导读:本文包含了贴片元件论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:包装纸带,影像处理,二值化,边缘检测
贴片元件论文文献综述
赵小丽,韩文虹[1]（2019）在《贴片元件包装纸带冲压制程中的影像系统设计》一文中研究指出目的为了实现0402元件包装纸带冲孔尺寸与毛边长度的检测,以便作为冲压制品的品质检验及模具观测判断和调整的依据,构建一台影像检测系统。方法采用CCD拾取纸带影像并配合电机带动平台移动,使用二值化算法及形态学内插算法处理后,测量出最长的毛边尺寸,采用LabVIEW编程控制影像的拾取、处理,并通过人机界面显示其尺寸或毛边、长度平均值、3个标准差(3σ)、最大/最小值与差值、综合制程能力指数等,以确认产品的品质。结果实验结果显示,影像检测系统每次测量10片纸带,每片测量需64 s,最大定位误差为0.005 mm,误差百分比最大为3.93%,将毛边检测中发现的纸带毛边位置及长度与国家标准相对比,可作为模具调整或更换的依据。结论此影像检测系统可替代人工测量,降低了人为测量误差,并节省了时间,提高了生产效能。(本文来源于《包装工程》期刊2019年15期）
何周浩[2]（2019）在《贴片元件安装缺陷机器视觉检测技术研究》一文中研究指出随着电子制造技术的发展,电路板上元件贴片安装(SMT)已广泛采用自动光学检测技术(AOI)进行安装缺陷检测。目前AOI设备基本都采用统计建模、模板匹配的检测方式,可靠性高、速度快。但每次更换产品型号,都需要重新进行统计建模,要通过对人工目检为合格的样本进行统计学习以建立模板,然后进行自动检测。这种建立模板方式耗时且繁琐,所以AOI设备在小批量多品种的电子制造企业应用效果不好。本文研究了基于深度学习的贴片元件焊接缺陷检测方法。在AlexNet网络的基础上建立深度卷积网络,通过对大量各种型号的电阻、电容等小型元件的焊接样本进行学习,然后对不同型号的电阻、电容元件的焊接缺陷可以进行有效检测。这样建立了通用方法,对不同型号产品,只需判断电阻和电容等元件位置,即可进行其焊接缺陷检测,避免了更换产品型号后需要重新建立模板的环节,提高了生产效率。深度学习能够直接从输入的图片中提取分类特征,并通过多层卷积网络得到高层次的抽象特征,找到焊接缺陷图像的共同特征,对于不同型号的元件都能做到准确快速的焊接缺陷检测。实验结果表明,本文提出的基于深度学习的贴片元件焊接缺陷检测方法,能够高效地实现不同型号元件的焊接缺陷检测。另外,本文对贴片元件安装缺陷检测过程中的元件定位、快速型号检测问题进行了研究,并进行了创新设计。对于贴片元件的定位,采用了PCB元件信息提取与最小外接矩形检测技术相结合的方法,就元件定位和偏转角度检测进行了研究,在许可的检测精度误差范围内提高了检测速度。对于贴片电阻型号检测问题,本文设计了字符特征编码与光字符验证相结合的型号检测算法,该算法通过对字符进行灰度跳变检测并编码,进行字符验证,只需要在检测线位置进行扫描,不用进行每一个像素点的比对,也不用分割出单个字符,该算法不仅对元件具有良好的鲁棒性,而且提高了贴片元件型号的检测速度。通过对PCB贴片安装生产线采集图像进行的实验室检测实验,验证了本文方法的有效性,进一步将应用于改进AOI设备的性能。(本文来源于《五邑大学》期刊2019-06-01）
武洪恩,杨涛,宋洪亮,董洁[3]（2018）在《基于递进Hough变换的贴片元件轮廓角度检测》一文中研究指出为消除贴片元件角度检测时由引脚成像不良带来的误差,同时解决Hough直线检测方法在高精度检测时计算量过大的问题,提出了一种基于递进Hough变换的角度检测方法。首先在[0,π)区间内对元件主体轮廓进行大步距的Hough直线粗检测,然后选择最优直线进行临近区间内较小步距的Hough直线精检测,从而得到元件偏转角度。实验表明:该方法相对于直接进行Hough变化的角度检测方法具有速度快、精度高等优点,可以达到贴片机角度检测的精度要求。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年09期）
徐玉彪[4]（2018）在《基于机器视觉的废弃电路板贴片元件定位系统设计》一文中研究指出随着社会经济向智能化电子化方向发展,电子产品需求在日益增长,电子电器产品更新换代周期在逐渐缩短,废弃家电、手机等电子废弃物的数量也在与日俱增,成为全世界头痛的环境保护问题。目前,绝大多数废弃电路板处理是整块破碎,回收利用其中贵金属和塑料。实际上,废弃电路板上的很多电子元器件仍旧性能完好,远未达到电子元件的报废年限,完全可以二次使用。几十克芯片的再利用,一方面是电子元件再利用,有利于环境保护和节约资源,另一方面,其产生的经济效益远大于成吨垃圾破碎处理产生的经济效益,有利于推动电子废弃物资源化再利用技术进步。因此,废弃电路板电子元器件的无损拆卸回收再利用研究成为国内外电子废弃物处理领域关注的热点问题。要保障被拆解芯片的外观及性能完好,精准定位拆卸是关键,该文研究废弃电路板电子元件拆卸中芯片的自动精准定位问题。首先,根据废弃电路板贴片元件的定位要求,设计了一套软硬件结合的机器视觉系统,硬件部分由工业相机、镜头、图像采集传输线缆、光源、计算机等组成,软件主要分为图像采集、图像预处理、模板制作、定位/坐标测量、结果输出这几部分。其次,由于摄像机采集到的图像通常不能直接应用于实现各种功能的图像处理,图像灰度变换、噪声滤除和图像增强是图像预处理的重要环节,该文研究了经典的图像预处理算法,并分析了各自的优点和不足,给出相应算法通过编程实现的效果。再次,由于要对定位后贴片元件的坐标进行测量,且要求具有较高的定位精度,该文考虑镜头径向畸变的影响,在对废弃电路板上贴片元件进行定位测量前,建立非线性系统模型,采用一种基于LabVIEW的标定方法对相机进行了标定,确定了计算机图像坐标系与世界坐标系的转换关系,并通过标定实验分析证明了该标定方法标定精度的可靠性。在图像预处理和标定信息获取后进入定位测量阶段,根据贴片元件特点,选择基于灰度的模板匹配定位算法;为保证图像旋转后贴片元件也能与模板图像匹配,提出一种改进的模板匹配定位算法,在匹配定位过程中采用旋转模板图像以产生不同方向模板匹配方法,提高了芯片定位精度和准确率。最后,应用该文设计的系统软件对贴片元件定位进行了实验研究,实验结果表明,贴片元件定位耗时基本在0.5s以内,定位精度高,且定位准确率达90%以上;同时设计了废弃电路板贴片元件拆卸平台的控制系统,通过基于视觉定位坐标的拆卸实验进一步验证了定位精度的可靠性。(本文来源于《上海第二工业大学》期刊2018-06-01）
麦智伟,肖曙红,林德育[5]（2018）在《基于改进Canny算子的SOP贴片元件的定位识别》一文中研究指出SOP贴片元件的定位识别主要采用的是Canny算子进行图像边缘检测,传统的Canny算子在滤波和阀值分割方面不能很好地满足SOP元件的识别精度。针对此问题,对Canny算子进行改进,采用中值滤波及形态学闭运算滤波替代Canny算子的高斯滤波器,能更好达到去噪效果;提出一种基于改进的最大类间方差法自适应的搜索出Canny算子的双阀值,解决了SOP元件对外界环境变化敏感问题;利用Canny算子提取出边缘轮廓结合基于邻接矩阵的搜索方法和最小二乘法实现元件的定位识别。仿真结果表明,改进后的算法能更好的提高SOP元件的识别精度,具有较好的自适应能力。(本文来源于《光学技术》期刊2018年02期）
周胜,常君明,李洞,陈曦,吴冕[6]（2017）在《基于计算机视觉的贴片元件定位检测算法研究》一文中研究指出人工业4.0时代,计算机视觉这个环节不可或缺。在分析已有光照不均处理方法的基础上,讨论了合适计算机视觉的同态滤波技术,分析了Marr-Hildreth算子进行边缘检测的应用,提出用多边形描述最大轮廓来计算元件质心与方向特征的方法。实验表明,算法在定位识别的速度、精度两方面得到了综合的平衡。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2017年09期）
林德育,肖曙红,麦智伟[7]（2017）在《基于最小外接矩形的SOP贴片元件的定位识别》一文中研究指出针对SOP封装贴片元件的成像特点,为了限制目标区域的数量,减少计算元件角度的运算量,首先采用基于最小外接矩形算法快速获取目标区域的中心坐标、近似面积及近似周长,以矩形面积和周长为限制条件搜索出目标矩形并计算出元件实际中心;然后结合基于邻接矩阵的搜索算法搜索出单排目标矩形的中心;最后通过最小二乘法拟合直线计算出元件的角度。该方法简单高效,有效地减少了元件识别过程中的运算量。实验结果表明,该算法在保证对SOP元件高精度定位的同时,可实现高效率的贴装。(本文来源于《现代制造工程》期刊2017年09期）
程新华[8]（2017）在《电子产品设计制作中贴片元件(SMC)的手工焊接技术》一文中研究指出贴片元件(SMC)以其体积小和便于维护,电子产品使用越来越多,贴片元件手工焊接在开发、研究、装配、维修领域尤为重要,本文就贴片元件手工焊接的技巧向读者做了详细介绍,供大家参考。(本文来源于《数码世界》期刊2017年07期）
尹丙桥[9]（2017）在《基于机器视觉的贴片元件焊点缺陷检测》一文中研究指出现代电子工业中,印刷电路板(PCB)作为电子元器件的载体,其板载元器件贴装质量直接影响产品的性能,因此对PCB贴片元件焊点质量进行检测是工业生产线中一个重要的工序。随着表面贴装技术(SMT)的使用,贴装产品向层数更多、体积更小、密度更高的方向发展,但是传统的检测技术在检测能力和速度上已难以适应新的表面贴装技术的需要,因此,研究基于机器视觉的PCB贴片元件焊点自动光学检测技术具有重要的意义。表面贴片安装生产过程中由于材料、加工工艺等因素而引起贴片元件焊点出现多种缺陷情况,其缺陷特征各不相同,常见的缺陷类型可分为缺焊,桥接,锡量过少,锡珠等。针对以上存在的贴片元件焊点质量检测存在的问题,本文以无线收发模块PCB板为研究对象,分析了其上贴片电容和贴片芯片类元件焊点的特点,开发基于机器视觉的贴片元件焊点检测系统。全文研究内容包括:1)根据贴片元件焊点特性和检测需求,对焊点检测系统进行整体概述,并介绍了系统平台硬件组成和选型原则。最终选择合适的光源、镜头、采集卡、相机等硬件,搭建了实验平台。2)针对贴片元件焊点检测图像匹配中,传统相关系数匹配方法匹配时间太长及不能进行旋转匹配的缺点,研究了改进的圆投影快速特征匹配法,采用先进行粗匹配后精匹配的思路;即通过比较模板和子图去均值投影向量是否属于同一灰度级进行粗匹配,选取若干个候准匹配点,然后在此基础上再作精匹配,有效加快了匹配速度,减少了算法搜索特征点的时间。3)常见的贴片元件类型有贴片电阻电容类和多引脚的贴片芯片类两种,分别对两种类型焊点特征进行了研究。对贴片电容类元件的焊点通过提取形态特征和形状特征来识别焊点缺陷情况,对贴片芯片类元件提出通过检测其二值图像连通域数目,统计每个连通域面积和设定的标准图像的参数进行比较,并计算待测图像与标准图像相关系数而判别焊点缺陷种类。4)最后,应用在Win 7平台中,基于Mircrosoft Visual Studio 2010开发贴片元件焊点质量视觉检测系统软件,并进行调试。仿真实验表明本文开发出的视觉检测系统可以快速、准确地检测焊点存在的常见的几种缺陷,达到比较好的检测结果,对后续的焊点自动化质量检测有一定参考价值。(本文来源于《广东工业大学》期刊2017-05-01）
刘惠映[10]（2016）在《PCB中贴片元件封装焊盘尺寸的规范》一文中研究指出在PCB中画元器件封装时，经常遇到焊盘的大小尺寸不好把握的问题，因为我们查阅的资料给出的是元器件本身的大小，如引脚宽度，间距等，但是在PCB板上相应的焊盘大小应该比引脚的尺寸要稍大，否则焊接的可靠性将不能保证。下面将主要讲述焊盘尺寸的规范问题。(本文来源于《电子报》期刊2016-07-31）
贴片元件论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着电子制造技术的发展,电路板上元件贴片安装(SMT)已广泛采用自动光学检测技术(AOI)进行安装缺陷检测。目前AOI设备基本都采用统计建模、模板匹配的检测方式,可靠性高、速度快。但每次更换产品型号,都需要重新进行统计建模,要通过对人工目检为合格的样本进行统计学习以建立模板,然后进行自动检测。这种建立模板方式耗时且繁琐,所以AOI设备在小批量多品种的电子制造企业应用效果不好。本文研究了基于深度学习的贴片元件焊接缺陷检测方法。在AlexNet网络的基础上建立深度卷积网络,通过对大量各种型号的电阻、电容等小型元件的焊接样本进行学习,然后对不同型号的电阻、电容元件的焊接缺陷可以进行有效检测。这样建立了通用方法,对不同型号产品,只需判断电阻和电容等元件位置,即可进行其焊接缺陷检测,避免了更换产品型号后需要重新建立模板的环节,提高了生产效率。深度学习能够直接从输入的图片中提取分类特征,并通过多层卷积网络得到高层次的抽象特征,找到焊接缺陷图像的共同特征,对于不同型号的元件都能做到准确快速的焊接缺陷检测。实验结果表明,本文提出的基于深度学习的贴片元件焊接缺陷检测方法,能够高效地实现不同型号元件的焊接缺陷检测。另外,本文对贴片元件安装缺陷检测过程中的元件定位、快速型号检测问题进行了研究,并进行了创新设计。对于贴片元件的定位,采用了PCB元件信息提取与最小外接矩形检测技术相结合的方法,就元件定位和偏转角度检测进行了研究,在许可的检测精度误差范围内提高了检测速度。对于贴片电阻型号检测问题,本文设计了字符特征编码与光字符验证相结合的型号检测算法,该算法通过对字符进行灰度跳变检测并编码,进行字符验证,只需要在检测线位置进行扫描,不用进行每一个像素点的比对,也不用分割出单个字符,该算法不仅对元件具有良好的鲁棒性,而且提高了贴片元件型号的检测速度。通过对PCB贴片安装生产线采集图像进行的实验室检测实验,验证了本文方法的有效性,进一步将应用于改进AOI设备的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
贴片元件论文参考文献
[1].赵小丽,韩文虹.贴片元件包装纸带冲压制程中的影像系统设计[J].包装工程.2019
[2].何周浩.贴片元件安装缺陷机器视觉检测技术研究[D].五邑大学.2019
[3].武洪恩,杨涛,宋洪亮,董洁.基于递进Hough变换的贴片元件轮廓角度检测[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[4].徐玉彪.基于机器视觉的废弃电路板贴片元件定位系统设计[D].上海第二工业大学.2018
[5].麦智伟,肖曙红,林德育.基于改进Canny算子的SOP贴片元件的定位识别[J].光学技术.2018
[6].周胜,常君明,李洞,陈曦,吴冕.基于计算机视觉的贴片元件定位检测算法研究[J].舰船电子工程.2017
[7].林德育,肖曙红,麦智伟.基于最小外接矩形的SOP贴片元件的定位识别[J].现代制造工程.2017
[8].程新华.电子产品设计制作中贴片元件(SMC)的手工焊接技术[J].数码世界.2017
[9].尹丙桥.基于机器视觉的贴片元件焊点缺陷检测[D].广东工业大学.2017
[10].刘惠映.PCB中贴片元件封装焊盘尺寸的规范[N].电子报.2016