基于神经网络的PCB焊点检测方法研究

随着印刷电路板（PCB）组装技术向高密度化和“零缺陷”方向发展,市场对自动光学检测系统（AOI）的要求也向高准确率、智能化发展。针对目前AOI在焊点检测时,容易出现缺陷误报和漏报,以及智能化程度不高的情况,作者提出了一种基于神经网络（ANN）的检测方法。首先,采用了一种基于熵的多阈值自动图像分割方法;然后,定义了焊点图像的一系列特征,并通过实验对特征进行选择;最后,建立了用于进行焊点分类的BP神经网络。实验证明,基于神经网络的焊点图像检测方法具有较高的准确率。     

基于神经网络的PCB焊点检测方法

针对目前自动光学检测系统在进行焊点检测时容易出现缺陷误报和漏报,以及智能化程度不高的问题.提出了一种基于神经网络的检测方法.首先采用一种基于熵的多阈值自动图像分割方法来提取焊点;然后定义焊点图像的一系列特征,并通过实验对特征进行选择;最后建立用于焊点分类的BP神经网络.实验证明,基于神经网络的焊点图像检测方法具有较高的准确率.