基于机器视觉的pcb表面缺陷检测

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2、成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安徽工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料一同工作的同。与我志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。？答名立Ｐｉ：？曰期；＞麻多Ｇ幸巧１关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即；学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可ｔＵ公布论文的全部或部分内容，可［＾采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，保密的论文在解密后应遵循此

3、规定。－签名ｊＬ导师签名日期：單巧ｑ安徽工业大学硕士学位论文论文题目：基于机器视觉的PCB表面缺陷检测PCBapparentdefectdetectionbasedonmachinevisiontechnology作者：刘雨学院：电气与信息工程学院指导教师：李丹单位：电气与信息工程学院协助指导教师：单位：单位：论文提交日期：2016年6月13日学位授予单位：安徽工业大学安徽马鞍山243032摘要摘要随着印刷电路板(PCB，PrintedCircuitBoad)制作行业的发展，关于PCB的缺陷检测需求越来越复杂，常用的人工检测方式既无法与现代化的

4、PCB制作加工速度相匹配，也无法满足PCB生产过程中对于质量监控的要求。因此，基于图像识别的光学检测AOI(AutomaticOpticalInspection)技术正在广泛地被应用在各种PCB的缺陷检测中，本文以马鞍山森格电子批量生产的PCB为研究对象，设计了一种PCB表面缺陷检测系统，可以准确，高效地对PCB缺陷进行检测。首先，本文调研了目前PCB缺陷检测系统的研究和应用现状，并在此基础上对相机，镜头，光源进行了选型，搭建了系统的硬件平台；针对PCB图像的噪声情况，研究了局部中值滤波算法，实现了在有效滤除噪声的同时，保留了图像的信息，并通过图像增强

5、和阈值分割有效获取了图像的目标区域。其次，对PCB图像进行识别和检测，针对PCB上的Mark点检测问题，提出了梯度Hough变换和轮廓匹配相结合的改进算法，提高了Mark点检测的准确性；通过区域生长填充算法实现了PCB走线的缺陷区域检测；并应用HALCON软件，完成了字符训练和识别算法，算法有效地识别并返回了字符信息；通过Hu矩和图像金字塔的结合提高了模板匹配过程中的准确性。最后，在上述研究的基础上，开发了缺陷检测系统的综合软件平台，平台应用了分割视图，多线程，单例模式等编程方式，实现了上述算法的整合，通过对软件平台和算法进行的测试，验证了系统的有效性

6、和可靠性，为系统在后续的功能扩展以及现场环境下的缺陷检测奠定了基础。关键词：缺陷检测；改进梯度Hough变换；模板匹配；局部中值滤波IAbstractAbstractAsthedevelopmentofthePrintedCircuitBoard(PCB,PrintedCircuitBoard)manufactureindustry,PCBdefectdetectionchangestobemoreandmorecomplex,thecommonlyusedartificialdetectionmethodcanneithermatchthemoder

7、nPCBprocessingspeed,normeettherequirementofqualitycontrolintheprocessofPCBproduction.Therefore,OpticaldetectionbasedonimagerecognitionAOI(AutomaticOpticalInspection)technologyiswidelyappliedinallkindsofPCBdefectdetection.BasedontheactualprojectaboutthePCBbatchproductedbyMa’ansha

8、nSengeElectronicsCo.Ltd.,inthispaperdesignedaPC