图像处理在印刷电路板检测中的应用

图像处理在印刷电路板检测中的应用在印刷电路板的生产中，由于不整洁的外观、不均匀的阻焊膜以及对迹线和焊盘的损坏，电路板不可避免地会有缺陷。本文设计了一种电路板图像采集系统。利用数字图像处理技术对采集的图像进行分析，采用图像预处理、图像增强、边缘检测、二值化处理等方法来提高图像质量。在缺陷板的提取和识别中，通常采用差分法通过比较和匹配缺陷图像和模板图像来检测缺陷板。关键词：电路板图片，图像增强，边缘检测，二值化，差分法介绍现代电子设备的质量不仅取决于电子元件的质量和性能，还在很大程度上取决于印刷电路板的质量。不可避免地，电路板由于不整洁的外观和不均匀的阻焊层以及对印刷电路板的迹线和焊盘的损坏而具有缺陷。在线检测是保证电路板质量的必要环节。本文将介绍成品板的检测系统，这对保证产品质量具有重要意义。电气和光学检查是印刷电路板的两种质量检查方法。基于图像处理的视觉检测技术已经成为一个热门的研究方向。它具有非接触、速度快、精度适中、抗干扰能力强等优点。印刷电路板的图像视觉检测系统可以识别诸如焊点不良等缺陷。通过数字图像处理和识别技术，甚至对于焊接、铜和铂断裂点、短路等问题都可以识别出来。图像处理有两个目的，一个是生成更适合人类观察和识别的图像，另一个是自动识别和理解图像。该系统包括图像采集系统、图像增强、边缘检测和缺陷检测。我们尝试用差分法来检测有缺陷的印刷电路板。该系统的目的是为印刷电路板提供一个在线、快速、准确的检测系统，作为实际操作的基础。1图像采集系统图1示出了印刷电路板的图像采集系统。该系统由给料机、光源、传送带、CCD摄像机和控制板组成。传送带用于自动传送待检测电路板。根据要求，我们将摄像机固定在与电路板垂直的位置。图1。探测系统传输速度应与CCD图像采集速度相匹配。整个过程由三个步骤组成。首先，电路板应该尽可能放在明亮的背景上。通过调整光学镜头，调整CCD摄像机的分辨率和曝光时间，CCD采集电路板的图像并保存到计算机中。然后进行图像预处理和特征提取。最后，输出结果并将其分为合格板和不合格板。2图像增强图像灰度变换和图像平滑是图像增强的两种方法。灰度校正是一种简单有效的空间域图像增强方法。它主要包括图像直方图均衡化、对比度增强和直方图校正。根据不同的要求选择不同的图像校正方法。基于灰度转换理论和图像灰度转换方法，实现了二维图像的灰度均衡。转换公式如下：其中：ms-最小灰度值MF-最大灰度值F(x，y)-原始图像矩阵G(x，y)-转换图像矩阵图2是印刷电路板的灰度增强图像，a)原始图像，b)灰度图像增强处理。灰度变换可以提高动态范围，扩大图像对比度，使图像更清晰。a)原始图像b)增强图像图2。灰度增强图像3边缘检测物体的边缘以不连续的灰度级反映出来。根据边缘特征，可分为台阶边缘和剧烈边缘。边缘检测的目的是获取图像的外部轮廓特征。在本文中，边缘检测实验在采集的电路板上使用不同的经典算子。图3示出了边缘检测图像。可以看出，罗伯茨算子、索贝尔算子和普雷维特算子对边缘检测点的检测效果较好，而对数算子和康尼算子对电路板的检测效果较好传统的边缘检测操作通常存在以下缺陷：提取错误的边缘、噪声敏感性和孔径效应。边缘检测是图像二值化的基础。二值图像是只有黑白颜色的图像。这本质上是一个像素分类的过程。获取图像轮廓是一项重要的技术。数学形态学运算可以用来消除小物体，分离物体，平滑大物体的边界，并且没有明显的面积变化。首先提出形态学打开操作，以在原始图像的焊点检查过程中削弱窄部分和获得的背景图像，例如图4所示的a)图。原始灰度图像的相减和背景图像的灰度增强在图b)中示出。形态增强图像二值化检测可以实现更好的焊点检测，如图5所示。a)背景图像b)增强图像图4。形态增强图5。焊点的二值化5基于差分法的缺陷检测图像背景差计算可以发现图像之间的差异，并可用于指导动态监控、运动目标检测和跟踪、图像背景去除和图像识别等。它必须确保图像对应于相同的目标点，否则必须首先进行几何校正和匹配。在处理过程中，提取红色噪声，只留下缺陷特征，从而达到识别和分类的目的。图6是通过差分方法获得的缺陷检测图像，a)待检测图像，b)模板图像，以及c)缺陷图像6摘要本文分析了基于图像的印刷电路板加工技术的二值化和缺陷检测系统。该系统由图像采集、图像增强、边缘检测、图像二值化和缺陷检测方法组成。MATLAB编写的预处理和形态分析为印刷电路板的在线快速检测提供了坚实的基础。通过强大的数字图像处理能力，该方法可以高效、快速、准确地实现。参考1熊振角。基于图像的电路板缺陷检测方法研究。M。南昌航空大学信息工程学院，2012。2山卡尔，钟志伟。半导体晶片表面的缺陷检测(1)。微电子工程，2005: 337-346。3蒋珂-万，吴琪。图像识别技术在印刷电路板精度中的应用4熊邦殊、熊振角、莫凡。印刷电路板缺陷的检测方法5高树杰，李永海.中心加权中值滤波及其在图像增强中的应用6刘贺。数字图像处理与应用。中国电力出版社，20057赵春辉。现代图像处理技术及Matlab实现M。北京人民邮电出版社，2001。8 K.RCastleman .数字图像处理。纽约普伦蒂斯音乐厅，1998年。9何斌。数字图像处理。北京人民邮电出版社，200110周一平。MATLAB6.5图像处理及应用实例M。北京：科学五、本文的创新之处：(1)本文没有提出对数字图像处理算法的改进，而是创新性地将图像处理技术应用于印刷电路板的检测，可以实现电路板焊盘和布线问题的检测。在嵌入式开发中，在硬件调试中，由于电路板问题往往需要大量的调试时间，调试过程极其复杂。然而，本文提出的基于图像处理的视觉检测技术具有非接触、速度快、精度适中、抗干扰能力强等优点。(2)本文实现的图像采集、图像增强、边缘检测和图像二值化等检测系统算法简单、高效、全面、实用。五.进一步工作的前景：(1)本文中的大部分算法仍由matlab实现，便于以后的工程应用。并进一步优化现有程序代码以提高软件性能。(2)在本文的差分法缺陷检测算法中，仅利用获得的标准板与待检测的边缘板之间的差异来检测印刷电路板缺陷，即采用参考法来实现检测。另一方面，假设颜色可以通过适当的方法填充，并且模板的边缘也可以适当地着色。着色后，可以得到高质量的真彩色标准模板。(3)本文的研究内容仍处于理论分析和算法研究阶段。如何有效地将算法移植到实际的工业生产环境中，也应该考虑如何在一些工业测控软件和仪器技术中有效地实现算法。五、相关代码：(1)灰度变换图像增强% GRAY TRANSFORMclcI=imread(pic . TIF)；影展(一)；J=最大值(1，0.30.7)，0.1，1)；%通过将0.3和0.7之间的%值线性映射到0和1之间的值，将%强度图像1中的值转换为J中的值。数字；imshow(J)；J=最大值(1，0.30.7)，0.1%，0.5)；%如果GAMMA小于1，映射si向更高(更亮)方向加权%输出值。数字；imshow(J)；J=最大值(1，0.30.7)，0.1%，