手机u盘表面焊点缺陷自动检测系统研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com手机U盘表面焊点缺陷自动检测系统研究ResearchonautomaticdetectionsystemofmobileUSBflashdiskwelddefects李昂，潘晴，万相奎LlAng，PANQing。VVANXiang．kui(广东工业大学信息工程学院，广州510006)摘要：针对手机u盘加工生产中焊点缺陷问题，研究基于机器视觉和图像处理技术的缺陷自动检测系统。使用专用光源与工业相机进行图像采集；经过预处理、倾斜校正、阈值分割、质心提取等图像处理步骤进行焊点区域定位；

2、采用水平投影直方图和连通区域面积作为特征对焊点缺陷进行识别。实验表明，该系统能对任意角度摆放的样品中的焊点区域进行准确定位，且具有良好的缺陷识别效果。关键词：机器视觉；缺陷检测；焊点定位；投影直方图中图分类号：TP391文献标识码：B文章编号：1009-0134(2015)04(下)-0059-03Ooi：10．3969／j．issn．1009-0134．2015．04(下)．170引言随着信息技术的飞速发展与迅速普及，大量数据内容不断增加。智能移动通信设备的存储需求变得越来越大。手机u盘的出现极大的方便了智能手机

3、与电脑之间的数据共享。在手机u盘的工业生产过程中容易出现焊点质量缺陷。在传统质量检测过程中，质检员使用高倍显微镜对焊点进行人工检测，这种方式不仅效率低下而且准确率不高。基。-机器视觉的在线检测方法由于其非接触性、快图1系统样机照片速性、自动化程度高和可靠性高等特点，已经在国内外许多领域获得广泛应用”。l。目前的一些检测设备主要相机选择5o0万像素CMOSI~k相机，镜头选择25mm定针对大尺寸PCB电路板，而对于诸如手机U盘等小尺寸电焦镜头。工业相机将所采集的图像通过USB3．0接口传路板还没有相关的系统研究。本文

4、所设计系统能克服传统输至计算机。人工检测的种种弊端，实现自动检测，降低了用人成本。1．2光源照明本系统使用低成本CMOS相机，降低了系统整机的制造成计算机视觉中使用光源照明的目的是使被测物的重本，同时验证了CMOS相机用于1二、I检测的可行性。要特征显现，并抑制不需要的特征。本系统光源选用环1硬件平台搭建形碗状光源，用于检测表面焊点。碗状光源照射下，光计算机视觉系统通过图像采集装置，将被检测物转换线通过半球型的内壁多次反射，可以对表面不平的物体为图像信号，利用图像处理系统根据像素，图像亮度，颜实现均匀照明，并可以完

5、全消除阴影。色等信息对目标进行特征提取，再根据系统的预设条件输2算法设计出结果。本系统硬件平台由工业相机、镜头、光源以及计本系统的检测算法主要分为三个步骤：颅处理、算机四个部分组成。实物样机照片如图1所示。焊点区域定位和缺陷识别。首先通过对原始图像进行预1．1工业相机与镜头处理、倾斜校正，实现焊点区域定位；然后通过二值化根据实际需求，为实现被测物整体尺寸与局部焊点处理、计算连通域面积和水平方向投影提取焊点缺陷特同时检测，根据被测物尺寸大小以及相机工作距离等因征；最后使用缺陷特征对焊点进行分类，从而识别出有素，将视场

6、范围选定为50mm×38mm(长宽比4：3)。缺陷的焊点。算法流程图如图2所示。收稿日期：2014-10--29作者简介：李昂(1990一)，男，江西九江人，硕士研究生，研究方向为计算机视觉和图像处理。第37卷第4期2015—04(下)1591学兔兔www.xuetutu.com2．3缺陷识别2．3．1阈值分割本方法对正常、桥接和缺焊三种焊点进行识别。图2算法流程图焊点区域内有5个焊点，为了识别出样本中每个焊点的质量情况，对单个焊点进行分割后逐一进行识别。在环2．1预处理形正面光源的照射下，焊锡部位会发生反光，而没

7、何焊手秽Lu盘底板区域与背景区域灰度级对比明显，通锡的部位不会。为了提高图像的检测效果和识别速度，过这一特征可以使用边缘检测提取}H手机U盘的轮廓。对焊点区域的灰度图像进行值化处理，使图像只含有首先对采集到的图像帧进行灰度化处理，然后使用高斯黑白两种颜色像素的图像，使用最大类间方差法找到一滤波器对图像进行平滑滤波。使用Canny算予进行边缘个合适的闽值T，然后通过式(1)输出值化图像g(x，捡测。住边缘检测中，抑制噪声和边缘精确定位通常无Y)。从而排除噪声干扰，使感兴趣的焊点部位得到充分法H时满足，Canny算子能

8、够在抗噪声r扰和精确定位表达。之问寻求最佳折衷方案。由于枪测出的边缘会存在不连，、l1．f(x，Y)≥续性，使用形态学处理使检测出的边缘线连接完整，如g【，Jlo，-厂(，)