基于数字图像处理的印刷电路板缺陷检测

针对传统PCB检测方法高成本、低效率问题,提出一种基于数字图像处理的PCB板自动光学检测方法,建立了将标准图像和待测图像进行对比的检测系统。针对PCB板生产过程中遇到的短路、断路、空洞、凸起、凹陷等缺陷,采用了求连通区域数、计算欧拉数、求缺陷区域面积等方法,来检测上述缺陷问题,并给出算法的全过程。经实验结果分析,该方法能准确地检测出待检测电路板上存在的缺陷,达到了自动实时检测的目的。     

印刷电路板焊点的智能检测

为了提高在线自动光学检测系统(AOI)的自动化程度,提出了一种基于增量聚类的智能焊点检测方法.首先,设计了在线智能AOI的系统框架.然后,根据焊点外观进行归纳分类,将关键子区域的面积特征应用于焊盘特征的量化与提取,将每类样本聚类为若干子类从而实现对多批次焊点的检测.最后,提出一种增量聚类算法,在线检测过程中系统可根据人...     

基于梯度方向信息熵的印刷电路板缺陷检测

针对印刷电路板裸板缺陷在线视觉检测,提出了一种适用于电路板彩色图像的缺陷检测算法。该算法主要通过分析缺陷区域边界像素的梯度方向信息获得对应的典型图像特征,具体由滤波去噪、目标分割和特征提取三部分组成。为减弱环境光干扰同时保证边缘细节的清晰,首先在CIE Lab色彩空间对图像进行双边滤波,然后利用该色彩空间的均匀性分割出需要检测的目标区域,最后设计了邻域梯度方向信息熵这一描述子用于提取缺陷特征和构造特征向量,利用支持向量机对缺陷进行识别。实验结果表明:所提算法能够对印刷电路板裸板存在的短路、断路、孔洞、余铜、划痕等常见缺陷进行快速精确的定位,能够满足生产过程中的实时检测要求。     

锥束CT图像中的印刷电路板导线自动检测方法

针对印刷电路板(PCB)的CT图像存在灰度不均匀、导线形状多变等特点导致的导线难以有效检测的问题,提出了一种基于超像素分割的PCB导线自动检测方法。该方法使用基于引导滤波的类顶帽变换对图像预处理,提高不同类别区域的类间差异,改善后续的超像素分割结果;然后选择graph-based超像素分割算法对导线定位;最后,采用导线几何形状、灰度分布等特征判断识别导线区域,实现导线检测。对存在灰度不均匀、多条导线、多尺度的PCB CT图像进行了实际实验。结果显示:该算法取得了较好的导线检测结果,在实验测试图像上检测率达到了90%以上,基本满足导线自动检测对精度和抗干扰能力的要求,具有较高的应用价值。     

印刷电路板无铅焊点假焊的检测

通过分析由三色LED环形结构光源和3-CCD彩色相机获取的印刷电路板(PCB)焊点图像特征,设计了一种PCB无铅焊点假焊的检测方法,以提高自动光学检测系统检测焊点质量的准确率,降低误判.该方法通过对焊点及其元器件的定位,采用重心法检测假焊;根据焊点及元器件的边缘确定焊点区域及元器件区域,采用面积法二次检测假焊;最后,采...     

基于多注意力Faster RCNN的噪声干扰下印刷电路板缺陷检测

针对工业环境中噪声干扰导致的印刷电路板缺陷检测困难的问题,提出基于多注意力Faster RCNN的印刷电路板缺陷检测方法,分别于特征提取以及特征融合部分引入注意力机制以获得具有抗干扰能力的特征表示,提升检测效果.首先使用分离注意力网络提取缺陷特征,使网络自动关注到缺陷特征,以降低噪声干扰的影响;其次,使用平衡特征金字塔...     

印刷电路板飞针检测硬件系统

通过步进电机对飞针的控制,实现了PCB飞针检测系统的定位,并对硬件的检测原理和具体的实现作了分析.     

基于轮廓提取的电路板缺陷检测

针对目前工业领域对多层电路板缺陷检测高效高精度的要求,在工业计算机分层成像的基础上,设计了一种基于轮廓提取技术的多层电路板缺陷自动检测系统。通过随机Hough变换检测出电路板定位圆的圆心坐标,再对目标图与标准图进行几何配准。同时对电路板裸板中常见的缺陷类型进行分析和研究,采用轮廓提取算法进行缺陷分类,并对缺陷类型进行了相应的标记,解决了传统DR和自动光学检测技术AOI对多层电路板无法进行内部电路分析的问题。     

自动切割机切割印刷电路板应变电测量

以应变电测原理和技术测量了自动切割机在切割印刷电路板工作状况下印刷电路板受力点边界的应变值,为指导生产提供依据.在印刷电路板受力边界各测点粘贴标距为1×1的胶基泊式电阻应变片.将粘贴有电阻应变片的印刷电路板置于自动切割机的工作台上.驱动切割机对印刷电路板进行切割,以静态电阻应变仪测出各测点的应变值.实验结果表明各测点的应变值均满足设计要求,对实验结果进行分析讨论.     

自动切割机切割印刷电路板应变电测量

以应变电测原理和技术测量了自动切割机在切割印刷电路板工作状况下印刷电路板受力点边界的应变值,为指导生产提供依据.在印刷电路板受力边界各测点粘贴标距为1×1的胶基泊式电阻应变片.将粘贴有电阻应变片的印刷电路板置于自动切割机的工作台上.驱动切割机对印刷电路板进行切割,以静态电阻应变仪测出各测点的应变值.实验结果表明各测点的应变值均满足设计要求,对实验结果进行分析讨论.     

一种基于混沌优化算法的PCB板元件检测方法

先进电子制造生产中经常要对PCB板元件进行检测与识别,介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板元件自动快速检测方法.从检测速度和准确度出发,首先提出了一种图像相似性度量参数指标,并提出一种利用并行混沌算法融合单纯形的算法,来优化搜索图像相似性,给出了算法实现的全过程.用实际拍摄的PCB板元件进行性能测试,验证了该优化算法能提高检测速度.     

A particle swarm optimization approach to optimize component placement in printed circuit board assembly

The particle swarm optimization (PSO) approach has been successfully applied in continuous problems in practice. However, its application on the combinatorial search space is relatively new. The component assignment/sequencing problem in printed circuit board (PCB) has been verified as NP-hard (non-deterministic polynomial time). This paper presents an adaptive particle swarm optimization (APSO) approach to optimize the sequence of component placements on a PCB and the assignment of component types to feeders simultaneously for a pick-and-place machine with multiple heads. The objective of the problem is to minimize the total traveling distance (the traveling time) and the total change time of head nozzle. The APSO proposed in the paper incorporates three heuristics, namely, head assignment algorithm, reel grouping optimization and adaptive particle swarm optimization. Compared with the results obtained by other research, the performance of APSO is not worse than the performance of genetic algorithms (GA) in terms of the distance traveled by the placement head.     

A DMAIC approach to printed circuit board quality improvement

Since the early 1990s, six sigma has been sweeping the business world, driving greater manufacturing and service quality than has ever been seen before. Statistical quality techniques are one of the decisive factors contributing to the success of the six-sigma implementation. Applying statistical quality techniques is especially important in the manufacture of surface-mounted printed circuit boards (PCB). As any defect in the solder joint can lead to circuit failure, the screening process is regarded as the most critical process in PCB manufacturing. According to the current process capability study of a PCB company, the capability of the screening process is under 1.33—the company requirement. That is to say, the current printing process cannot reach a four-sigma level. Therefore, the objective of this study is to improve the sigma level of the screening process through the define-measure-analyse-improve-control (DMAIC) approach. At the early stages, process capability analysis (PCA) and statistical process control (SPC) were used to measure and analyse the current printing performance of the screening machines. During later stages, design of experiment (DOE) was conducted to determine the optimal settings of the critical-to-quality factors in the screening process. By using these optimal settings, six-sigma performance can be achieved.     

基于优化K-D树的大面积高密度PCB快速AOI

传统的AOl孔搜索算法是基于顺序的查询方法,其局限在于,随着孔数N的增加,其查询时间以O(N2)急剧恶化,严重影响了大面积高密度PCB的检测效率.提出一种基于优化K-D树的AOl系统查询算法,该方法在建立树和进行完整查询时的效率均为O(NlogN).实验表明,这种方法查询效率明显高于顺序查询法,对含有大量孔的PCB仍然有较短的查询时间,因而可以较大幅度地提高AOI的检测效率,在需要点位置查询的仪器领域也有广泛的应用前景.     

面向行人检测的异构视觉传感网络自适应标定

异构视觉传感网络的标定是实现准确行人检测、跟踪、识别以及行为分析的关键和前提,对公共安全和智能安防具有重要意义。本文提出了一种面向行人检测的异构视觉传感网络自适应标定方法。首先,构建主动旋转变焦(PTZ)传感节点变焦成像模型,采用基于SURF特征点匹配的方法实现内参数自标定。其次,构建外参数分布式标定模型,将异构视觉传感网络外参数标定分解为节点局部标定和网络全局标定,从而避免采用单一中心节点进行集中式处理,提高方法的可扩展性;最后,为了提高标定精度,采用自适应混沌微粒群优化算法最小化内、外参数估计的再投影误差和轨迹匹配误差。实验结果表明,本方法有效降低了网络通讯量和标定误差,提高了异构视觉传感网络行人检测精度,具有重要的理论和实际应用价值。     

BGA焊球视觉检测算法及系统设计

为了实现对BGA焊球的自动检测,建立了自动视觉检测系统。对系统所采用的焊球特征进行提取及缺陷识别,基于高斯混合模型的分类器对检测算法进行研究。根据焊球的形状和尺寸特征设计了焊球缺陷识别和分类算法,并以锡多、锡少和毛刺缺陷为例,分析典型缺陷的识别算法。以焊球形状的圆度和特征区域的面积等特征参数为评价标准,构建二维特征空间。在二维特征空间线性组合的基础上,构建基于高斯混合模型的分类器。构建了训练样本集,并对该分类器进行训练,根据训练结果并结合应用实际修正了模型,并采用测试集对该分类器进行测试验证。实验结果表明,焊球缺陷检测算法的准确度为97.06%,漏判率为0%,检测可靠度为100%。该视觉检测系统满足了工程运用中对识别准确度、稳定性、可靠性等方面的要求。     

A weighted multi-scale morphological gradient filter for rolling element bearing fault detection

This paper presents a novel signal processing scheme, named the weighted multi-scale morphological gradient filter (WMMG), for rolling element bearing fault detection. The WMMG can depress the noise at large scale and preserve the impulsive shape details at small scale. Both a simulated signal and vibration signals from a bearing test rig are employed to evaluate the performance of the proposed technique. The traditional envelope analysis and a multi-scale enveloping spectrogram algorithm combining continuous wavelet transform and envelope analysis (WT-EA) are also studied and compared with the presented WMMG. Experimental results have demonstrated the effectiveness of the WMMG to extract the impulsive components from the raw vibration signal with strong background noise. We also investigated the classification performance on identifying bearing faults based on the WMMG and statistical parameters with varied noise levels. Application results reveal that the WMMG achieves the same or better performance as EA and WT-EA. Meanwhile, the WMMG requires low computation cost and is very suitable for on-line condition monitoring of bearing operating states.     

离子色谱-紫外检测法测定牛奶中的三聚氰胺

建立离子色谱-紫外法检测牛奶中三聚氰胺的方法。利用乙腈沉淀牛奶中的蛋白,十八烷基(ODS)固相萃取柱对上清液中的三聚氰胺进行富集。选用SH-Cation 2阳离子交换色谱柱,以甲烷磺酸(MSA)作淋洗液,240nm紫外波长下进行检测。该法在0.10～10.0mg/L范围内线性关系良好,R~2为0.9998,检测限为0.50 μ g/L,加标回收率在92.0%～99.8%之间。方法简便易行,灵敏度高,结果准确。