基于图像处理的PCB缺陷自动光学检测技术研究

"该资源是一篇关于图像处理在印制电路板缺陷检测中的应用的硕士学位论文，作者为段练，专业为物理电子学，指导教师为胡兵，来自华中科技大学。论文探讨了自动光学检测技术，特别是规则检验法在印制电路板缺陷检测中的作用。" 这篇硕士学位论文详细阐述了基于图像处理的印制电路板缺陷检测系统的设计与实现。自动光学检测(AOI)技术被提出作为传统人工检测的替代方案，因为它在速度、精度和成本上具有显著优势。论文的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. **系统架构**：自动光学检测系统由照明设备、图像获取设备（如摄像头）和图像处理系统三部分组成。图像处理系统又包含图像预处理、图像配准、图像分割和图像对比等步骤，这些步骤旨在准确识别和突出缺陷。 2. **规则检验法实验**：实验中，通过设置标准线宽、容忍度和摄像头像素尺寸比，计算出小线宽和大线宽的阈值。例如，实验设定了标准线宽为0.054mm，容忍度为3%，摄像头像素尺寸比为0.0023/mm pixel。这种方法对细微的像素级变化敏感，能检测出其他几何形状方法难以检出的缺陷。 3. **图像处理算法**：图像预处理用于消除噪声和增强图像质量；图像配准确保不同图像间的准确对齐；图像分割分离感兴趣的区域；图像对比则帮助识别潜在缺陷。 4. **缺陷检出策略**：根据不同的缺陷类型，论文提出了结合多种图像特征的检测策略。这些策略可能包括边缘检测、纹理分析等，用于特定缺陷的判断和检出。 5. **实验验证**：实验结果显示，提出的方案能有效识别多种类型的缺陷，精确定位缺陷位置，并对部分涉及尺寸的缺陷进行尺寸检测，实现了高精度的非接触式检测。 6. **关键词**：关键词包括自动光学检测、图像处理、机器视觉、缺陷检测和印制电路板，表明了研究的主要关注点和技术手段。 这篇论文深入研究了如何利用图像处理技术提升印制电路板缺陷检测的效率和准确性，对于电子制造行业的质量控制和自动化升级具有重要的理论与实践价值。