基于GRNN-PNN神经网络的印铁缺陷分类方法

目的针对在印铁过程中缺陷检测系统存在不同缺陷类型检测精度不高,对于产品整体质量无法实现智能判断的问题,基于GRNN-PNN神经网络,提出一种适用于印铁在线检测的分类算法。方法对平面印刷铁片进行小波变换提取低频信息,在低频信息中进行缺陷定位并对缺陷区域进行标记和分割。通过缺陷面积、周长等评价指数和缺陷形状构建GRNN神经网络,对缺陷进行分类。通过构建PNN神经网络智能化判别整体产品是否属于合格产品。结果 GRNN-PNN平均耗时0.69s,达到了厂方对于缺陷在线检测的响应时间要求。GRNN-PNN多分类的准确率为86%,能够对印铁过程中产生的主要缺陷进行分类。二分类的灵敏度为96%,可以准确地判断产品整体的合格性。在5%的椒盐噪声干扰下,准确率为63%,具有良好的鲁棒性。结论该设计能够对印铁缺陷进行精确的分类和智能的判断,GRNN-PNN神经网络可以在印铁过程中进一步提高检测精度,GRNN-PNN神经网络可帮助质检员及时判断生产质量。     

印刷电路板表观检测中光电图像的快速配准方法

印刷电路板(PCB)表观缺陷检测是机器视觉检测领域的一个重要问题,为了有效地利用参考法对印刷电路板光电图像进行检测,需要提高图像配准精度.本文提出了一种基于随机Hough变换(RHT)和空间数据坐标变换理论相结合的配准方法,该方法在寻找配准目标和完成配准效率方面均有很大提高.利用PCB光电图像进行实验,结果表明:在提高检测精度,降低内存空间,减少计算时间等方面,该配准算法的优势明显.     

卷积神经网络在无纺布缺陷分类检测中的应用

目的针对传统无纺布缺陷分类检测中人工依赖性强、效率低等问题,提出一种能够满足工厂要求的卷积神经网络分类检测方法。方法首先建立包括脏点、褶皱、断裂、缺纱和无缺陷等5种共计7万张无纺布图像样本库,其次构造一个具有不同神经元个数的卷积层和池化层的神经网络,然后采用反向传播算法逐层更新权值,通过梯度下降法最小化损失函数,最后利用Softmax分类器实现无纺布的缺陷分类检测。结果构建了12层的卷积神经网络,通过2万张样本进行测试实验,无缺陷样本准确率可以达到100%,缺陷样本分类准确率均在95%以上,检测时间在35 ms以内。结论该方法能够满足工业生产线中对于无纺布缺陷实时分类检测的要求。     

废线路板的处理技术

对废线路板的危害和废线路板进行处理的必要性以及我国废线路板的来源等进行总结,对线路板的处理方法也进行了概括并对其中具有环保特性的物理处理方法进行了工艺流程的详细较。并对干式物理方法处理废线路板过程中应注意的问题和今后废线路板处理过程的焦点问题给出了作者的看法。     

基于SOPC技术的电路板通用测试插槽设计

为实现用一个测试插槽检测多个不同的印刷电路板(PCB),提出了利用可编程器件(PLD)的在线重配置功能,运用可编程片上系统(SOPC)技术研发通用测试插槽的设计思想,完成了通用插槽的硬件设计和软件设计,包括:现场可编程门阵列(FPGA)中的独立接口模块设计、通用接口控制模块设计、系统层软件设计和应用层软件设计.实际应用结果表明:基于SOPC技术的通用插槽的研制有利于故障检测方法的实施,方便了电路板的自动测试,减小了测试设备的体积,增强了测试系统的通用性和可扩展性.     

芯片载带缺陷的机器视觉检测方法

目的 针对芯片包装载带在生产过程中经常出现的型腔底部和边缘变形、穿孔等缺陷的检测问题,提出一种机器视觉检测方法。方法 首先离线准备配准模板及标准模板图像,然后根据模板在生产过程中进行在线检测。在检测过程中由传感器触发采集待检测型腔图像,然后通过模板匹配方法配准模板图像和待检测图像,并进行异或运算检测两图像差异从而定位缺陷。结果 实验证明边缘变形检测最大错误率为0.45%,底部变形检测最大错误率为0.50%,穿孔检测最大错误率为0.35%,每帧图像检测平均耗时为0.22 s,满足用户错误率不超过1%和每帧耗时不超过0.5 s的要求。结论 该方法能够实时检测芯片载带边缘变形、穿孔等缺陷,有效地实现载带加工生产过程中的质量监控。     

带钢表面缺陷视觉检测系统关键技术研究

为满足钢板表面缺陷在线检测系统宽幅面、高速、高分辨率的检测要求，讨论了基于线阵CCD的钢板表面缺陷视觉检测系统实现的关键技术；优化设计了视觉检测系统的光学照明部分，以检测不同类型的缺陷。通过软件系统的特殊设计，以保证实时在线检测。针对缺陷图像低对比度、高噪声的特点，提出了基于灰度统计特性的图像边缘检测方法，并实现了对缺陷图像的自适应阈值分割。依据图像的缺陷统计特性，定义了缺陷的灰度、几何等特征量，用于缺陷分类。本系统样机已在实验室环境下运行。     

Milling and Classification of Printed Circuit Boards for Material Recycling

Recycling of waste electric and electronic equipment (WEEE) is an emerging issue due to its hazardous nature. It is important to identify an appropriate environment-friendly process to recover the valuables and for safe disposal. The present work deals with the two-stage crushing process followed by a circulating air classifier for the separation of metals and nonmetals from the printed circuit boards (PCB). The two-stage crushing process is deployed to liberate the valuables for an appropriate progeny size distribution. The metal content decreases as the particle size decreases below 0.5 mm. However, it increases metal content above 500 µm up to 1,800 µm. It is concluded that the metals primarily enriched in the size range of ?1.8 + 0.5 mm. The amount of metals and plastics present in each fraction is estimated. Among the classifier parameters, air flow velocity played a dominant role in metal enrichment. The material feed rate and rotating guide vane angle have no a significant effect on the enrichment of metals and nonmetals. The air flow velocity found was to be one of the crucial parameters for enrichment of metals. The superficial air flow velocity is optimized for efficient separation of metals and nonmetals of PCBs.     

高性能PCB基体树脂的研究进展

概述了目前用于高性能印刷电路板的几种新型基体树脂,介绍了它们的发展方向和应用前景。     

印刷电路板外观检测中光电图像的色差矫正方法

针对印刷电路板产品在检测中受制作工艺和照明设备的影响,分析其产生色彩偏差的基本原理,提出板内和板间色差矫正的新算法,分析了照明模型得到亮度变换函数对板间色差进行矫正,重点采用LAB色彩模型中的亮度通道,利用亮度积累直方图计算映射函数去均衡板内的色差。实验表明,该算法矫正了印刷电路板在检测预处理阶段出现的板内和板间的色彩偏差,提高自动光学检测的检测精度和效率,在光电图像的测量领域具有广泛的应用前景。     

废旧印刷电(线)路板的破碎解离特性研究

采用ZKB-1剪切破碎机和冲击破碎机将废旧计算机印刷电路板(PCB)和印刷线路板(PWC)进行了两段破碎,使用电子显微镜、磁选、筛分和浮沉试验等方法研究了不同粒度级破碎产物的组成,发现PCB和PWC破碎到1.2mm以下便可以解离;PCB的破碎产物有30%的解离的金属,而PWC的破碎产物中只有10%的解离金属;解离金属中有大量的铜,可以用物理方法回收;小于0.125mm的破碎产物中金属含量很少,可以直接作为非金属产品,研究重点是如何从1.2～0.125mm物料中用机械分选方法选出金属.树脂、玻璃纤维、塑料及其他非金属在破碎产物中占有70%～90%,这部分物料的处置和资源化也是今后值得研究的课题.     

抛光金属弧状面瑕疵实时检测

提出了一种基于机器视觉对抛光金属弧状面进行实时快速检测的方法.在离线情况下,对不同光强下的样本工件进行学习分析,构造图像的背景亮度分量与灰度水平的关系函数,提取样本工件反射分量的统计特征.在线检测时,先分析图像的灰度水平,并计算图像所对应的亮度分量;然后从图像中提取出灰度均匀的反射分量,最后对反射分量进行阈值分割并做出决策判断.实验表明,本文提出的方法能通过一次学习,适应变化的采集环境,系统具有较高的鲁棒性;检测一帧图像平均时间为40 ms,准确率达98％以上,具有较高的实时性和准确性.     

印刷品在线检测系统在应用中出现的问题及解决方案

论述了印刷品在线检测系统在实际应用中出现的几个问题,以及企业工人对印刷品在线检测系统的认识,并对在线检测系统以后的改进提出了自己的观点.     

包装箱型号标记缺陷检测系统设计与实现

目的 为了实现空调包装箱上型号标记缺陷的实时动态检测,基于图像处理技术设计包装箱型号标记缺陷检测系统.方法 基于AM5728控制器设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实际测试研究.采用几个关键方法,包括图像增强处理、形态学、缺陷检测、动态阈值分割算法等,并根据包装箱型号标记图像特征选择配准区域,同时给出一种动态阈值分割算法,利用各种算法实现缺陷检测.结果 采集了250个包装箱条码样本,采用文中方法获取到了监测数据,正确率高达97.2％,漏检率为0.结论 该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装箱型号标记的缺陷快速检测,解决了空调包装箱上的型号标记实时动态缺陷检测的实际工程问题.     

基于背景分类的弱小目标检测算法

为了降低复杂背景对弱小目标探测的影响,本文提出了一种基于背景分类的弱小目标检测算法.背景分类的依据是背景的复杂度,本文用熵运算估计背景的复杂程度,同时为了简化算法,采用多分辨率的小波变换.再用模糊数学中的隶属度函数映射到模糊特征平面,作为背景因子图像.接着对背景因子图像进行最大熵阈值分割,将复杂的地面背景与平坦的天空背...     

PCB板静电放电的仿真分析

为了研究静电放电对PCB板的影响, 建立了PCB板静电放电的三维模型, 利用CST微波工作室对PCB板的静电放电进行了仿真, 分析了PCB板空间电磁场的分布、表面电流分布及它们随时间的变化情况。仿真结果表明, 直接接触放电将会产生强电场、高电压、瞬时大电流及磁场脉冲, 静电电流的传播路径主要是沿着电路布线路径传播或沿着器件边缘及管脚回路传播, 静电放电对PCB板的损坏主要集中在PCB板的元器件的管脚、芯片及边缘处。     

印刷品外观缺陷机器视觉的检测与识别

介绍了印刷品缺陷机器视觉检测系统的构成,探讨了应用图像差分、数学形态学的原理进行缺陷检测与识别的基本方法.     

包装印刷品条码质量检测方法

目的为保证商品条码在物流系统中的快速识别和信息传递,研究条码的质量检测方法。方法首先分出条码区域,考虑到条码的特殊属性,需要满足其可识读功能,设计针对EAN-13商品条码的印制质量检测方法,包括可识读检测和印刷缺陷检测。根据条码检测的国家标准,条码可识读检测部分,采用扫描反射率曲线分析法和条码质量分级法对条码的可识读性进行判定。条码缺陷检测部分经过条码校正、条码与字符的分割和条码大小的归一化等处理后,选定基于垂直投影的缺陷检测算法对条码的脱墨和污点缺陷进行检测。结果条码识读程序对合格品和缺陷品的识读准确率都为100%,条码缺陷检测算法程序的平均检测耗时为93.35 ms,检测准确率为94%。结论条码质量检测系统具有较高的检测准确率,并且能够很好地满足机器视觉缺陷检测速度的要求。     

基于计算机视觉的印刷包装品缺陷检测系统

介绍了印刷包装品外观缺陷的计算机视觉系统的构成,探讨了应用图像差分原理及图像坐标与空间坐标的变换关系,实现缺陷检测的基本方法.     

玻璃瓶口定位与缺陷检测系统设计

目的为实现玻璃瓶缺陷在线检测,基于机器视觉设计一种瓶口定位和缺陷检测方法。方法介绍系统结构,包括相机、控制系统和剔除机构。详细论述图像处理算法,即:图像预处理、图像分割、瓶口定位、缺陷检测等。中值滤波完成玻璃瓶图像降噪处理,迭代阈值实现图像分割。基于像素坐标平均法完成瓶口定位。对于瓶口断口和破损等缺陷,分别采用径向积分投影和双圆周扫描实现瓶口缺陷检测。最后进行实验研究。结果实验结果表明,所述算法的性能指标均为98%左右,实现了准确、快速、无接触检测。结论该系统操作简单,能够满足实际使用的需求。