基于图像处理技术的印刷电路板圆孔检测方法

PCB圆孔圆心的定位是决定PCB板精度和性能的重要因素之一.随着计算机图形技术的发展和完善,基于图像处理技术的快速检测方法逐渐被应用到PCB圆孔检测领域.提出一种新的PCB圆孔检测方法,这种方法首先用工业摄像机获取PCB图像,然后通过对采集的PCB图像进行预处理,提取PCB圆孔图像边缘,进而利用Hough变换检测圆,获得圆心坐标和半径.实验表明,本方法具有自适应特点,可以缩小精确定位的搜索范围,并在一定程度上提高检测速度,且所获圆心坐标准确.     

基于机器视觉的智能化布匹瑕疵检测方法

为了满足布匹瑕疵检测的准确性和实时性要求,通过对几种纹理分析方法的讨论,提出了一种智能化的瑕疵检测方法.该方法将图像等分成局部窗口,利用局部标准差和平均值对图像进行初检测,确定瑕疵存在的区域.然后采用Gabor滤波器,在多分辨率和多通道上分别对图像有瑕疵的区域进行滤波,建立金字塔图像表示结构,并对滤波后的多幅图像进行融合和重建,把瑕疵从布匹背景中提取出来,从而完成瑕疵的检测.实验证明,该方法检测速度快,准确率高,能够满足检测要求.     

一种提取局部区域共同向量的瑕疵分类算法

针对同类布匹瑕疵外形和纹理差异性大,异类布匹瑕疵又存在一定的相似性,造成难以分类的问题,提出了选择瑕疵局部区域特征作为特征空间,采用共同向量方法提取布匹瑕疵特征与分类算法.局部区域特征是指瑕疵局部区域灰度直方图特征和瑕疵几何特征.首先通过最优化多通道二维Gabor小波检测出瑕疵区域,然后选择瑕疵局部区域灰度直方图统计特征、瑕疵长宽比特征和方向特征;再采用共同向量方法提取瑕疵共同向量特征;最后采用最小距离方法进行分类.该方法具有小样本学习能力、计算量小、识别率高等特点.     

改进Faster R-CNN模型的汽车喷油器阀座瑕疵检测算法

为完成喷油器阀座常见的瑕疵识别,对深度检测模型进行研究,提出基于Faster R-CNN模型的喷油器阀座瑕疵识别改进方法 .首先,对常规生产下的喷油器阀座瑕疵图像进行采集、处理,构造出相关数据集;其次,在Faster R-CNN模型上对候选框和特征网络进行改进,获得比原有模型更高的精确度.实验结果表明:改进的Faster R-CNN模型在喷油器阀座瑕疵识别中精确度得到加强,识别精确度可达71.79%,相比原有模型精确度提升了近3.9%.说明该深度学习方法能够有效实现喷油器阀座瑕疵的识别,为后续自动一体化检测研究提供了基础.     

模糊小波算法在纺织品瑕点检测中的应用

提出了一种毛巾瑕疵特征提取的方法--模糊小波分析算法,同时给出了有实用价值的特征提取、瑕点识别的系统结构. 利用小波基函数从信号中提取毛巾图像中各种瑕疵特征,然后利用模糊推理构建的知识规则库,优化产生的小波系数,使得该算法具有很好的鲁棒性. 通过仿真和对毛巾图像处理实验,证明该方法对毛巾生产过程中出现的断纬、断经、飞毛大套、色斑等10多种瑕疵的检测都有很好的效果.     

基于机器视觉的贴片引脚焊接缺陷检测

针对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）中贴片元件引脚焊接在线检测问题,提出一种基于机器视觉的引脚焊接缺陷检测的算法.通过对引脚区域进行特征提取,综合采用面积法、连通域法质心法,实现对贴片引脚处附焊球、引脚桥接、缺焊及合格情况进行自动识别.提出了基于统计方法的参数阈值自适应修正的方法,有效解决固定阈值的局限性问题,使算法能够适用于不同光照强度的环境.实验结果表明,该算法对PCB中贴片元件引脚焊接缺陷检测的识别具有较高的准确性.     

一种印刷电路板锥束CT图像中过孔定位检测方法

印刷电路板（print circuit board,PCB）广泛应用在各种精密仪器中,PCB的质量直接影响器件的整体性能,因此在工业生产中需要对PCB的质量进行检测。过孔负责PCB中各电路层之间的连通,对PCB意义重大。针对PCB的过孔数量大、目标小和形状不规则等问题,结合三维空间中过孔的形态特征设计了一种基于加权叠加增强的PCB过孔检测算法。该算法首先在垂直PCB方向上进行加权叠加增强过孔目标,降低非过孔要素对过孔检测的影响,然后引入一种高斯加权计算区域圆度的方法,利用圆度判断过孔区域,并利用区域信息计算过孔属性。实验结果表明,相比于传统的Hough变换,本方法检测精度高、稳定性强,同时大大降低了人工检测的工作量。     

基于机器视觉的铝型材表面瑕疵检测方法

铝型材的表面瑕疵影响其质量、外观以及安全性,如何准确、快速和高效地识别铝型材的表面瑕疵至关重要。为解决检测铝型材表面瑕疵的问题,提出一种基于机器视觉的铝型材表面瑕疵检测方法。该方法基于铝型材的瑕疵种类和特性,采用非线性的双边滤波,并对其定义域核函数作出空间域改进,改进后的滤波算法能够较好地抑制噪声,保留瑕疵边缘信息。预处理后采用改进的Canny算法对图像进行梯度计算并且通过非极大值抑制得到候选边缘,对缺陷进行定位。为了有效地对瑕疵进行分类,对其数据集进行数据增强,防止过拟合情况的发生,结合光照等外界因素对瑕疵特征的影响,采用HOG算法进行特征提取,并将卷积神经网络多层的特征与HOG特征进行融合,对卷积核采用相关系数法优化,解决传统HOG+SVM模型泛化能力和鲁棒性差的问题,铝型材表面瑕疵检测准确率提升至90.26%,平均每张测试集仅需58.34 ms,符合目前对铝型材表面质量检测的需求。     

基于Fast RCNN改进的布匹瑕疵识别算法

针对布匹瑕疵数据集分辨率高、瑕疵区域小,使用已有图像分类算法识别效果差的问题,提出了一种基于经典目标检测算法Fast RCNN改进的图像识别算法,用目标检测的流程完成图像识别任务。算法利用布匹瑕疵区域小的特性,在图像中生成大量潜在的瑕疵区域,利用卷积神经网络预测潜在区域包含瑕疵的概率,在算法的后期对潜在区域的概率进行合并,最终达到识别布匹中存在瑕疵的概率。在一个具有3 331张高分辨率图片的数据集上进行实验,结果表明,本文算法比OurNet以及已有的图像分类算法具有更好的性能。     

一种基于深度学习的PCB图像字符检测方法

利用印刷电路板（PCB）残片图像的字符检索完整PCB图像,是解决PCB残片溯源难题的一种有效方法;为此,提出了一种高性能的PCB图像字符检测方法。基于残差网络结构实现特征金字塔的提取,设计双检测头进行字符区域预测,引入结构相似性损失函数优化网络;设计了一种适合PCB图像的字符区域热力图标签生成算法以训练网络;采用多种数据增强、多尺度检测等策略提高字符检测性能。在自建PCB图像数据集上进行测试,该方法的字符检测精准率为95.6%、召回率为92.4%;特别是综合指标F1为93.6%,优于对比方法,证明了针对PCB图像字符检测问题,所提出的综合检测方法可与当前自然场景图像字符检测的先进方法媲美。     

Research of Vision Detection System on PCB

Machine vision is applied in defect detection system on PCB.The whole system structure and the principle of vision detection are introduced,while the detection method including image processing,detection and recognition algorithms are detailed. The simulation results demonstrate that through this method,four types of defects including short circuit,open circuit,protuber- ance and concavity on PCB circuit can be effectively inspected,located and recognized.     

基于图像的线路缺陷检测

运用图像处理技术,设计PCB板线路检测系统。采用Labview语言编写图像预处理、阈值分割、形态学滤波、缺陷识别等程序模块,并针对PCB图像特点,根据线路缺陷的特征,构建一个能够分析和识别PCB线路断路、短路、缺损和毛刺等缺陷的PCB板线路检测系统。实验结果表明,该检测系统能够比较好地识别PCB板线路缺陷,且算法操作简单,有广泛的应用前景。     

基于LabVIEW的图像拼接技术在PCB板在线检测系统中的应用

PCB板的检测是电子设备制造过程中的重要环节,它是产品质量和性能达标的重要保障。检测系统在采集PCB图像时,需要进行多次局部成像,再进行图像拼接操作来获得被检测PCB的全景图像,以进行后续的模式识别和缺陷检测。介绍了一种快速配准的算法,并使用LabVIEW编程对所采集到的PCB图像进行拼接。通过实验证明,所讨论的拼接方法能够达到满意的拼接结果。     

一种电子元器件组装结果检测方法

为了更快更准确地检测印刷电路板(PCB)上的元器件是否存在漏焊、误焊或极性倒置等装配错误,提出了一种基于类电磁机制算法的电子元器件组装结果检测方法．该方法利用类电磁机制算法强大的搜索策略和智能的寻优机制,通过随机均匀抽取目标区域坐标点产生初始种群;以改进的归一化相关函数作为目标函数,把图像的匹配同名点看作带电粒子,通过粒子的移动与更新搜索图像的最佳匹配点;引入非均匀变异算子对移动粒子操作进行了改进;给出了该方法的实现步骤和基本流程．实验结果表明,新的检测方法具有更快的收敛速度和更高的识别率,适用于PCB板的检测．     

分区域图像匹配在PCB缺陷光学检测中的应用

针对印刷电路板缺陷光学检测系统中图像匹配既有位置匹配又有角度匹配的问题,提出了分区域图像匹配的方法,将待测PCB和标准PCB图像分割成为M×N个子图像并分别采用改进的归一化互相关算法进行位置平移匹配,各个子图像匹配结果的综合效果对于整幅图像来说既有位置的匹配又有角度的匹配,这样就可以利用一种算法实现2种匹配的目的。实验结果表明,该方法减少了匹配的运算次数,提高了图像匹配的速度及缺陷检测系统的效率。     

分子印迹聚合物针式萃取装置的制备及工业废水中多氯联苯的检测

3,4-二氯苯基乙酸为模板分子，甲基丙烯酸为功能单体，乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂，偶氮二异丁腈为引发剂，通过原位聚合法，制备分子印迹聚合物涂层纤维填充的针式萃取装置，将其用于工业废水中多氯联苯的分析检测。对分子印迹聚合物涂层的功能单体等合成条件进行优化，在最优条件下，PCB28和PCB52在0.02~500 μg/L，PCB118、PCB153和PCB180在0.05~500 μg/L范围内呈现了良好的线性关系，并且相关系数（r）在0.9912和0.9959之间，检出限为0.0045~0.014 μg/L。制备的分子印迹聚合物针式萃取装置有较高的萃取效率，可以特异性吸附复杂样品中的多氯联苯，加标回收率为90.89%~98.93%，RSDs?9.3%。     

非均匀光照条件下PCB图像的一种阈值分割方法

针对不均匀光照条件下的PCB图像及其特点,提出了用于消除伪边缘的判别因子,并结合边缘检测与局部阈值分割方法,对图像进行二值化处理.结果显示,与其他已有的几种分割方法相比,该方法有助于得到良好的分割结果,操作算法简单.