基于计算机视觉的PCB板检测系统应用研究-论文.pdf

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1、第25卷第3期北华航天工业学院学报Vo1．25No．32015年6月JournalofNorthChinaInstituteofAerospaceEngineeringJun．2015基于计算机视觉的PCB板检测系统应用研究宋玉彬邵荣旺韩旭明辛德成(1．北华航天工业学院电子与控制工程学院，河北廊坊065000；2．廊坊广播电视综合信息网络公司，河北廊坊065000)摘要：系统以测试PCB板是否有缺失元器件为目的，使用变化检测的方法对PCB板流水线检测技术进行研究，检测的内容包括元器件是否焊歪或者漏焊。然后在VisualStudio2010环境下利用Qt界

2、面库和OPENCV图像处理库来实现了系统的开发。实验结果表明，系统能够准确的检测并显示出元器件的缺失区域或者是焊歪区域。关键词：PCB，元器件缺失，检测，OPENCV中图分类号：TP75文献标识码：A文章编号：1673—7938(2015)03—0021—030引言1系统设计随着电子工艺的不断进步，PCB板通过机器焊本文所搭建的计算机视觉测量系统是对流水线接的过程中难免会出现焊歪或者是漏焊的元器件。PCB板检测技术一个简单的模拟，为了试验的方在生产PCB板的流水线上对于PCB板的元器件的便，本文硬件选择了具有USB接口的摄像头，然后检测大多是依靠人眼来完

3、成的，随着PCB板的集成将其连接到主机上，搭建成的较为简易的计算机视度越来越高，传统的PCB板目检的方式越来越难以觉测量系统。数据的采集是通过OPENCV中的读达到既定的检测目标。计算机视觉基础的出现为该取视频数据的相关代码来实现的；算法设计主要包问题提出了解决方案。首先计算机通过视频采集装含以下几个主要的方面，视频数据的获取，标准模型置抓取流水线PCB板，然后将抓取到的视频帧数据的建立，数据的差分处理，元件缺失或焊歪区域的标和标准的帧数据做变化检测，然后就可以得到元件记等；最后是计算机视觉测量系统的开发，本文所基缺失的区域或者是元件焊歪的区域。该算法对

4、于光于的开发平台为windows7，用Qt来开发测量系统线变化具有一定的鲁棒性，能够克服光照在近似线的界面，利用OPENCV中的相关函数来实现上述性变化的条件下，对于缺失元件或者焊歪元件区域的算法。2关键算法设计的检测。该项研究能够将人从繁重的体力劳动中解放出2．1视频数据的获取来，通过计算机视觉测量系统自动完成PCB板的视OPENCV中读取视频相关为VideoCapture类，负责捕捉文件和摄像头的视频，摄像头的打开主要觉测量，能够极大的提高系统检测的精度以及PCB用到Capture．open(intdevice)；若打开摄像头的话，板检测的效率。相对

5、于人工检查，该系统具有很多参数为摄像头在计算机中设备的ID。若打开视频优势，能够检测出PCB板上较为细微的变化，这在文件则为视频文件的路径。打开摄像头之后，可以PCB板的集成度越来越高的情况下，具有非常重要利用OPENCV中的VideoCapture类来实现视频帧的现实意义。数据的抓取，将延时函数的参数设置为27，那么就基金项目：北华航天工业学院青年基金项目(KY201301)，河北可以获得30帧／s的数据量。省教育厅科研项目(Z2014163)2．2标准模型的选取收稿日期：2015一O1—12如果要检测流水线上抓取到的PCB板是否有作者简介：宋玉彬(1

6、986一)，男，硕士，助教，山东省夏津县人，从事图像处理、遥感图像处理研究。缺陷，那么就必须要建立相应的模型来做变化检测，一21—第3期宋玉彬等：基于计算机视觉的PCB板检测系统应用研究2015年6月5结语开发，通过实验该系统能够较为准确的检测出PCB随着电子技术的不断发展和进步，PCB板的集板上元器件焊歪和缺失的区域，具有一定的应用成度越来越高，传统的PCB板生产过程中通过目价值。检的方式来检测PCB板是否具有元器件缺失或者参考文献：是焊歪办法已经不能够适应PCB目前的检测现[1]马颂德，张正友著．计算机视觉[M]．北京：科学出版社，1998．状。本文

7、以计算机视觉技术为基础，对于PCB生[2]李庆利．尺寸测量中的边缘检测算法研究[J]．计算机测产流水线上的元器件的缺失以及焊歪情况进行自量与控制，2004，(04)．动检测，然后利用Ot和OPENCV对该系统进行了PCBDetectionSystemBasedOnComputerVisionSONGYu—binSHAORong—wangHANXu—minXINDe—cheng(1．SchoolofElectronicandControlEngineering，NorthChinaInstituteofAerospaceEngineering，Langfa

8、ng065000，China；2．Lang~ngBroadcastTelevis