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针对PCB元器件在贴装过程中贴装错误的问题,设计了基于FPGA的元器件检测系统。采用FPGA作为硬件平台,采集PCB电路板图像,首先对图像进行预处理,读取预先制作的PCB元器件信息,然后通过SURF算法计算元器件与模板的匹配度,通过匹配度判断元器件贴装的正误,最后剔除贴装错误的PCB板,实现元器件贴装正误的自动检测。完成了系统硬件和软件的设计。实验表明系统检测的平均正确率为89.82%,速度为969 ms/次。 相似文献
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针对PCB元器件在贴装过程中贴装错误的问题,设计了基于FPGA的元器件检测系统。采用FPGA作为硬件平台,采集PCB电路板图像,首先对图像进行预处理,读取预先制作的PCB元器件信息,然后通过SURF算法计算元器件与模板的匹配度,通过匹配度判断元器件贴装的正误,最后剔除贴装错误的PCB板,实现元器件贴装正误的自动检测。完成了系统硬件和软件的设计。实验表明系统检测的平均正确率为89.82%,速度为969 ms/次。 相似文献
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提出了通过比较标准图像与待测图像差异并分析差异区域边界进行印刷线路板(PCB)缺陷检测与识别的算法。在同一位置采集多幅标准PCB图像并计算其灰度平均值从而得到标准图,将待测PCB图与其进行对比。首先使用限定区域Hough变换快速检测出图像中相互垂直相交的细短标志线,将线段的交点作为特征点并计算其坐标,进而对标准图与待测图进行仿射变换配准,差影计算后,再通过二值化、形态学处理等去除伪缺陷,即可获取缺陷区域位置。在此基础之上,对处理过的差影图进行膨胀处理,通过边界检测获取各个缺陷区域闭合轮廓各点坐标。分析各个轮廓坐标对应阈值分割后的配准待测图中点的像素值,并结合缺陷是缺料缺陷还是多料缺陷识别出缺陷类型。对合格的和有缺陷的PCB图各200幅进行算法测试,检测准确率为98.3%,基本能够稳定检测出常规缺陷。 相似文献
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针对小型元件在生产过程中精度要求高的难点,以一种典型的小型元件,发火元件的自动化焊接流程为例,对流程中最重要的视觉检测步骤,提出了发火元件的亚像素轮廓自适应拟合算法。在算法中,首先利用感兴趣区域提取、高斯滤波、Otsu阈值分割、Freeman轮廓跟踪,进行图像预处理;其次利用Zernike矩对跟踪编码的轮廓进行亚像素化,提高轮廓检测精度;最后根据亚像素化后的轮廓,进行自适应轮廓拟合,从而实现发火元件位姿的自动检测。对上述算法,在发火元件测试平台上验证,实验得到最大定位误差9.37μm,平均误差5.96μm;转角误差0.006°,满足焊接检测的要求。 相似文献
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对印刷电路板(PCB)进行表观检测时,传统标准板的图像建立是利用PCB图像自身的特征进行配准和分层的,故检测精度不高.本文从PCB表观检测的实际需求出发,提出了新的检测系统.该检测系统引入解析Gerber文档对PCB光电图像进行分层处理,利用形态学的方法自动修正解析后的Gerber文档,建立精确的标准板.根据主分量分析提取彩色图像频带丰富的信息,依据检测缺陷的尺寸大小设置各层模板及检测阈值,实现局部针对性检测,提高检测精度.实验结果表明,与传统的基于颜色分区域方法相比,基于Gerber的方法不仅提高了检测精度,且较大幅度地提高了自动光学检测系统的检测效率,其微小缺陷检测率高达95.1%,25 cm×22 em电路板检测时间仅需1.09 s,满足了在线检测对速度的要求. 相似文献
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Automated inspection of PCB components using a genetic algorithm template-matching approach 总被引:1,自引:1,他引:1
A. J. Crispin V. Rankov 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2007,35(3-4):293-300
Automated inspection of surface mount PCB boards is a requirement to assure quality and to reduce manufacturing scrap costs
and rework. This paper investigates methodologies for locating and identifying multiple objects in images used for surface
mount device inspection. One of the main challenges for surface mount device inspection is component placement inspection.
Component placement errors such as missing, misaligned or incorrectly rotated components are a major cause of defects and
need to be detected before and after the solder reflow process. This paper focuses on automated object-recognition techniques
for locating multiple objects using grey-model fitting for producing a generalised template for a set of components. The work
uses the normalised cross correlation (NCC) template-matching approach and examines a method for constraining the search space
to reduce computational calculations. The search for template positions has been performed exhaustively and by using a genetic
algorithm. Experimental results using a typical PCB image are reported. 相似文献
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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。 相似文献
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针对图像特征产生误匹配影响基础矩阵计算,导致同步定位与地图构建(SLAM)视觉里程计估计精度差的问题,提出一种基于随机抽样一致(RANSAC)的视觉里程计优化方法。该方法首先通过最小距离阈值法对初始匹配集粗滤除,再采用RANSAC计算图像间相对变换关系,若符合变换关系为内点,内点数最多的迭代结果为正确匹配结果;然后计算图像间单应变换并利用其计算基础矩阵,采用对极几何约束确定内点,得到具有最多内点的基础矩阵;最后采用TUM数据集从特征匹配与基础矩阵计算两方面进行优化算法效果验证。结果表明,该算法可提高运行效率且有效去除误匹配特征点,使匹配正确率提高7.7%,基础矩阵估计算法在提高基础矩阵计算精度的同时,内点率也提高了3%,算法为提高视觉里程计精度估计精度提供了理论基础。 相似文献