基于机器视觉的PCB裸板缺陷自动检测方法_杨庆华

基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测一、AOI技术原理AOI技术利用光学原理和图像处理技术，通过自动化设备对PCB进行全面、高效的检测。

其工作原理如下：1. 图像采集：AOI设备利用高分辨率的摄像头对PCB表面进行快速高清的扫描，获取表面的图像信息。

2. 图像处理：通过图像处理算法，将采集的图像进行处理，提取出PCB的各种特征信息，比如焊点、元器件、线路等。

3. 缺陷检测：通过预设的检测算法，对提取出的特征信息进行比对，发现PCB表面的质量缺陷，比如焊点漏锡、虚焊、短路、错位等。

4. 报警和记录：一旦检测到质量缺陷，AOI设备会即时报警，并将缺陷信息记录下来，为后续的修复和改进提供参考。

二、AOI技术在PCB质量检测中的应用AOI技术在PCB质量检测中的应用已经非常广泛，主要体现在以下几个方面：1. 焊点检测：AOI设备能够对PCB表面的焊点进行全面检测，包括焊接不良、短路、漏锡、虚焊等质量缺陷，并能够快速准确地将缺陷点标记出来，为后续的修复工作提供参考。

2. 元器件检测：AOI设备可以对PCB表面的元器件进行识别和检测，包括元器件的位置、方向、标识等，发现元器件的错位、反向安装等问题。

3. 线路检测：AOI设备能够检测PCB表面的线路连接情况，发现线路断路、短路等问题，提高了PCB的整体稳定性和可靠性。

4. 其他检测：AOI技术还可以应用于PCB表面的防护层、印刷标识等方面的检测，确保整个PCB的质量达到标准要求。

基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测主要包括焊点缺陷、元器件缺陷和线路缺陷等几个方面。

1. 焊点缺陷检测焊点是PCB上最为关键的部分之一，良好的焊点对整个电子产品的性能和稳定性至关重要。

基于AOI技术的焊点缺陷检测主要包括以下几种情况：（1）虚焊：AOI设备能够检测出焊点与焊盘之间的连接是否良好，发现虚焊情况，并及时报警。

（2）漏锡：在焊点未完全覆盖焊盘的情况下，AOI设备能够快速准确地检测出漏锡情况，并指示操作员进行修复。

基于机器视觉的智能制造缺陷检测实验报告一、实验背景随着制造业的快速发展，产品质量的把控变得越发重要。

传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性不足。

机器视觉技术作为一种非接触式、高精度、高速度的检测手段，逐渐在智能制造领域得到广泛应用。

本实验旨在研究基于机器视觉的智能制造缺陷检测方法，提高产品质量检测的效率和准确性。

二、实验目的1、探究机器视觉技术在智能制造缺陷检测中的应用效果。

2、对比不同机器视觉算法对缺陷检测的准确性和效率。

3、分析影响机器视觉缺陷检测的因素，并提出优化方案。

三、实验设备与材料1、工业相机：选用分辨率为_____像素的高速工业相机，用于采集产品图像。

2、光源：采用均匀分布的白色 LED 光源，确保产品表面光照均匀。

3、计算机：配置高性能 CPU 和 GPU 的计算机，用于图像处理和算法运算。

4、检测对象：选取_____产品作为检测样本，这些产品具有不同类型和程度的缺陷。

四、实验方法与步骤1、图像采集调整工业相机的位置、焦距和光圈，确保能够清晰地拍摄到产品的全貌和细节。

控制光源的亮度和角度，使产品表面的光照条件符合要求。

对每个检测对象进行多角度、多批次的图像采集，以获取丰富的样本数据。

2、图像处理对采集到的图像进行灰度化处理，减少数据量，提高处理速度。

采用滤波算法去除图像中的噪声，提高图像的质量。

通过图像增强算法，突出产品的特征和缺陷信息。

3、缺陷检测算法选用了几种常见的机器视觉算法，如阈值分割法、边缘检测法和形态学处理法。

对每种算法进行参数调整和优化，以适应不同类型的缺陷检测。

4、结果评估将检测结果与人工检测结果进行对比，计算检测的准确率和漏检率。

记录每种算法的处理时间，评估其检测效率。

五、实验结果与分析1、不同算法的检测效果阈值分割法对于对比度明显的缺陷检测效果较好，但对于复杂的缺陷形态容易出现误判。

边缘检测法能够准确地检测出缺陷的边缘，但对于微小的缺陷容易忽略。

论文范文：基于计算机视觉的PCB板焊点缺陷检测及分类1 绪论1.1 研究背景与意义基于PCB 板的电子产品已经成为当今电子行业的一个重要组成部分。

随着现代技术向着完全数字化的方向发展，可以预见，PCB 板的生产也将会逐步的增长。

在这一方面，马来西亚已经迈出了重要的一步，在全国范围内已经有37个生产PCB板的上市公司。

随着现代工业的快速发展，电子产品向着更薄，更轻的方向发展，也就决定了PCB 向着密度更高，精度更高，层数更多的方向发展。

通过使用PCB，电子产品在可靠性，生产效率上有了极大的提升，成本也有了显著的下降。

PCB 焊点在焊接过程中可能由于某些原因导致焊点出现缺陷，若将这些电路板应用到电子产品中，可能导致后期电子产品出现各种问题,从而造成重大损失，甚至整个电子产品也会因此而报废。

为了确保将高质量的PCB 板转换为高质量、高可靠的电子产品，实现关于PCB 板焊接的零缺陷，PCB 板的焊点质量监测也变得尤为重要。

最初PCB 板的焊点缺陷检测主要借助人工方式，这种检测方式导致较高的工作成本，并且很容易出错。

随着印刷电路板向着更高密度，更复杂排版的方向发展，人工检测方式已经不再适合PCB 板的检测，因此有必要寻找一种新的自动而有效的方法，使得检测工作更加规范与智能。

1.2 国内外研究现状基于视觉检测技术的自动光学检测(Automated Optical Inspection, AOI)技术已经广泛应用到了电路板的生产过程中。

AOI 技术主要通过相机对PCB 板进行扫描获取到PCB 板焊点区域的图像，提取相应焊点的特征，根据提取的焊点特征与数据库中标准特征进行对比，确定焊接缺陷类型并标示，等待相关人员处理。

基于AOI 的检测方式，相对于传统的人工检测方式来说，提高了PCB板焊点缺陷的检测精度，同时AOI 技术编程简单，成本低廉，缺陷类型覆盖率高，在PCB 领域已经得到了广泛的使用。

在国外，由于研究时间较早，AOI 技术已经相对成熟，目前国际上的主要PCB 板生产厂商有日本欧姆龙(Omron)，英国安捷伦(Agilent)，以色列奥宝(Arbotech)及康代(Camtek)，韩国美陆(Mirtec)，美国安维普(Mvp)等。

基于深度学习的PCB缺陷检测系统的设计与实现深度学习是一种模仿人类大脑神经网络的机器学习算法，近年来在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。

PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）是电子产品中重要的组成部分之一，其质量直接影响到整个电子产品的性能稳定性。

由于制造过程中的材质问题或操作失误，PCB在生产过程中常常会出现各种缺陷。

为了提高生产效率和缺陷检测的准确性，本文设计并实现了一种基于深度学习的PCB缺陷检测系统。

该系统的设计思路是利用深度学习算法对PCB图像进行有效的特征提取和缺陷分类。

具体步骤如下：1. 数据集准备：收集大量的正常和缺陷的PCB图像作为训练集和测试集，保证图像的质量和多样性。

2. 数据预处理：对图像进行预处理，如调整图像大小、去除噪声和图像增强等，以提高模型的鲁棒性。

3. 构建深度学习模型：选择合适的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），搭建PCB缺陷检测系统的主体框架。

4. 特征提取：通过训练模型，提取PCB图像中的关键特征，用于后续的缺陷检测和分类。

5. 缺陷检测与分类：将提取的特征输入到分类器中，通过训练和学习，实现对PCB图像中缺陷的检测和分类。

6. 系统优化和性能评估：对系统进行优化，消除模型的过拟合和欠拟合问题，通过测试集评估系统的准确性、鲁棒性和稳定性。

本文选择了一款常用的深度学习神经网络模型——卷积神经网络（CNN）进行PCB缺陷检测的实验。

通过对训练集的大量样本进行学习和训练，提取了大量的特征，如缺陷的大小、形状和颜色等，用以进行后续的缺陷检测。

在实际操作中，首先需要进行数据集的建立。

通过收集各种正常和缺陷的PCB图像，构建了一个包含丰富多样的数据集。

然后，对图像进行预处理，包括图像的裁剪、归一化和增强等操作，以提高图像的质量和增加模型的适应性。

接下来，我们搭建了一个卷积神经网络的主体框架，并进行了适当的调参和优化。

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于家浩 钟 张钰周
佳木斯大学 信息电子技术学院
于家浩（1998－）男，黑龙江佳木斯人，本科生；通讯作者：黄金侠（1979
龙江佳木斯人，硕士，副教授，研究方向：电工电路，电气自动化
基金项目：黑龙江省大学生创新创业训练计划项目（201710222046）
图1 机器视觉PCB检测系统
a
大致一致的规则，规定的不规则形状和三维特征也往往遵循
软件内规定，因此识别时可用使用经验进行建模。

图3 10采集到的图像数据对比
图4 误差值变化表
量获得的近似数据可知，误差变化表基本满足电路的实际可
通过电流情况。

由此表明，该算法具有较高的PCB电路检验识别能力，
识别误差低于2%，除去允许误差识别精度高于99.8%，满
足对一般双面板检测的要求。

结语
通过采用扩充域特征提取搭配类蚁群解析的办法，该系
统实现了使用单片机采集图像信息进行与处理后交由电脑进
行识别，这样的系统满足精度高速度快的前提下，极大的降
低了采集设备的成本。

实验结果表明该系统仍旧具有较高的
可靠性，可用于一般双面板的检测识别，对于多层板或结构
更复杂的PCB板仍旧需要进行大量实验验证，但是根据目。

基于机器视觉的工业缺陷检测技术研究摘要：工业生产中的缺陷问题对产品质量和工作效率都有着重要的影响。

因此，准确、高效地检测和识别工业产品的缺陷变得至关重要。

随着机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的工业缺陷检测技术成为重要的研究方向。

本文将介绍机器视觉技术在工业缺陷检测中的应用及相关技术的研究进展。

1. 引言工业缺陷是指在工业产品生产过程中可能出现的各种不符合规范要求的问题。

传统的人工检测方法存在着效率低下、主观性强、需要大量人力资源等问题，因此，迫切需要开发出准确可靠、高效的自动化缺陷检测技术。

机器视觉作为一种基于图像处理和模式识别的技术，具有非接触、高速、准确等优势，因此在工业缺陷检测中具有广阔的应用前景。

2. 机器视觉的工业缺陷检测方法2.1 图像采集与预处理工业缺陷检测的第一步是获取产品的图像数据。

通常使用高分辨率的相机或传感器对产品进行拍摄，然后对图像进行预处理，包括去噪、锐化、增强对比度等操作，以提高后续缺陷检测算法的准确性。

2.2 特征提取与选择从预处理后的图像中提取有助于缺陷检测的特征是关键的一步。

常用的特征包括纹理特征、边缘特征、颜色特征等。

这些特征可以通过图像处理和数学方法进行计算和提取。

2.3 缺陷检测与分类缺陷检测是机器视觉中的一个关键问题。

常见的方法包括基于阈值、基于模型和基于机器学习的方法。

基于阈值的方法将图像中的像素与预先设定的阈值进行比较，从而找出与预期不符的像素。

基于模型的方法使用已知的产品模型对图像进行匹配，从而检测出不符合模型的部分。

基于机器学习的方法则通过训练样本来学习缺陷特征，并对新的图像进行分类和检测。

3. 相关技术的研究进展3.1 深度学习在缺陷检测中的应用深度学习作为一种基于神经网络的机器学习方法，已经在图像处理和模式识别领域取得了巨大的成功。

在工业缺陷检测中，深度学习可以通过构建卷积神经网络（CNN）来学习复杂的特征表示，实现高精度的缺陷检测和分类。

基于机器视觉在高价值PCB曝光后检测方法的研究
易子豐;贺梓修;宋波;郭志达;赵柏毅
【期刊名称】《电子制作》
【年(卷),期】2024(32)10
【摘要】印制电路板作为电子信息产品的重要配件,是电子元件的支撑体和电气连接的提供者。

随着电子产品高精度成像的需求越来越高,如高频电路板、高速电路板、超厚铜印制电路板等的生产成本也越来越高。

因此提高印制电路板的良品率,是保障生产成本的重要手段。

本文从曝光工艺后的产品外观检测入手,对高价值的印制电路板增加检测工序,利用机器视觉技术,采用多种图像处理算法相配合,利用大数据等技术对印制电路板曝光后的缺陷检测与分类识别进行了分析和研究。

【总页数】3页(P19-21)
【作者】易子豐;贺梓修;宋波;郭志达;赵柏毅
【作者单位】广东喜珍电路科技有限公司;奥士康科技股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN4
【相关文献】
1.基于机器视觉的PCB裸板缺陷自动检测方法
2.基于机器视觉的PCB几何尺寸检测方法研究
3.基于机器视觉的PCB裸板缺陷自动检测方法研究
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