基于计算机视觉的PCB插件缺陷检测技术研究

摘要

电子产品如今朝着轻薄精悍和高频高速两大方向发展，这两类需求带动着下游印制电路板（Printed Circuit Board）向高集成、高密度和高精度的多层化方向发展。产品检测是工业生产中的重要一环，而在工业视觉发展之前，这个环节一直都是由人工检测，这样难免会有误测和漏测情况，而这种失误往往会付出十分庞大的代价，甚至会导致整个电子产品报废，并且人工检测的效率很难与生产效率相匹配。而利用计算机视觉检测技术，则可以大大提高产品检测的效率与准确率，并且拥有自动化和非接触检测的优势，同时为企业节省大量的人力资源。 利用计算机视觉检测技术可对PCB插件进行自动化检测。对于物体识别的方法，可以分为传统的图像处理方法和新型的机器学习方法，使用传统的图像处理方法，并结合部分机器学习方法，可实现对PCB插件（包括色环电阻与电解电容）的定位和识别以判断是否符合装配标准。 设计一种图像定位的流程来完成对PCB色环电阻和电解电容的定位，定位流程将包括图像预处理、形态学操作、轮廓检测和尺寸验证等步骤。完成对插件元件的定位后，将对插件图像进行缺陷检测，色环电阻的检测为判断阻值是否符合装配标准，电解电容的检测为判断电容极性是否正确。一套完整的PCB插件缺陷检测系统应分为硬件和软件两部分，此系统对软件部分，即程序的设计方面做了初步的探索，为之后的开发打下基础。

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