基于机器视觉的PCB缺陷自动光学检测系统

针对PCB制造过程中的缺陷,设计了一种自动光学检测系统.阐述了该系统的检测原理,介绍了系统的照明模块、图像采集模块和运动控制模块的设计,以及软件设计、检测流程和检测算法.其中,光照系统采用垂直、水平两级照明模式,提出针对不同的检测项目,应组合使用2种模式下的图像.另外,在检测算法上分别设计了普通算法和元器件专用算法.实验结果表明,该系统能够实现常见PCB缺陷的检测.     

基于小波变换与相位相关的PCB图像拼接算法*

在印刷电路板自动光学视觉检测(automatic optic inspection,AOI)中,需要通过图像拼接以获得整个PCB的图像。传统的图像拼接算法处理光照干扰效果不好,并且算法复杂。针对AOI的工程实际,通过对图像进行二维小波变换去掉反映光照渐变的低能量系数,获得反映图像水平和垂直方向变化轮廓的高频系数,同时有效地降低计算复杂度;结合相位相关法实现快速精确的重叠位置配准,采用加权平均法实现图像的融合。实验结果证明,该算法能够对多种规格、不同颜色的PCB图像实现快速、准确的拼接。     

基于改进ACS算法的SMT自动光学检测路径规划

对采用表面安装技术的印刷电路板进行自动光学检测时,需要对检测路径进行合理规划,以在最短时间完成对PCB上所有检测窗的图像采集.针对该问题提出用ACS算法进行路径规划,并引入遗传机制,采用在每一次迭代前使蚂蚁智能继承上一代优秀巡回路径的策略,有效地实现算法求解效率和运行效率的平衡.实验结果表明,该算法有较快的收敛速度,并且解的质量优于其它路径规划算法,用于解决AOI中的路径规划问题是行之有效的.