基于机器视觉的PCB裸板缺陷自动检测方法_杨庆华
机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料
2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。
3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学
PCB板和FPC检验实用标准
目录 1.目的 2.适用范围 3.引用标准 4.定义 5.检验种类 6.检验方式和抽样标准 7.检验与判定原则 8.检验内容 9.标志、包装、存储和运输 1.目的
统一本产品的出货质量检验标准，确保产品质量达到公司允收标准，满足客户质量要求。 2.适用范围 2.1产品上的 PCB 和 FPC 类产品（若与客户标准有差异应执行客户标准）。 2.2可供本公司相关单位参照使用。 3.引用标准 3.1 GB/T2423.8-1995 电工电子产品环境试验规程：试验方法试验Ed：自由跌落 3.2 GB/T2423.1-2001 电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验A：低温试验 3.3 GB/T2423.2-2001 电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验B：高温试验 3.4 GB/T2423.3-1993 电工电子产品基本环境试验规程试验Ca：恒定湿热试验方法 3.5 GB/T2423.6-1995 电工电子产品基本环境试验规程试验Eb：碰撞试验方法 3.6 GB/T2423.10-1995 电工电子产品基本环境试验规程试验Fc：振动试验方法 3.7 GB/T2828.1计数抽样检验程序：按接收质量限（AQL）检索的逐批检验抽样计划 3.8 GB/T2829-2002周期检验计数抽样程序及抽样表 3.9 GB33873-83 通信设备产品包装技术 4.定义 4.1缺点种类及定义 4.1.1 Critical defect (致命缺陷)：直接或潜在影响到使用者人身安全的缺陷；经过国家或行业标准 鉴定或认证不能通过的缺陷,不符合安全标准规定的缺陷； 4.1.2 Major defect（重缺陷）：影响到使用者正常使用的缺陷，产品品牌会受到影响的缺陷； 4.1.3 Minor defect （轻缺陷）：不影响使用者正常使用，但影响外观或其它的瑕疵。 4.2外观不良定义 4.2.1划伤：受尖锐硬物划踫而在零件表面留下的细长线状划伤痕迹： 4.2.1.1轻划痕：用手指（指甲）横向轻划无凹入感﹐但又能目视明显的轻微划痕； 4.2.1.2浅划伤（无感划伤）：用手指（指甲）横向轻划有轻微凹入感； 4.2.1.3深划伤（有感划伤）：用手指（指甲）横向轻划有刮手或明显凹入感； 4.2.2凹痕：因撞击或压力造成的下陷； 4.2.3凸包：因撞击或应力力造成的突起； 4.2.4擦伤、刮伤：受尖锐硬物刮踫或摩擦而在零件表面留下的块状痕迹； 4.2.5指纹：裸手触摸产品留下的手指纹印； 4.2.6异色点：表面出现的颜色异于周围的点； 4.2.7油污、脏污：明显粘附于零件表面能擦除的呈块状或膜状的油脂或变色异物； 4.2.8氧化、生锈：基体材料发生化学氧化现象； 4.2.9破裂：因内应力或机械损伤而造成产品的裂纹或细小开裂。 4.4 检验（检测）条件定义： 4.4.1 目视条件：600-800LUX荧光灯光源，光源离头顶30～50cm，产品距测试人员眼睛20～40cm，
PCB电路板测试、检验及规范
字体: 小中大 PCB电路板测试、检验及规范 chenjack 发表于: 2009-4-08 13:31 来源: 半导体技术天地 1、Acceptability，acceptance 允收性，允收 前者是指在对半成品或成品进行检验时，所应遵守的各种作业条件及成文准则。后者是指执行允收检验的过程，如Acceptance Test。 2、Acceptable Quality Level(AQL)允收品质水准 系指被验批在抽检时，认为能满足工程要求之"不良率上限"，或指百分缺点数之上限。AQL并非为保护某特别批而设，而是针对连续批品质所定的保证。 3、Air Inclusion 气泡夹杂 在板材进行液态物料涂布工程时，常会有气泡残存在涂料中，如胶片树脂中的气泡，或绿漆印膜中的气泡等，这种夹杂的气泡对板子电性或物性都很不好。 4、AOI 自动光学检验 Automatic Optical Inspection，是利用普通光线或雷射光配合计算机程序，对电路板面进行外观的视觉检验，以代替人工目检的光学设备。 5、AQL 品质允收水准 Acceptable Quality Level，在大量产品的品检项目中，抽取少量进行检验，再据以决定整批动向的品管技术。 6、ATE 自动电测设备 为保证完工的电路板其线路系统的通顺，故需在高电压(如250 V)多测点的泛用型电测母机上，采用特定接点的针盘对板子进行电测，此种泛用型的测试机谓之Automatic Testing Equipment。 7、Blister 局部性分层或起泡 在电路制程中常会发生局部板面或局部板材间之分层，或局部铜箔浮离的情形，均称为Blister。另在一般电镀过程中亦常因底材处理不洁，而发生镀层起泡的情形，尤其以镀银对象在后烘烤中最容易起泡。 8、Bow，Bowing 板弯 当板子失去其应有的平坦度(Flatness)后，以其凹面朝下放在平坦的台面上，若无法保持板角四点落在一个平面上时，则称为板弯或板翘(Warp 或Warpage)，若只能三点落在平面上时，称为板扭(Twist)。不过通常这种扭翘的情况很轻微不太明显时，一律俗称为板翘(Warpage)。 9、Break-Out 破出 是指所钻的孔已自配圆(Pad)范畴内破出形成断环情形；即孔位与待钻孔的配圆(Pad)二者之间并未对准，使得两个圆心并未落在一点上。当然钻孔及影像转移二者都有可能是对不准或破出的原因。但板子上好几千个孔，不可能每个都能对准，只要未发生"破出"，而所形成的孔环其最窄处尚未低于规格(一般是2 mil 以上)，则可允收。 10、Bridging 搭桥、桥接 指两条原本应相互隔绝的线路之间，所发生的不当短路而言。 11、Certificate证明文书 当一特定的"人员训练"或"品质试验"执行完毕，且符合某一专业标准时，特以书面文字记载以兹证明的文件，谓之Certificate。 12、Check List 检查清单 广义是指在各种操作前，为了安全考虑所应逐一检查的项目。狭义指的是在PBC 业中，客户到现场却对品质进行了解，而逐一稽查的各种项目。 13、Continuity 连通性 指电路中(Circuits)电流之流通是否顺畅的情形。另有Continuity Testing是指对各线路通电情况所进行的测试，即在各线路的两端各找出两点，分别以弹性探针与之做紧迫接触(全板以针床实施之)，然后施加指定的电压(通常为实用电压的两倍)，对
基于机器视觉的产品检测技术研究
基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为
机器视觉检测分解
研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经
基于图像的pcb板的断路短路检测技术研究
摘要 印刷电路板(PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用。近年来随着印刷电路板生产复杂度和产量的提高，传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素，己经逐渐不能满足现代检测需要，因此研究实现一种PCB 缺陷的自动检测系统具有很大的现实意义和实用价值。PCB缺陷检测技术中，自动光学检测技术越来越受到重视，其中图像检测法也将成为自动光学检测的主流。 本课题在分析国内外对AOI系统中图像识别软件研究成果的基础上，基于图像处理技术、模式识别技术和缺陷检测技术，提出了一种运用参考法和设计规则校验法处理彩色PCB图像进行缺陷检测的方案。该系统主要由光照、CCD摄像机、图像采集卡及计算机图像处理软件组成。其中图像处理软件部分作为本课题的核心,着重研究了其关键功能模块包括图像灰度化、图像滤波、图像锐化、图像识别几个部分算法的选择与设计，并在MATLAB7.0的环境下进行仿真。 运用现代成熟的数字图像处理技术，本文实现了PCB缺陷的软件检测方案。在预处理模块中，结合PCB板的特点运用图像预处理手段,首先对彩色图像进行灰度化，其次运用图像滤波,最后通过图像锐化得到高质量的PCB图像。在识别模块中结合电路板的短路、断路缺陷的特征，识别短路和断路故障。提高了生产效率，降低了生产成本。 关键词：缺陷检测；图像处理；图像滤波；图像识别 Title Detection of Short Circuit and Open Circuit of PCB Based on Image
Abstract Printed Circuit Board (PCB) is an information carrier integrating various electronic components. It has been applied in different fields widely.With the higher complexity and output of Printed Circuit Board manufacture in recent years, the traditional methods of PCB defect inspection can not meet demands of inspection gradually because of restricted contact, high cost or low efficiency.Therefore, the study of automatic defect inspection system is meaningful in the PCB production today. Automatic optical inspection (AOI) technology is more and more important, in which the image detection will become mainstream of automatic optical inspection in PCB defect inspection technology. Image recognition software on the basis of research results in AOI system is analyzed in the system. Then, the scheme of PCB color images treatment and PCB defect inspection was proposed, in which a reference method and design rule method is used. It is based on image processing, pattern recognition and defect detection.The inspection system is composed of several parts, including light, CCD cameras, capture cards and computer image processing software systems. As the core of this thesis, the design and implementation algorithm of functional modules is the key of image processing. Functional modules is composed of image pre-processing as image graying, image filter, sharpening, and image recognition. These algorithms are simulated in MATLAB7.0. The software detection program of PCB defect is implemented using modern sophisticated digital image processing technology in this paper. In the preprocessing module, image preprocessing methods is used combining the characteristics of PCB board.In order to get high-quality PCB image, first, the color image is grayed, then the gray image is filtered, and finally, the image is sharpened. In the module of image recognition, short circuit and open circuit is recognized by analyzing the character of two defects.The system have high production efficiency and low production costs. Keywords: Defect inspection; Image processing;Image Filtering; Image recognition
基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计
编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月
毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担！ 作者签名：年月日
中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测
电路板故障检测方法_电路板故障原因
电路板故障检测方法_电路板故障原因 电路板故障检测方法1、目视检查首先检查元器件是否有过高现象，元器件过高将盖不上后盖，因此需要对过高元器件进行修正。其次检查是否有漏焊现象，如果有漏焊现象应及时将该元器件进行补焊，然后用放大镜检查各焊点是否有虚焊、拉尖、桥连等焊接缺陷存在，焊盘是否有脱落，铜箔是否有翘起等现象。检查焊点是否光滑、圆润，是否满足合格焊点要求，最后检查印制电路板上是否有残留钎剂。 2、触摸检查在目视检查之后对目视检查出的各种虚焊、假焊等焊接缺陷处进行手触摸检查，用手触摸缺陷处看其是否松动，用镊子轻拨焊接部位或用镊子夹住该处的元器件引线轻轻拉动，观察是否松动，将缺陷处进行修正。 3、电路元器件检查电路元器件检查中分为两种方法，一种是对应电路原理图检查元器件，这种检查需要对应电路原理图逐一排查，确定所有元器件没有漏焊现象，有极性的元器件极性没有焊错现象;另一种是对应电路板上的实际元器件连接，把该元器件每个引线的走向依次查清，然后对照电路原理图检查是否所有的连接都存在，如果不存在则需要检查错误出现的原因，这种方法不仅能检查出错线和少线，还能检查出多线。 4、用万用表进行检查检在怕热易损元器件在焊接过程中是否有损坏现象。 5、前框准备（1）将YD57喇叭（即扬声器）安装在前框，如图1所示安装时要注意扬声器的接线柱方向， 使其一侧紧靠电路板一边，用一字小螺钉旋紧固定脚左侧，利用突出的喇叭定位圆弧的内侧为支点，将其导入带钩压脚固定。 （2）将负极簧、正极片安装在塑壳卡槽上，如图2所示。焊好连接点及黑色、红色引线，安装时注意极性。焊接时要注意不能烫损导线绝缘覆皮。周率板（也称为频标纸）安装时将其反面双面胶保护纸去掉，然后贴于前框，要安装到位，并撕去周率板正面保护膜。注意安装时频标纸指示线与拨盘上的指示线相对应，粘贴要平整牢固。
基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测
基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测 摘要：印制电路板简称PCB，作为电子元器件的支撑体和电子元器件电气连接的载体，是重要的电子部件，由于它采用的是电子印刷术制作的，所以被称为印制电路板。AOI全称自动光学检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。基于AOI的PCB质量检测指的是AOI机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出PCB的缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷标示出来，供维修人员修整。实践表明，这种方法操作性强、可行性强。 关键词：AOI；PCB；质量检测 引言 PCB作为连接电子元器件的载体，是电子器件重要的组成部分。中国的PCB产业一直保持在全球领先地位，到2015年，中国的PCB总产值已经占全球PCB总产值的48%，跃居全球第一。 就此看来，印刷电路板产品的生产技术和生产质量对PCB的发展起着决定性作用。就PCB的生产技术来说，采用SMT表面贴装技术，已满足客户对PCB的各项要求。然而
对于生产质量来说，由于印刷电路板采用大规模生产，在生产过程中必然会出现各种各样的质量问题。有资料显示，在印刷电路板的制造工艺流程中，钻孔花费的时间精力最多，然而因钻孔出现的问题也最多。随着电子产品日趋微型化、精密化，PCB的设计和生产也日趋小型化、精密化，向着小孔径、窄线距、多层数方向发展，这使得PCB质量检测技术变得必不可少。PCB质量检测中，孔的质量检测变为重中之重。 就印制电路板传统的质量检测方法来说，主要包括人工目检法、孔数检测机和孔位检测机等，由于检测不准确、工作量大、检测效率低等缺点，渐渐的跟不上PCB发展的速度，甚至严重滞后了PCB的发展，渐渐被淘汰。目前大多数企业采用AOI检测仪对PCB进行检测，该方法已经被国际所认可，可行性强。 1 PCB常见质量问题 1.1 PCB孔缺陷 PCB生产加工过程中，会出现各种各样的孔缺陷，有些是不可避免的：加工零件的机械精度不够、加工过程中出现累积误差等导致的孔缺陷，而有些缺陷是可以避免的：加工粗糙、加工过程中工序不对、设计时没考虑加工因素等导致的孔缺陷。其中主要的孔缺陷包括：孔位偏移、孔径失真、孔壁粗糙、毛刺等。
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式
2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像
第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定
机器视觉测量技术1.
机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3
目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像
5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测.
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测 何小利1 , 宋钰 2 (1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000; 摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号: 1009-4970(2011 02-0064-050 引言 在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学 技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识. 一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.
1 物体表面缺陷检测 物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法 检测出划痕并显示其结果(见图 1. 图1 插座面板划痕检测流程图 1. 1 图像获取 照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.
电路板缺陷检测技术
电路板缺陷检测技术 ★★★★★微谱检测：中国权威检测机构★★★★★ -------专业提供电路板缺陷检测技术服务https://www.sodocs.net/doc/ca1192403.html, 微谱检测是国内最专业的未知物剖析技术服务机构，拥有最权威的图谱解析数据库，掌握最顶尖的未知物剖析技术，建设了国内一流的分析测试实验室。首创未知物剖析，成分分析，配方分析等检测技术，是未知物剖析技术领域的第一品牌！ 上海微谱化工检测技术有限公司，是一家专业从事材料分析检测技术服务的机构，面向社会各业提供各类材料样品剖析、配方分析、化工品检验检测、单晶硅纯度检测及相关油品测试服务。 本公司由高校科研院所教授博士领衔、多个专业领域专家所组成的技术团队具有长期从事材料分析测试的经验，技术水平和能力属国内一流。通过综合性的分离和检测手段对未知物进行定性鉴定与定量分析，为科研及生产中调整配方、新产品研发、改进生产工艺提供科学依据。 微谱检测与同济大学联合建立微谱实验室，完全按照CNAS国家认可委的要求建设，通过CMA国家计量认证，并依据CNAS-CL01：2006、CNAS-CL10和《实验室资质认定评审准则》进行管理，微谱实验室出具的检测数据均能溯源到中国国家计量基准。 微谱检测的分析技术服务遍布化工行业，从原材料鉴定、化工产品配方分析，到产品生产中的工业问题诊断、产品应用环节的失效分析、产品可靠性测试，微谱检测都可以提供最专业的分析技术服务。 微谱检测深耕于未知物剖析技术领域内的创新，以振兴民族化工材料产业为己任！ 微谱检测可以提供塑料制品，橡胶制品，涂料，胶粘剂，金属加工助剂，清洗剂，切削液，油墨，各种添加剂，塑料，橡胶加工改性助剂，水泥助磨剂，助焊剂，纺织助剂，表面活性剂，化肥，农药，化妆品，建筑用化学品等产品的成分分析，配方分析，工艺诊断服务。
光学自动检测系统在PCB板缺陷检测中的应用
光学自动检测系统在PCB板缺陷检测中的应用 1 引言 自动光学检测是印刷电路板生产线上的一种基于机器视觉的缺陷检测方式。由于印刷电路板生产过程中会产生很多的缺陷，为保证生产的质量，印刷电路板的多个生产步骤中必须加入质量检测。光学自动检测系统就是其中一种优秀的质量检测方法。 本文针对PCB制造过程中的缺陷，论述了一种自动光学检测系统。第一部分描述了检测系统的背景，第二部分阐述了该系统的优缺点，第三部分介绍了该系统的各个组成部分，包括光学采集模块、运动控制模块、图像处理模块和数据处理模块，第四部分叙述了检测系统的算法。第五部分对检测系统进行了总结。 2 检测系统的优缺点 2.1 优点 （1）提高了焊接点缺陷检测效率、缺陷定位效率。 （2）代替部分人工作业，降低成本。 （3）检测记录可自动存储、查看。 （4）自动筛选不合格品，提高准确率。 2.2 缺点 （1）存在一定比例的漏测或误报警，还需要在后续的工序中增加功能检测。 （2）只能检测外观缺陷。 （3）无法对BGA等不可见焊点进行检测。 3 检测系统的组成部分 系统硬件如图1所示：
图1 AOI实物图 3.1 光学采集模块 主要由光源和相机组成，将PCB板焊接转换成图像进行处理。 3.2 运动控制模块 主要由电机和控制部分组成，主要负责PCB板的入检、定位、出检等运动控制。 3.3 图像处理模块 主要负责将收集的PCB板元件、焊点的图像通过识别算法，判断焊接质量。 3.4 数据处理模块 对检测的数据进行保存存储，以便随时调阅、分析。 4 算法 4.1 色彩数量化算法 彩色PCB图像包含了丰富的信息。若直接进行二值化，由于铜板上的不少
基于机器视觉的产品检测技术研究【详述】
机器视觉概念/研究现状/应用/检测 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，
要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。