计算机相关论文范文资料,与基于图像处理的PCB自动检测系统的设计与相关毕业论文范文

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【摘 要】研究一种高精度、大场景、快速实时的PCB缺陷自动光学检测系统,分别进行了硬件结构和软件系统的设计.该系统主要由二维运动平台、电机控制模块、图像采集模块、图像处理模块、结果分析模块组成.改进的步进电机驱动方式——细分驱动以及改进的图像识别算法保证了系统的准确率,一键式自动检测的设计提高了检测速度.实验结果证明,该系统能快速并准确的检测出PCB上的缺陷,有一定的实用和开发价值.

【关 键 词】PCB；细分驱动；自动光学检测(AOI)；图像识别

电子产品的核心部分——印刷电路板(PCB),是集成各种电子元器件的信息载体,在各个领域得到了广泛的应用,是电子产品中不可缺少的部分.PCB的质量成了电子产品能否长期、正常、可靠的工作的决定因素[1].随着科技的发展,PCB产品的高密度、高复杂度、高性能发展趋势不断挑战PCB板的质量检测问题.传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素,己经逐渐不能满足现代检测需要,因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的学术意义和经济价值[2].国内外研究的PCB缺陷检测技术中,AOI（AutomaticOpticInspection自动光学检测）技术越来越受到重视,其中基于图像处理的检测方法也成为自动光学检测的主流.本文通过图像处理技术研究了一种大视场、高精度、快速实时的PCB缺陷自动检测系统,设计了硬件结构和软件算法流程.通过改进的电机驱动方式配合一键式自动检测软件的设计,大大提高了系统的检测速度,对结果分析模块的缺陷识别算法的改进提高了检测结果的准确性.

1.系统结构

PCB缺陷自动检测系统主要由运动控制模块、图像采集模块、图像处理模块、结果分析模块组成.系统工作过程如下：上位机控制步进电机运动,步进电机带动二维平台运动,将CCD摄像机传输到待检测PCB上方,对PCB进行大场景图像采集,采集的图像经过图像采集卡送到上位机,上位机软件对采集的图像进行拼接、图像预处理,对处理的图像进行准确定位并校准,通过图像分割、图像形态学处理等,最后进行模板匹配、图像识别,得出缺陷检测结果.系统设计包括硬件设计和软件设计,系统软硬件相互协调工作构成一个整体.

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