印刷电路板（Printed Circuit Board-PCB）是现代电子产品的核心部分,对于印刷电路板的检测,是电子产品检测的重要内容。但是随着印刷电路板的密度、复杂度、以及数量的提高,人工目测等传统的PCB缺陷检测技术已经不能满足现代工业生产的要求,因此开发一种新的检测系统显得迫在眉睫。本论文首先介绍了PCB检测的几种方法,通过比较,选择了基于视觉处理的方法进行PCB检测,并介绍了一个基于视觉处理的PCB检测系统的软硬件结构,通过对这个自动光学检测（Automatic Optic Inspection-AOI）系统的描述,详细分析了完整PCB视觉检测系统各个模块的功能。采用视觉处理模式进行PCB检测,需要对PCB的图像进行处理、分析。论文介绍了关于图像处理的相关部分,包括图像去噪、图像增强、边缘识别、形态学滤波、模板匹配、阈值设定等。在对PCB光板的缺陷检测中,根据PCB光板图像的缺陷特点,用二值化的方法对图像进行处理,用混合的方法来实现对几种缺陷的识别。在对PCBA成型板的检测,主要集中在对焊点缺陷和元器件的缺失及极性的检测。利用自动阈值分割算法和形态学对焊点图像进行处理,就可以根据需要进行焊点的缺陷识别。利用模式匹配的方法,来实现对电路板的元器件的缺失和极性的检测。论文采用NI公司的LabVIEW为开发环境,通过调用IAMQ Vision中的相关函数,进行可视化编程。论文通过对PCB光板和PCB成型板的缺陷分析,提出了相应的图像处理方法,通过无数次的实验证明,本文所讨论的基于视觉处理的印刷电路板检测系统能够成功的识别出PCB的常见缺陷,具有良好的应用价值。
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