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基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现
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更新于2023-05-31
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为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。
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基于视觉传感器的基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现缺陷检测系统的研究与实现
为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以
及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对
缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。
随着现代科技的发展,
印刷电路板(PCB)缺陷自动检测系统正是利用这种视觉传感器来代替人工视觉,使之在大批量工业生产过程中,克服人工目
视检测的局限性,从而大大提高生产效率和生产的自动化程度[6]。在PCB自动检测系统的研究方面,国外的科研机构和公司
起步较早。目前我国市场上的PCB自动检测系统基本上都是国外产品,如英国DiagnoSYS公司的VisionPoint系统、美国
Teradyne公司的5500系统和Angilent公司的5DX(带X射线)系统等。而国内生产的PCB自动检测系统却处于探索性研究和起步
阶段,没有从根本上获得对该项设备的关键技术和知识产权。
由于进口设备价格昂贵,给国内PCB厂家带来了巨大的经济压力,同时这些设备往往不符合国内操作人员的习惯。针对这
一情况,本文结合我国实际情况,集光机电一体化,综合应用数字图像处理、传感器、智能机器人控制等技术,研究了一种基
于视觉传感器的
1 PCB缺陷检测系统硬件设计缺陷检测系统硬件设计
1.1系统工作原理系统工作原理
基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统是高速实时控制系统,因而要求其具备速度快、控制及时等性能。在连续检测时,软件
通过串口给PLC发送指令启动流水线,将待检测物品放置在流水线上,进入检测机柜触发摄像机光电传感器。PC机使用特殊
的图像采集卡和CCD摄像机连续地对被检PCB进行拍照,得到图像的数字化信息,并通过数字图像处理与分析比较获得PCB缺陷
检测的决策信息,之后再将该信息反馈给机器臂分拣系统和PLC,完成对不合格产品的实时自动分拣。系统的工作流程如图1所
示。
1.2 视觉传感器系统视觉传感器系统
视觉传感器主要研究用计算机模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检
测、测量和控制。如图2所示,在本系统中,工业CCD(美国cognex Insight micro-1403型智能相机)将目标转换成图像信
号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,进行各种运算抽取目标的特
征。最后将得到的结果信号反馈到控制执行装置(本文采用的是机械手),进而对被检目标进行次品分拣等操作。光源照明技
术采用的是LED同轴光源照明。
2 PCB缺陷检测算法缺陷检测算法
二维最大类间方差阈值分割[7]的方法是同时考虑图像的灰度分布和图像的灰度像素之间的空间相关信息,采用离散测度矩
阵的迹作为类间距离测度函数,当其取得最大值时,获得最佳阈值向量(t*,s*)。该算法主要处理对PCB功能影响最大的几种缺
陷:缺损、毛刺、短路和断路。图像即使在信噪比低,且受光照不均匀的情况下也能获得很高的分割精度。
在PCB缺陷检测过程中,假设原始灰度图像f(x,y)的总灰度级为256,其邻域平均灰度级表示为g(x,y)。向量(i,j)表示二维直方
图[f(x,y),g(x,y)],Pij为向量(i,j)发生的频率,其中0≤i、 j≤255。以二维向量(t,s)作为阈值将图像分割成两部分,目标
类和背景类。
基于二维最大类间方差阈值分割算法进行PCB缺陷检测的计算步骤归纳如下:
(1)图像预处理。首先将CCD获取的彩色图像变换成灰度图像,并采用5×5的中值滤波器去除采集图像时受到的椒盐噪
声和高斯噪声引发的污染。
(2)初始化。设定像素灰度级阈值t的初始值t0为图像灰度级均值,邻域平均灰度级阈值s的初始值s0为领域平均灰度级均值。
取正方形领域窗口的宽度为5。
(3)进行变量的迭代更新。W0表示目标类在整幅图像中占有的比例,W1代表背景类所占的比例,则目标类和背景类相应的均
值向量为:




















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