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。     

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BP神经网络的钢球表面缺陷识别

采用灰度共生矩阵为基础的纹理特征计算方法,对钢球表面图像进行特征参数提取,应用基于BP神经网络的图像特征模式识别方法,实现了对钢球表面不同种类缺陷的准确识别,实验结果表明,该方法能够对钢球表面缺陷进行有效地分类识别。     

垫板对挠性印制电路板微孔钻削特性的研究

研究了钻削挠性印制电路板(Flexible printed circuit board,简称FPC)时采用七种不同的垫板的钻削特性。分析了七种垫板的排屑过程及钻屑形貌。研究不同纸垫板、不同木垫板以及木垫板和纸垫板之间的钻削性能,分析垫板对FPC钻削过程的钻削轴向力、钻削温度以及钻头磨损影响规律。结果发现,垫板排屑特征和切屑形貌与垫板材料有关,纸垫板切屑呈螺旋带状,钻削时易缠绕钻针,其中FUF缠屑最为严重;木垫板切屑为粉末状,整体排屑过程较为顺畅。钻削垫板的钻削轴向力取决于垫板密度及表面硬度,垫板的钻削轴向力对FPC钻削轴向力的影响不大。FPC的钻削温度与垫板材料和排屑有关,使用FUF垫板时钻削温度最高,而密胺木垫板由于表面树脂易吸热软化,其钻削温度最低。木垫板的综合钻削性能优于纸垫板,主要表现在木垫板的排屑性能优良且钻削温度低。在不同钻削情况下应侧重考虑选用合适的垫板,为促进FPC排屑,且减小刀具磨损时,宜选用切屑为粉末状、密度低、表面硬度小的垫板,如润滑木垫板或密胺木垫板;而在考虑降低FPC钻削温度,提高钻削稳定性时,宜选用具有散热性树脂涂覆的木垫板,如密胺木垫板。     

表面安装电路板的焊点缺陷及处理技术

一、前言用表面安装技术SMT(Surface Mount Technologr)生产的印制电路板PCB(Printed—Circuit—Board),由于其组装密度高,元器件轻、薄、小,故对焊接的工艺要求更为苛刻,对电路板的正确的布线设计、焊区图形设计也必须考虑周到,否则焊点将会出现许多结构上和外观上的缺陷。这些结构上的和外观上的缺陷在电路调试中就会导致电路故障,而有些故障也许一时没有     

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。     

集箱管接头内焊缝表面缺陷识别方法研究

针对集箱管接头内焊缝表面缺陷自动检测需要,进行了基于计算机视觉的集箱管接头内焊缝表面缺陷自动识别方法研究。分析了不同焊缝图像的纹理特征,从焊缝图像的灰度共生矩阵中提取出15种可用于焊缝表面缺陷状态表征的特征参数。在此基础上,研究将BP神经网络应用于焊缝表面缺陷自动识别中。分析了灰度共生矩阵的步长、灰度级、神经网络的结构参数及输入特征参数的数量和种类对焊缝图像识别效果的影响,优化出最佳的识别参数。在以上研究基础上,利用优化后的神经网络对内窥镜获得的不同焊接质量的焊缝图像进行了训练和识别。结果表明,提出的基于图像纹理的神经网络识别系统可以很好实现集箱管接头内焊缝焊接状态的自动评价,整体识别率达91%。研究工作为集箱管接头内焊缝焊接质量自动检测做了有益的探索。     

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。     

基于小波和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别

提出了一种基于小波变换和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别方法。采用小波变换分解缺陷图像并提取其低频子带信息。通过在低频子带上构造0°、45°、90°和135°四个方向的灰度共生矩阵,分别计算角二阶矩、熵、对比度和逆差矩4个特征值,共获得16个特征值,并将其输入支持向量机,完成对6类共1800张带钢表面缺陷图像的识别,总体识别精度大于96%。实验结果表明,小波变换与灰度共生矩阵结合能有效描述带钢表面缺陷纹理特征,具有较好的识别效果。     

纯铜低周疲劳表面显微形貌的特征提取与分析

为进一步探索金属疲劳过程中内部结构及表面形貌的变化规律,进行了T2纯铜的低周疲劳试验,通过远端显微镜获取材料表面形貌显微图像并使用图像灰度直方图及灰度共生矩阵方法用Matlab编程对图像进行处理及特征提取。通过对不同循环周次图像特征值提取和分析,发现了表面形貌及其特征值与疲劳损伤的密切相关性。     

印刷线路板（PCB）模具设计与探讨

通过对某FPC产品的工艺分析，讨论了印刷线路板（PCB）模具的设计要点、应注意的问题和设计参数的确定。生产实践证明该模具结构合理，生产效率高。所做的分析对PCB模具的设计具有一定的指导作用。     

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...     

基于微分几何的柔性电路板图像区域识别方法

目前柔性电路板(FPC)的表面缺陷检测方案大多缺少对轮廓进行分类这一步骤,而直接对特定区域如镀通孔、线路部位进行缺陷检测,难以直接应用到实际生产中。为解决这一问题,提出一种能有效提取柔性电路板表面轮廓并进行特定区域识别分类的方法。在该方法中,为精确地提取FPC图像整体轮廓,并有效过滤掉图像前景和背景相互夹杂的部分,针对FPC表面图像光照不均匀以及斑点杂质较多的问题,采用区域生长法提取图像轮廓,并利用中心邻域灰度法来消除欠生长的问题;为有效地识别图像不同区域的轮廓类型,利用双向差分法来计算图像轮廓的离散曲率,利用陆地移动距离(EMD)来评价各个轮廓的曲率特征与模板轮廓的区别,实现了FPC图像特定区域的识别。     

High-order tracking differentiator based adaptive neural control of a flexible air-breathing hypersonic vehicle subject to actuators constraints

In this paper, an adaptive neural controller is exploited for a constrained flexible air-breathing hypersonic vehicle (FAHV) based on high-order tracking differentiator (HTD). By utilizing functional decomposition methodology, the dynamic model is reasonably decomposed into the respective velocity subsystem and altitude subsystem. For the velocity subsystem, a dynamic inversion based neural controller is constructed. By introducing the HTD to adaptively estimate the newly defined states generated in the process of model transformation, a novel neural based altitude controller that is quite simpler than the ones derived from back-stepping is addressed based on the normal output-feedback form instead of the strict-feedback formulation. Based on minimal-learning parameter scheme, only two neural networks with two adaptive parameters are needed for neural approximation. Especially, a novel auxiliary system is explored to deal with the problem of control inputs constraints. Finally, simulation results are presented to test the effectiveness of the proposed control strategy in the presence of system uncertainties and actuators constraints.     

基于遗传算法的柔性制造系统机床选择问题研究

由于激烈的市场竞争环境,灵活的制造商应该以最快的速度向市场推出产品,以最少的成本进行生产,从而拥有使消费者满意的巨大能力.而具有快速时间响应和高度柔性的制造系统是必要的.在假设的条件下,构建基于零件加工时间和成本加权和为目标的柔性制造系统机床选择数学模型,在模型中考虑机床的维修成本.用C语言实现遗传算法在柔性制造系统机床选择中的应用,并与以前的例子进行比较.最后通过实验对遗传算法的参数进行分析.     

板材FMS的修正分层控制结构研究

研究板材柔性制造系统 (FMS)控制系统结构。在比较了几种典型控制系统结构之后 ,采用修正分层结构作为板材FMS的控制系统框架 ;文章详细研究了板材FMS的物理组成以及修正分层控制系统结构形式及其实现方式。     

PDM系统中基于分类和属性管理的柔性编码系统的研究与实现

在不同企业内部对零部件具有不同的分类及编码方式。为了加速PDM系统的推广,设计了基于类型和属性管理的柔性编码系统,该系统支持四种码段的建立,提供柔性定义编码规则的工具,由于该系统与PDM中分类与编码管理的底层存在对应关系,因而能够通过规则驱动零部件编码的自动生成。     

基于DBN特征提取的模拟电路早期故障诊断方法

针对当前模拟电路早期故障诊断中特征提取方法的不足,提出了应用深度置信网络(deep belief network, DBN)进行特征提取的方法。利用混沌粒子群优化算法,对DBN中受限玻尔兹曼机的学习率开展优化,进一步提升特征提取的性能。相比于其他常用的特征提取方法,提出的DBN特征提取方法可提取出早期故障深度和本质的特征,且具有相同的故障聚集程度高、不同故障的分离能力极为明显的特点。应用二级四运放双二阶低通滤波器仿真电路和Sallen-Key带通滤波器电路板进行早期故障诊断实验,得到的故障诊断正确率分别为98.13%和100%。