印制电路板外观检查机的设计研究

当前,客户对印制板外观品质的要求越来越严格。PCB外观稍为不注意就会引起产品报废而导致客户退货、索赔。而外观缺陷,不同客户有不同要求;外观缺陷由不同人检查得出的结果又总是有差异。解决PCB外观缺陷问题最好的方法是用PCB外观检查机检验。这种高科技含量的外观检查机国外早在几年前已问世,国内近两三年开始起步。本文叙述外观检查机国内外发展现状与趋势,本机在设计上的难点、本机结构、工作原理、检查方法,以及本公司研发的外观机的应用概述及前景展望。     

一种PCB表观检查机的无阴影高均匀照明方法

印刷电路板(PCB)表观检查机的检测算法,对亮度不均的阴影条纹的原始图像难以处理,最终影响PCB的检测性能。本文基于实验图像阴影条纹的形成机理,提出一种无阴影高均匀的PCB表观检查机照明方法。本方法采用4个荧光灯组成,其中两个光源与物面的镜面方向对称,用于高反射照明;另外两个光源用于漫反射照明。仿真和实验表明,本方法可以消除高反射曲面引起的图像阴影条纹,在PCB表观检查机系统中达到均匀照明效果且增强缺陷和背景的对比度。本方法也可应用于类似的高反射曲面的自动表观检查系统,如铝带缺陷检查,塑料薄膜缺陷检查等。     

基于形态学分水岭算法的PCB最终外观检查机

随着印刷电路板(PCB)行业的飞速发展,既要实现高密度多层次又要保证高质量的PCB的生产要求和有限的生产工艺水平之间的矛盾愈显突出.外观检查机,利用CCD成像技术以及图像处理技术,为PCB生产提供了很好的在线检测手段,从而有效地保证了PCB的出品质量.本文将应用软件和基于形态学分水岭算法的数字图像处理技术相结合,运用到PCB的外观检测系统中去,实现PCB的在线缺陷检测,提升PCB的生产效率,提高产品出厂的合格率,具有重大意义.     

底片检查机应用价值分析

底片检查机对PCB菲林质量检测具有重要的意义。随着PCB工艺的发展,传统的依靠人工目检已经不能满足菲林质量检测的需求。本文介绍了底片检查机的基本工作原理,根据底片检查机在PCB企业的成功应用,从品质控制、效率提高、节省人工、降低劳动强度、标准化生产等方面分析了底片检查机对PCB菲林质量检测工艺的重要价值。     

基于WiFi无线传输的CMOS传感器图像采集系统

日常应用及工程测绘中经常需要扫描采集大幅平面图像,针对普通的图像扫描仪或者数码相机等图像采集设备很难满足要求或者无法实现的问题,系统地介绍了一种基于WiFi无线传输的平面图像数据采集技术,该系统主要由图像采集处理、WiFi传输、接收端图像拼接三部分构成,利用多种传感器的数据融合实现了上述功能,可以很好地解决大幅图像采集、拼接显示等问题.该系统构造简单,应用范围广,传输可靠,适合于需要进行无线图像采集的多种场合应用.     

仿射变换在PCB孔径孔数检查系统中的应用

仿射变换在PCB在线检测中解决了因成像系统或板翘曲引起的误差对检测结果的影响,提高了检测系统的稳定性和可靠性。在PCB孔径孔数检查系统中,标准图像和待测图像采用基于特征点的配准,以图像上对应坐标点为特征点,建立仿射变换模型,求出两幅图像特征点之间的位置关系,实现图像间的配准。通过该算法在爱思达PCB孔径孔数检查机系统中的应用,提高了系统对成像误差和板翘曲的检查能力,实现了该种设备的重大突破。     

PCB厚密板线路检查LED光源系统研究

提出了一种针对PCB厚密板线路,提高检测精度和效率的新型专用光源照明系统.该系统通过光源入射角度与PCB板表面光吸收性的有效匹配,引入新型的光源分布及其空间三维模式.获取了区别于一般暗场低角度环形光的图像,更加有效地得到了高对比度、高分辨性的事实图像.结合其自身系统与光源的有效匹配,得到了有价值的成果.理论分析、仿真设计及实验结果均表明,该系统可以解决目前存在于厚密板PCB线路检测中的诸多难题,例如光源背影造成图像劣化和厚密线条所造成的测量精度降低等问题.可以广泛应用在以线宽检测机为代表的线路测试仪器,以最终外观检查机为代表的色彩识别仪器以及以AOI为代表的区域识别仪器等诸多方面.     

一种应用于PCB缺陷检测的改进SIFT算法

针对自动化光学检测设备对印刷电路板(Printed Circuit Boards, PCB)裸板进行缺陷检测的过程中，采集的图像无法兼顾高分辨率与大视角的问题，提出了一种应用于PCB裸板缺陷检测的改进SIFT拼接算法。使用白平衡算法优化图像的质量，提高特征点的检测数量以及改善特征点的分布情况；设计分块策略并利用相似度度量准则的手段，缩小SIFT算法的有效范围，提升算法的整体运行效率；采用RANSAC算法与融合算法完成拼接。实验结果表明，与传统的SIFT+RANSAC算法相比，该算法在拼接准确度上提高了11.3%,拼接效率整体提高了52%,且最终拼接图像的质量也较好。     

2DPIV技术在激光辐照液体贮箱中的应用

日常应用及工程测绘中经常需要扫描采集大幅平面图像, 针对普通的图像扫描仪或者数码相机等图像采集设备很难满足要求或者无法实现的问题, 系统地介绍了一种基于WiFi无线传输的平面图像数据采集技术, 该系统主要由图像采集处理、WiFi传输、接收端图像拼接三部分构成, 利用多种传感器的数据融合实现了上述功能, 可以很好地解决大幅图像采集、拼接显示等问题。该系统构造简单, 应用范围广, 传输可靠, 适合于需要进行无线图像采集的多种场合应用。     

实时视频图像拼接在工程中的应用

在接收实时下传的视频图像时,需要实时生成相应的视频拼接图像。针对这一问题,通过对接收视频进行采集,得到有一定重叠区域的视频图像序列,应用改进的基于特征区域的特征提取匹配法对重叠图像进行快速配准,采用渐入渐出融合算法消除拼缝,实现无缝大视场拼接。工程应用表明,该方法可以自动对视频图像(25帧/s、帧格式为768×576)进行拼接,满足系统实时拼接的要求。     

线路板缺陷的图像检测方法

为提高线路板缺陷的自动检测能力,结合图像处理技术,提出了线路板缺陷的图像检测方法。该方法首先对Gerber文件解析,获取标准线路板图像;其次利用定位孔检测实现标准线路板图像与待检测图像的配准;然后结合形态学滤波,完成线路板缺陷区域定位;最后根据常见缺陷的特征,综合采用面积法、连通域法和缺陷边缘邻域法,实现了常见缺陷类型的自动识别。通过对真实线路板图像仿真缺陷的检测实验,其结果证明了该方法的有效性。     

基于Matrox Cronosplus采集卡的图像采集系统

机器视觉系统包括信息探测、图像采集和处理、图像显示、智能决策等模块,其中图像采集是关键模块之一。本文介绍了基于Matrox Cronosplus图像采集卡的图像采集系统。该系统充分利用了采集卡的MIL库函数,实现了实时监控、单帧和多帧叠加采集,具有图像预处理功能,在此基础上设计了实用性较强的图像测量与人性化的亮度、对比度的实时控制等功能,是MIL库函数与VC编程相结合的工程实例,具有学习参考与一定的工程应用价值。     

含噪声且较模糊的印刷电路板光电图像边缘检测研究

针对印刷电路板(PCB)光电图像在获取过程中 含有噪声和较模糊的边缘等各种原因,提出 了一种基于图像融合的含噪声且较模糊PCB光电图像边缘检测方法。首先,讨论了基于小波 变换 及Canny边缘检测算子的图像边缘检测法,分析了其基本原理。然后,结合两种方法的优点 ,提 出了基于图像融合检测方法的PCB光电图像边缘检测基本原理及中值滤波、增强去模糊、小 波分解、图像融合、图像去噪等步骤。最后,将由CCD成像系统及显微镜获取的主要含有高 斯噪声且较模糊的PCB光电图像用三种检测方法进行了主观实验对比,采用本文融合方法得 到的边缘图像效果最好,在抑制噪声的同时得到了连续的边缘;为了客观地评价PCB光电图 像边缘检测的效果,用峰值信噪比及图像边缘信息熵作为评价指标,采用本文方法的峰值信 噪比及信息熵的实验结果值都是最大的。     

印刷电路板焊盘参数的图像测量方法

提出了一种焊盘参数的图像测量方法.该方法首先利用圆形框获取包含被测焊盘区域,并对测量图像进行预处理;然后在圆形框上采用扫描法去除焊盘的泪滴区;其次在极坐标系下搜索焊盘边缘点,并利用最小二乘圆拟合法去除奇异边缘点、两次拟合法得到焊盘的边缘圆;最后经摄像机标定后计算出焊盘圆心和直径参数.方法中采用中值滤波、泪滴去除、奇异边缘点去除、系统线性标定等方法提高测量精度.测量结果表明,本测量方法精度高、速度快、稳定性好.已运用于自动光学测量仪中.     

基于卷积神经网络的PCB板通用分拣算法

传统PCB板分拣算法特征点由人工提取,位姿计算方法单一,且存在预处理步骤繁琐、样本要求高、位姿精度低、适用性低等缺点。为解决上述问题,文中提出一种基于卷积神经网络的PCB板通用分拣算法。改进的CaffeNet网络模型自动学习大量图片数据中PCB板的深层特征,并完成PCB板自动识别分类。运用改良RANSACS算法提高ORB算法特征点匹配正确率,采用最小二乘法计算模板图片与待匹配图片间角度差,以实现各类PCB板快速定位。实验证明,算法分拣正确率达到99.35%,具有良好的准确率和分拣效率。     

医疗内窥镜影像系统的设计与实现

设计并实现了消化内镜影像系统的常用功能,并增加了病变图像的二次采集,典型病例库的维护以及“所见即所得”的报告生成方式,提高了诊断效率。并对系统进行了全面的测试,保证了系统的稳定性和功能完备性。     

印刷电路板光学检测用多角度光源

印刷电路板的表面缺陷光学检测是利用线阵CCD扫描获取PCB图像,再经过后续处理,找出PCB的表面缺陷。而获取高质量的图像需要一种分布均匀大功率线状光源。介绍了CCD扫描获取PCB图像的原理以及利用多组线光搭建多角度检测光源的设计原理和方法,并进行了理论分析和试验测试,包括在PCB表面图像检测中的应用。     

改进小波阈值去噪在PCB图像检测中的应用研究

应用自动光学检测仪检测印刷电路板图像的过程中,图像去噪是至关重要的一个步骤,针对PCB板图像对比度差、动态范围小、图像模糊等问题,提出了一种改进的小波阈值去噪算法。该算法对含噪声的PCB图像进行小波分解,在对分解后不同尺度下的小波系数按照改进的阈值方法进行处理的基础上,进行PCB图像重构。实验结果表明,该方法的均方根误差以及峰值信噪比值均优于传统的软硬阈值去噪方法,是一种有效的图像滤波算法。     

基于图像处理的数字仪表字符自动识别研究

为提高数字仪表图像识别率,结合机器视觉技术,在图像预处理的基础上,提出一种PSO的LSSVM参数优化方案。在图像预处理阶段,采用Hough变换校正,并通过形态学处理和二值化,以提高图像采集的效率;然后采用连通域的方式实现对图像区域的定位分割,并通过七段码实现图像特征提取;针对数字仪表识别是多分类的问题,采用OAO分类法将LSSVM算法拓展到多分类,并引入PSO算法对LSSVM参数进行优化;最后以OpenCV开源库、MATLAB作为工具,对上述算法进行验证。结果表明,0~9数字字符识别率为99.2%,整体图像样本测试识别率为99.6392%,高于其他算法,体现了较好的识别效果。