪型麗＋）２０１６年６月。日．＇Ｗ．—，‘獨創(chuàng)性說明本人鄭重聲明：所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究

2、成果。盡我所知，除了文中特別加標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果，也不包含為獲得安徽工業(yè)大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書所使用過的材料一同工作的同。與我志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。？答名立Ｐｉ：？曰期；＞麻多Ｇ幸巧１關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解安徽工業(yè)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即；學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？桑簦展颊摚崳娢牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可［＾采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文，保密的論文在解密后應(yīng)遵循此

3、規(guī)定。－簽名ｊＬ導(dǎo)師簽名日期：單巧ｑ安徽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目：基于機器視覺的PCB表面缺陷檢測PCBapparentdefectdetectionbasedonmachinevisiontechnology作者：劉雨學(xué)院：電氣與信息工程學(xué)院指導(dǎo)教師：李丹單位：電氣與信息工程學(xué)院協(xié)助指導(dǎo)教師：單位：單位：論文提交日期：2016年6月13日學(xué)位授予單位：安徽工業(yè)大學(xué)安徽馬鞍山243032摘要摘要隨著印刷電路板(PCB，PrintedCircuitBoad)制作行業(yè)的發(fā)展，關(guān)于PCB的缺陷檢測需求越來越復(fù)雜，常用的人工檢測方式既無法與現(xiàn)代化的

4、PCB制作加工速度相匹配，也無法滿足PCB生產(chǎn)過程中對于質(zhì)量監(jiān)控的要求。因此，基于圖像識別的光學(xué)檢測AOI(AutomaticOpticalInspection)技術(shù)正在廣泛地被應(yīng)用在各種PCB的缺陷檢測中，本文以馬鞍山森格電子批量生產(chǎn)的PCB為研究對象，設(shè)計了一種PCB表面缺陷檢測系統(tǒng)，可以準確，高效地對PCB缺陷進行檢測。首先，本文調(diào)研了目前PCB缺陷檢測系統(tǒng)的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀，并在此基礎(chǔ)上對相機，鏡頭，光源進行了選型，搭建了系統(tǒng)的硬件平臺；針對PCB圖像的噪聲情況，研究了局部中值濾波算法，實現(xiàn)了在有效濾除噪聲的同時，保留了圖像的信息，并通過圖像增強

5、和閾值分割有效獲取了圖像的目標區(qū)域。其次，對PCB圖像進行識別和檢測，針對PCB上的Mark點檢測問題，提出了梯度Hough變換和輪廓匹配相結(jié)合的改進算法，提高了Mark點檢測的準確性；通過區(qū)域生長填充算法實現(xiàn)了PCB走線的缺陷區(qū)域檢測；并應(yīng)用HALCON軟件，完成了字符訓(xùn)練和識別算法，算法有效地識別并返回了字符信息；通過Hu矩和圖像金字塔的結(jié)合提高了模板匹配過程中的準確性。最后，在上述研究的基礎(chǔ)上，開發(fā)了缺陷檢測系統(tǒng)的綜合軟件平臺，平臺應(yīng)用了分割視圖，多線程，單例模式等編程方式，實現(xiàn)了上述算法的整合，通過對軟件平臺和算法進行的測試，驗證了系統(tǒng)的有效性

6、和可靠性，為系統(tǒng)在后續(xù)的功能擴展以及現(xiàn)場環(huán)境下的缺陷檢測奠定了基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：缺陷檢測；改進梯度Hough變換；模板匹配；局部中值濾波IAbstractAbstractAsthedevelopmentofthePrintedCircuitBoard(PCB,PrintedCircuitBoard)manufactureindustry,PCBdefectdetectionchangestobemoreandmorecomplex,thecommonlyusedartificialdetectionmethodcanneithermatchthemoder

7、nPCBprocessingspeed,normeettherequirementofqualitycontrolintheprocessofPCBproduction.Therefore,OpticaldetectionbasedonimagerecognitionAOI(AutomaticOpticalInspection)technologyiswidelyappliedinallkindsofPCBdefectdetection.BasedontheactualprojectaboutthePCBbatchproductedbyMa’ansha

8、nSengeElectronicsCo.Ltd.,inthispaperdesignedaPC