机器视觉在PCB光板缺陷检测中的应用

"这篇硕士论文主要探讨了基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术，由胡文娟在武汉理工大学信息工程学院完成，导师为刘泉教授。论文着重研究如何利用机器视觉技术来解决PCB质量检验的挑战，特别是在电子设备小型化、PCB高密度化的背景下，人工检测的局限性日益凸显。机器视觉检测技术结合电子学、光电探测、图像处理和计算机技术，通过CCD或CMOS摄像机获取图像，然后用计算机进行图像处理，实现自动化缺陷检测。文中还设计了针对PCB光板几何缺陷检测的系统方案，并搭建了硬件平台，包括照明、图像采集和控制台系统。" 在这篇硕士论文中，作者胡文娟深入研究了机器视觉技术在PCB光板缺陷检测中的应用。PCB（Printed Circuit Board）作为电子元件的重要载体，其质量直接影响电子产品的性能。随着科技的进步，PCB向多层、高密度发展，传统的人工检测方式已无法满足快速、准确的要求。机器视觉检测技术因此成为了解决这一问题的关键。 机器视觉系统通过摄像机捕获图像，转换成数字信号，再利用计算机进行图像处理，提取目标特征，进行识别或缺陷检测。这种非接触式、高速的检测方式具有良好的柔性和广泛的应用前景。在PCB光板的检测中，机器视觉可以高效地检测出各种几何缺陷，如焊点缺失、短路、裂纹等。 论文详细阐述了视觉检测系统的工作原理，并提出了针对PCB光板缺陷检测的系统设计方案。该系统包括三个主要组成部分：照明系统用于提供适宜的光照条件，使缺陷更加明显；图像采集系统负责获取高清晰度的PCB图像；控制台系统则用于处理图像数据，输出检测结果，并控制执行机构进行后续的自动化处理，如不良品筛选。 此外，论文还可能涵盖了照明设计对图像质量的影响、图像处理算法的选择和优化、以及如何通过机器学习或模式识别技术提高缺陷检测的准确性等内容。这些研究成果不仅对于提升PCB制造的质量控制有实际价值，也为机器视觉在其他精密检测领域的应用提供了理论和技术支持。