印刷電路板( PCB)是集成各種電子元器件的信息載體，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。近年來(lái)隨著印刷電路板生產(chǎn)復(fù)雜度和產(chǎn)量的提高，傳統(tǒng)PCB缺陷檢測(cè)方式因接觸受限、高成本、低效率等因素，已經(jīng)逐漸不能滿足現(xiàn)代檢測(cè)需要，因此研究實(shí)現(xiàn)一種PCB缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有很大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。 @@ 本論文根據(jù)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)理論，運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)，構(gòu)建了一套PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)方案。該系統(tǒng)主要由光照、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、運(yùn)動(dòng)控制臺(tái)及計(jì)算機(jī)圖像處理軟件組成。其中圖像處理軟件部分作為本論文的核心，著重研究了其關(guān)鍵功能模塊包括圖像預(yù)處理、閾值分割、圖像識(shí)別幾個(gè)部分算法的選擇與設(shè)計(jì)，并在MATLAB 7.0的環(huán)境下進(jìn)行仿真。 @@ 運(yùn)用現(xiàn)代成熟的數(shù)字圖像處理技術(shù)，本文實(shí)現(xiàn)了PCB缺陷的軟件檢測(cè)方案。在預(yù)處理模塊中，結(jié)合PCB板的特點(diǎn)運(yùn)用圖像預(yù)處理手段得到高質(zhì)量的PCB圖像。在閾值分割模塊中，實(shí)現(xiàn)了四種當(dāng)前成熟的閾值分割算法，以得到特征清晰、低噪聲的PCB二值圖像。在識(shí)別模塊中結(jié)合電路板的短路、斷路、毛刺、缺損、空洞五大缺陷的特征，設(shè)計(jì)相應(yīng)算法并予以實(shí)現(xiàn)，并提示缺陷信息。 @@關(guān)鍵詞：缺陷檢測(cè)；圖像預(yù)處理；圖像分割；圖像識(shí)別
標(biāo)簽： PCB 圖像處理 缺陷檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-06-23
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在諸多行業(yè)的材料及材料制成品中，表面缺陷是影響產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素之一。研究具有顯微圖像實(shí)時(shí)記錄、處理和顯示功能的材料表面缺陷檢測(cè)技術(shù)，對(duì)材料的分選和材料質(zhì)量的檢查及評(píng)價(jià)具有重要的意義。 本文以聚合物薄膜材料為被測(cè)對(duì)象，研究了適用于材料表面缺陷檢測(cè)的基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)的缺陷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)，可實(shí)時(shí)提供缺陷顯微圖像信息，完成了對(duì)現(xiàn)有材料缺陷檢測(cè)裝置的數(shù)字化改造與性能擴(kuò)展。本文利用FPGA并行結(jié)構(gòu)、運(yùn)算速度快的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了材料缺陷的實(shí)時(shí)檢測(cè)。搭建了以FPGA為核心的缺陷數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的硬件電路；重點(diǎn)針對(duì)聚合物薄膜材料缺陷信號(hào)的數(shù)據(jù)特征，設(shè)計(jì)了基于FPGA的缺陷圖像預(yù)處理方案：首先對(duì)通過(guò)CCD獲得的聚合物薄膜材料的缺陷信號(hào)進(jìn)行處理，利用動(dòng)態(tài)閾值定位缺陷區(qū)域，將高于閾值的數(shù)據(jù)即圖像背景信息舍棄，保留低于閾值的數(shù)據(jù)，即完整保留缺陷顯微圖像的有用信息；然后按照預(yù)先設(shè)計(jì)的封裝格式封裝缺陷數(shù)據(jù)；最后通過(guò)USB2.0接口將封裝數(shù)據(jù)傳輸至上位機(jī)進(jìn)行缺陷顯微圖像重建。此方案大大減少了上傳數(shù)據(jù)量，緩解了上位機(jī)的壓力，提高了整個(gè)缺陷檢測(cè)裝置的檢測(cè)速度。本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模板和聚合物薄膜材料進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)用了基于FPGA的缺陷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)的CCD掃描缺陷檢測(cè)裝置可對(duì)70μm～1000μm范圍內(nèi)的缺陷進(jìn)行有效檢測(cè)，實(shí)時(shí)重建的缺陷顯微圖像與實(shí)際缺陷在形狀和灰度上都有很好的一致性。
標(biāo)簽： CCD 缺陷檢測(cè) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 處理技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-05-19
上傳用戶：Alibabgu
根據(jù)紅外成像無(wú)損檢測(cè)原理，利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)將紅外熱像儀采集的亞表面紅外缺陷圖像進(jìn)行一系列的處理，包括濾波降噪，圖像增強(qiáng)，邊緣提取等，將缺陷檢測(cè)出來(lái)。文中用matlab和Visual C++2010聯(lián)合編程的方式對(duì)紅外缺陷進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)窗口可視化將圖像和圖像中的缺陷位置，大小提取出來(lái)。通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，本方法能夠檢測(cè)大多的亞平面缺陷，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。
標(biāo)簽： 紅外熱 成像技術(shù) 中的應(yīng)用 缺陷檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-10-10
上傳用戶：徐孺
提出了一種基于CCD圖像的塑料齒輪齒形缺陷檢測(cè)方法。采用A102FCCD數(shù)字?jǐn)z像頭采集塑料齒輪的圖像, 經(jīng) 過(guò)IEEE1394數(shù)字接口卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。對(duì)含有噪聲的原始數(shù)字圖像實(shí)施平滑處理、圖像分割、輪廓提取及細(xì)化等處理, 使圖像轉(zhuǎn)變成易于檢測(cè)的單像素寬邊緣信息。檢測(cè)了齒輪中心孔的圓心, 進(jìn)而對(duì)齒輪齒形缺陷進(jìn)行檢測(cè)。理論分析及實(shí)驗(yàn) 結(jié)果表明該方法檢測(cè)速度快、精度高, 滿足產(chǎn)品在線檢測(cè)的要求。
標(biāo)簽： A102 1394 FCCD IEEE
上傳時(shí)間： 2016-07-18
上傳用戶：dapangxie
該文檔為基于機(jī)器視覺(jué)的電磁閥表面缺陷檢測(cè)技術(shù)研究簡(jiǎn)介資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
標(biāo)簽： 機(jī)器視覺(jué) 電磁表面缺陷檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2021-10-23
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
該文檔為機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)若干問(wèn)題研究資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
標(biāo)簽： 機(jī)器視覺(jué) 缺陷檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2021-11-06
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為了實(shí)現(xiàn)PCB缺陷的在線自動(dòng)檢測(cè)，設(shè)計(jì)了一種PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)主要由機(jī)器臂、電氣控制系統(tǒng)以及視覺(jué)傳感器系統(tǒng)等組成。通過(guò)可編程控制的圖像采集系統(tǒng)獲取高質(zhì)量的原始視覺(jué)圖像，利用圖像處理實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)及識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該系統(tǒng)檢測(cè)PCB板缺陷的高效性和實(shí)時(shí)性。
標(biāo)簽： PCB 視覺(jué)傳感器 缺陷檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：huaidan
針對(duì)密封橡膠圈毛刺缺陷，提出了一種新的檢測(cè)方法，該方法根據(jù)圓輪廓點(diǎn)在不同象限的分布情況不同，首先使用 窗口模板尋找可疑點(diǎn)，然后對(duì)可疑點(diǎn)進(jìn)行二次檢測(cè)，濾除非毛刺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法比傳統(tǒng)的毛刺檢測(cè)方法處理速度更快，且檢測(cè)結(jié)果可靠。
標(biāo)簽： 密封 橡膠 毛刺 缺陷檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-11-16
上傳用戶：cjl42111
研究了超聲導(dǎo)波進(jìn)行長(zhǎng)距離在役管道檢測(cè)技術(shù), 并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管道缺陷的智能識(shí)別, 通過(guò)超聲導(dǎo)波設(shè)備進(jìn)行了管道缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn), 從原始檢測(cè)數(shù)據(jù)的信號(hào)處理結(jié)果中提取出了樣本特征值, 并建立和訓(xùn)練了一種用于實(shí)現(xiàn)管道缺陷識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 超聲導(dǎo)波 缺陷識(shí)別
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：梧桐
為了提高pcb銑刀魚(yú)尾槽切削的精度和效率，設(shè)計(jì)了一套影像檢測(cè)系統(tǒng)并研究銑刀刃面的圖像處理算法，根據(jù)銑刀刃面的特征，設(shè)計(jì)了專(zhuān)門(mén)的照明系統(tǒng)來(lái)獲取清晰的，變形小的銑刀刃面圖像，采用邊緣檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取，并對(duì)所提取的邊緣采用基于空間矩的亞像素算法進(jìn)行圖像邊緣的亞像素定位，然后采用直線擬合等一系列算法對(duì)銑刀刃面圖像進(jìn)行尺寸計(jì)算和缺陷檢測(cè)。、
標(biāo)簽： 機(jī)器視覺(jué) 幾何 參數(shù)測(cè)量 銑刀
上傳時(shí)間： 2013-10-21
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