机器视觉SMT焊点自动光学检测技术研究与应用

"基于机器视觉的SMT焊点自动光学检测系统研究" 在当前电子工业中，随着产品向高密度、细间距和低缺陷率的方向发展，对于检测技术的需求也日益提高，尤其是对于精度、效率、通用性和智能化的要求。机器视觉技术，作为一项集光学、光电技术、数字图像处理和信息处理以及计算机视觉于一体的现代检测技术，为满足这些需求提供了可能。本文重点探讨了将机器视觉应用于SMT（Surface Mount Technology）焊点的自动光学检测系统。 SMT焊点的检测是确保电子产品质量的关键环节。作者王小彬在硕士学位论文中对机器视觉在SMT组装生产过程中的质量检测进行了全面的概述，并提出了一种创新的SMT焊点锡量检测方法。该方法利用单层环形光源采集焊点图像，通过建立三条归一化的曲线方程，将焊点图像划分为四个区域，提取出四个特征参数。然后，借助BP（Back Propagation）神经网络，将焊点根据锡量分为少锡、允收和多锡三类。实验结果显示，该方法的分类准确率高达99.2%，表明其在实际应用中具有极高的实用价值。 论文还深入分析了分割区域的变化和分割阈值变化对分类效果的影响，证实了该方法的鲁棒性。此外，作者还比较了模式相似性测度、贝叶斯分类器和判别函数等其他分类方法，进一步论证了采用BP神经网络在焊点分类中的优势。 关键词：表面组装技术、自动光学检测、焊点检查、BP神经网络、机器视觉。指导教师顾济华的指导下，这篇论文为SMT焊点检测领域提供了一种高效、准确的解决方案，对于提升电子产品的制造质量和生产效率具有重要意义。