基于机器视觉技术的PCB表面缺陷检测技术研究进展与综述分析.docx

基于机器视觉技术的PCB表面缺陷检测技术研究进展与综述分析

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2PCB产业及缺陷检测需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3机器视觉技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4本文研究内容与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

PCB表面缺陷类型与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1常见缺陷分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.1几何形变类缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2连接异常类缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.3材料瑕疵类缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.1.4其他类型缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2缺陷特征提取与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2.1形状特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.2尺寸特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.3位置特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.4纹理与颜色特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

基于机器视觉的缺陷检测系统构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.1系统总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.1.1光学系统配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1.2图像采集单元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.1.3图像处理单元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.1.4控制与执行单元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.2.1图像增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2.2噪声滤除．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2.3对比度调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2.4灰度化与二值化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.3特征提取与选择方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.3.1传统图像处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.3.2基于变换域的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3.3深度学习特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

基于机器视觉的缺陷分类与识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.1传统机器学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1.1支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.1.2决策树与随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

4.2深度学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.2.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．