基于高斯金字塔与新粒子群的印刷电路板装配模板匹配算法

为提高印刷电路板装配(PCBA)中目标区域检测的准确性和实时性,提出一种高斯金字塔变换与新粒子群优化算法结合的PCBA模板匹配算法。采用倒Sigmod函数调整粒子群迭代的惯性权值;分别构建个体和群体的自适应学习因子模型;提出粒子是否陷入局部解的自适应判据并对其采用随机动量因子进行调整,从而提出一种新的粒子群优化算法。分别对待匹配图像和模板图像进行4层高斯金字塔变换,采用新粒子群优化算法搜索待匹配顶层子图的粗匹配区域,该区域经高斯金字塔反变换后生成的邻域范围与对应的模板子图进行遍历匹配,在最底层得到最终匹配结果。对比实验结果表明,所提方法在PCBA模板匹配应用中具有准确性和实时性。     

智能手机PCBA圆形焊点轮廓自适应提取EI北大核心CSCD

智能手机印刷电路板装配(printed circuit board assembly,PCBA)集成度高、焊点间隙小,小视场下成像易引入噪声,圆形焊点边缘粘合、断缺现象明显,导致圆形焊点轮廓提取准确性不高.为此,提出PCBA圆形焊点轮廓自适应提取算法.首先,采用引导滤波算法,在有效地抑制噪声的同时捕捉圆形焊点边缘梯度信息;其次,依据自适应OTSU分割算法实现焊点区域分割,采用8邻域边界跟踪算法及Canny算子提取圆形焊点轮廓信息;最后,利用圆形焊点的轮廓几何特性和边缘滑动窗口机制对轮廓信息进行筛选,从而获得更精细的圆形焊点轮廓.在实验设备采集的90幅PCBA图像数据集上与3种典型方法进行实验的结果表明,所提算法的精确率、召回率、F值分别为96.96%,97.88%,97.42%,运行时间为310 ms,可快速、有效地提取出PCBA圆形焊点轮廓.