基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法.docx
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1、基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法摘要印刷电路板检测作为现代电子产品生产过程关键的一环,在一开始无法形成高效的处理模式,传统的人工检测存在速度慢、效率低、人力成本高等缺点,使得印刷电路板无法适应大批量生产。印刷电路版的智能检测方法在现代电子器件的发展和电路的小型化、可视化中起着重要的作用。在这种环境下,如何通过低成本实现高效率、准确性和速度,对芯片电路板的检测具有重要意义。光学检测技术具有速度快、精度高、成本低等优点,正渐渐取代传统的人工检测技术。本设计实现了对相机采集到视频进行图片采集、平滑滤波、降噪、图像增强处理以及边缘提取,从而完成对焊盘的清晰处理,来解决传统印刷电路板精度低、速度
2、率慢的问题。本设计在数字图像处理的基础上,应用了MATLAB软件,完成对印刷电路板的焊盘进行智能检测且边缘清晰的设计,实现了提高印刷电路板生产效率和降低生产成本的目的。关键词:数字图像处理;MATLAB;印刷电路板;边缘检测;图像增强PrintedCircuitBoardIntelligenceBasedonDigitalImageProcessingEnergyDetectionMethodAbstractAsakeylinkintheproductionprocessofmdemelectronicproducts,PCBinspectioncannotfmanefficientproce
3、ssingmmdeatthebeginning.TraditionalmanualinspectionhasthedisadvantagesofslowSpeedJowefficiencyandhighlaborcost,whichmakesPCBunabletoadapttomassproduction.Intelligentdetectionofprintedcircuitplateplaysanimportantroleinthedevelopmentofmdernelectronicdevicesandtheminiaturizationandvisualizationofcircui
4、ts.Inthisenvironment,howtoachievehighefficiency,accuracyandspeedthroughlowcostisofgreatsignificancetothedetectionofchipcircuitboard.Opticaldetectiontechnologyhastheadvantagesofhighspeed,highprecisionandlowcost,andisgraduallyreplacingthetraditionalmanualdetectiontechnology.Thisdesignhascompletedtheim
5、ageacquisition,smoothfiltering,noisereduction,imageenhancementandedgeextractionofthevideocollectedbythecamera,soastorealizetheclearprocessingofthebuttpad,tosolvetheproblemoflowprecisionandslowspeedofthetraditionalprintedcircuitboard.Thisdesignisbasedondigitalimageprocessing,theapplicationofMAILABsof
6、tware,theCampletionoftheprintedcircuitboardsolderpadforintelligentdetectionandedgecleardesign,toimprovetheproductionefficiencyofprintedcircuitboardandreducetheproductioncost.Keywords:DigitalimagePrOCeSSing;MAILAB;Prinledcircuitboards;Edgedetection;Imageenhancement1前言1.1 课题研究的目的、意义11.2 国内外的发展概况及存在的问题
7、21.3 课题的主要研究内容22图像预处理32.1 图像的采集32.2 灰度图转化42.2.1 图像的二值化42.2.2 二值化处理和灰度图转化52.3 图像降噪62.3.1 图像降噪算法62.3.2 算法实现103.4增强处理123.4.1 直方图123.4.2 直方图均衡化123边缘检测163.1 边缘检测算法163.1.1 Canny算子163.1.2 LOG算子183.2 算法实现.193.2.1 Canny算子193.2.2 LOG算子.204结论22参考文献25谢辞26附录271前言基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法是一种基于数字图像处理对印刷电路板焊盘及其焊点进行识别的智能
8、检测方法。近几十年来,规模巨大的集成电路技术以及计算机技术发展迅猛、离散数学理论趋于完善,数字图像处理技术也得到了广泛的应用(1。数字图像处理(DigitalImageProCeSSing)是通过计算机对图像进行的一系列去噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的技术。该技术产生和发展主要受三个因素影响:一是计算机的发展;二是数学的发展;三是应用需求的增长121。用来解决图像在采集过程中会受到传感器灵敏、噪音干扰等问题的影响,使图片无法呈现令人满意的视觉效果;且在图像研究和应用的过程中,需要把图像的目标部分进行分割划分成为有意义的、相互不干扰不重叠的部分,使一个区域内的像素呈现规律特征或需要进行局
9、部强化等问题,需要通过算法对图像进行处理。印制电路板(Printedcircuitboards,简称PCB板),是一用来连接电器元件,明确又高效整洁的实现现代元器件安装的一种方法。其主要功能是降低布线和安装元器件的错误率,从而提高生产的自动化水平和效率。本设计主要基于数字图像处理的有相关知识,来设计一种可以对相机获取的视频进行处理,实现焊盘的清晰识别,进而达到提高印刷电路板制作效率和制作精度,提高电子元器件的生产质量的智能检测方法。1.1课题研究的目的、意义本设计目的是为了实现把相机获取印刷电路板的视频进行处理,实现对焊盘的清晰识别的效果。日益发展的技术对电子产品的复杂性及其性能的要求日益提高
10、,印刷电路板是重要的元器件,所以PCB的智能检测是现代电子产品生产中的关键环节。传统印刷电路板的方式,存在高成本,低效率的问题。之前,印刷电路板传统的检测采用人工检测的方式,人力成本高、精度低、效率低等问题使得印刷电路板无法实现高数量和高质量的生产。而印刷电路板的光学检测技术就可以很好的解决这些问题。所以光学检测等类似的智能检测方法正在逐步代替人工方式。在数字图像处理的基础上,完成对印刷电路板的智能检测,可以很好的处理相机采集到的视频和图像,从而实现对焊盘的清晰处理,对实现电子器件的自动插装贴装以及电子元器件的发展有着重要的现实意义。本设计应达到处理相机获取的关于印刷电路板的视频,获取二维图像
11、进行处理平滑滤波、去噪、边缘处理、边缘提取,并且可以输出每一步的处理结果,最终处理后的图像可以进行印刷电路板焊盘的边缘提取,并且提取后的边缘尽可能清晰。1.2国内外的发展概况及存在的问题在二十世纪四十年代,印刷电路板及相关印刷电路板产品逐步实现商用,在五十年代,得到广泛的普及和应用。传统印刷电路板行业同半导体行业相比,技术难度低,但是劳动密集。至今为止,中国已经成为世界上有影响力的PCB生产国。在一百多年的发展过程中,印刷电路板生产和应用发生了翻天覆地的改变,主要体现在其功能、尺寸和生产方式上。最近几年,集成电路和印刷电路板得到了充分的发展和应用,个人电脑的发展是PCB技术取得重大进展的一个最
12、好的例子。在近一百多年的发展过程中,印刷电路板出现了很多生产方式,如:蜡纸腐蚀法、胶带打印法、激光打印发等。在实现印刷电路板进行焊盘识别、提高贴片质量等方面的现有技术趋于完善,已有全自动贴片机实现识别焊盘,可将元器件精准的放置在焊盘上,从而实现高速高精度的工作方式。计算机发展迅速,计算机获取信息的方式逐渐从文字转变为图像和视频,所以数字图像处理变得越来越重要,数字图像处理可以实现目标信息的增强和提取,大大减少处理的数据31。传统PCB检测存在高成本、低效率问题,提出一种基于数字图像处理的PCB板自动光学检测方法,针对PCB板生产过程中遇到的短路、断路、空洞、凸起、凹陷等缺陷,采用了求连通区域数
13、、计算欧拉数、求缺陷区域面积等方法,来检测上述缺陷问题,并给出算法的全过程,经实验结果分析,该方法能准确地检测出待检测电路板上存在的缺陷,达到了自动实时检测的目的141。或是通过MAILAB软件把数字图像处理知识,应用于具体的印刷电路板图像的处理,如平滑处理、边缘检测等,从而更好地实现PCB板错误检测151。1.3课题的主要研究内容本设计的研究内容主要分为四个部分:MATLAB软件无法直接处理一整个视频,则如何实现将通过相机拍摄的印刷版视频变成图片进行下一步处理。(2)在拍摄过程中,存在摄像头的电子干扰,拍摄环境光线的变化等因素都会导致噪音的产生,这种情况下会使照片的质量降低。转化为灰度图后怎
14、样将获取的图片进行滤波处理,对图像的噪声进行抑制,避免造成过多的噪声污染。且用什么算法把降噪方式同接下来的处理方法结合起来来达到更好的对焊盘的识别。(3)如何处理降噪后的图片,来提高边缘的可辨识度。若通过图片增强处理该应用哪种算法以达到更好的增强效果。(4)对上一步处理后的图像,如何进行边缘提取,进行目标识别、边缘提取,用哪种算法可以和上述算法配合来得到最优的结果。2图像预处理2.1图像的采集在本设计中,通过在MAlLAB中对对相机获取PCB板的视频进行处理。目的是为了将印刷电路板的视频转化为图片进行接下来的处理。视频(Video)是用电子信号的方式来捕捉、记录、处理、存储、传输和再现一系列静
15、止图像的各种技术。视频中肉眼可见的连续视觉效果其实是由一帧一帧的数字图像构成。相机拍摄的PCB视频,将获取的印刷电路板的视频取一帧进行二维的图像处理。将视频转化为可处理的图像采用抽帧的方式,主要应用到三种函数:VideoReaderget获取帧数和read读取帧。首先要在MAILAB中读取到视频文件对象,有别于图片读取,采用的函数为VideOReader,Obj=VideoReader(,2.mp4);在目标文件夹中读取名称为2.mp4的视频,可得到视频的总帧数,get为获取视频对象Obj的参数,numlrame=get(obj,NumberOfFrames,);为了达到每隔IoO帧取一帧的效
16、果,在开始可以设置100,此时1为初始值,numFrame也就是视频的总帧数为终止值,n为步长,每一次增加为n,直到达到视频总帧数为止。read为读取视频帧161o应用imshow函数显示出这一步frame抽帧的结果,详细代码如下:k=l:n:numFrameframe=read(obj,k);imshow(frame);2.2灰度图转化2.2.1图像的二值化在了解灰度图转化前,首先要了解什么是图像增强。在拍摄图像的过程中,会出现曝光不足,曝光过分导致的图像模糊不清,无法突出感兴趣的信息。造成这些问题的原因有很多,比如曝光采集时的干扰还有一些噪音,散斑,运动模糊造成图像不清晰。图像增强就是将图
17、像进行修改,使图像达到最想要最清晰的程度,可以方便后续的人工识别和处理,图像增强是图像预处理中最基础的手段。不同的图像因为状态和应用的不同适合不同的图像增强方法,图像增强的实现分为空域和频域两个部分,灰度转化属于空域里实现图像的增强。本次设计将抽帧获取的印刷电路板的图像进行灰度图转化。将抽帧提取到的图片进行灰度图转化,灰度变换技术是逐个像素颜色的改变,相机采取的PCB板图像为色彩图像,彩色图像一般通过几个色彩通道叠加组成,每个通道代表一个给定通道的值。例如,RGB图像由红、绿、蓝三种独立的主色组成,三原色按照不同比例相加就可以组成多种颜色,如图2.1所示。彩色的深浅有不同的等级,比如从浅蓝到深
18、蓝之间就有256个等级,数字越大相对应的颜色就越深。无彩色的图像包含二值图像和灰度图像,此次设计应用到了灰度图转化和二值化两种图像处理方法,将原来彩色图片中的R、GB统一用一个值来替换,则将其转化为灰度图。灰度图是指整个图片中每个像素的灰度等级都处于白和黑两种亮度等级之中,通常使用256级灰度图像,每个像素的灰度级处于O到256之间,如果一个像素的灰度值为。则为白色,若为255则为黑色,。到255之间的数值则为白色到黑色的过度。在现代的应用过程中,主要是要实现计算机对图像的识别,其中最关键的就是梯度,左右梯度大幅度变化普遍代表边缘,边缘通常是一个图像的关键信息。想要识别边缘,就要计算梯度,就要
19、先得到一个图片的灰度图。二值化是将灰度图的每个像素点的灰度值变为O或者255两种数值,整个图片只有黑白两种亮度等级,让整个图像呈现完全的黑白效果,通常用数字O或1来代表,O代表黑、1代表白。想要提取出来想要的目标物体常常用二值化,将背景留白,只保留所需要的内容。二值化的基本处理中有个阈值,如果一个像素小于阈值则置黑,大于阈值则置白,整个图像就只剩下黑白两种颜色,阈值的选取非常重要,域值过大会使图像中信息过度保留,会保留一些噪声;阈值过小,使背景过度留白,提取不到目标信息或者使想得到的目标信息模糊不全。2. 2.2二值化处理和灰度图转化在MAILAB中,调用rgb2gray函数对抽帧得到的图像进
20、行灰度化处理,将彩色图像转化为灰度图。调用的函数为frame_gray=rgb2gray(Mqpwl);这个函数的功能是将彩色图像转换为灰度图像16。在MATLAB中,函数im2bw()可以实现对图片二值化处理。函数im2bw可以将灰度图转化为二值图,突出主要信息,方便接下来图像的处理。首先要确定一个阈值,阈值的大小是最难确定的,数值过大会过度保留图片信息,比如噪声等;数值过小会丧失图片中的目标信息。使用im2bw函数进行二值图像转化,最关键的就是阈值大小的设置,但是手动设置并不准确。所以在工具箱中有一个graythresh函数,此函数可以得到合适的阈值。处理结果如图2.2所示。图2.2灰度图
21、转化2.3图像降噪在图像降噪的工程中需要选择比较合适印刷电路板图片的滤波方式,在相机以及环境光线的影响下,为得到更清晰的图片,将上一步灰度图进行滤波处理,来过滤图片中的噪声,使噪声污染得到缓解。1. 3.1图像降噪算法采集图像的过程中往往会受到例如电子元件的互相干扰、噪声干扰或数模转化等问题的影响,使得到的图像无法达到最终想要的结果,为了方便肉眼观察或者计算机自动识别等,可以对原始图像进行一系列处理,使得最终图像效果得到改善,这就叫做图像增强,本设计涉及到的背景平滑去噪就是其中之一。对于本设计采集到的PCB板图片来说,图片中主要的噪声是椒盐噪声和高斯噪声。椒盐噪声的形成是由于图片的某些像素点的
22、灰度值突变为O或者255;高斯白噪声是图像中常见的一种噪声,这种噪声是因为电子元器件长时间通电加热产生。为达到更好的实验效果,本设计使用的背景平滑去噪的分别采用双边滤波和中值滤波两种方法。(1)双边滤波双边滤波(BilateralFiItei)是一种把模板和原始图像以一种特定的逻辑关系相结合产生滤波效果的方式,这种方式统称为非线性滤波器。双边滤波在尽量确保细节清晰的基础上,来实现平滑背景和降噪的效果。双边滤波是一种将图像空间临近性和图像相似性结合起来的方法,双边滤波器在滤波的过程中要考虑空间的临近信息,色彩信息和相近灰度值的变化从而达到保留和去噪边缘的目的,同时滤波噪声和平滑背景,保存细节信息
23、。双边滤波将两个高斯滤波器组合在一起,其中一个采用普通的高斯滤波的原理,来负责计算空间临近度的权值;另一个负责计算像素值相似度的权值。在这一步应用的性质是高斯滤波的空间临近性相关性质,将两个权值进行乘积,这两个权值分别是空间邻近性计算得到的权值和像素值相似度计算得到的权值。简单来说,其实就是一个与空间距离有关的高斯函数与一个与灰度距离有关的高斯函数的相乘,与简单的高斯滤波相比能更好的保留图片的边缘性。空间距离则是指目标像素点和中心点的欧氏距离;目标的像素到中心像素的绝对灰度差值被称为灰度距离。双边滤波的公式如下,详见式2.1。(式2.1)忽略公式2.1后面的部分,看前面的部分详见式2.2,则为
24、高斯低通滤波的类型,P和q分别表示当前想要滤波处理的像素点的位置和P邻近的某一个像素点的位置。高斯滤波低通简单来讲就是当前像素中心的点权重最大,越往四周走相对应的权重值就开始下降,越临近权重值就越大,空间位置离得比较远相应的加权的权重值就比较小,这是所描述的空间临近度的权值,详见图2.3。(式2.2)图2.3高斯低通滤波器双边滤波同高斯滤波差距最大的一点在于后边这一项详见式2.3,其同样为一个高斯函数,它表示P点和q点如果灰度值差距很大或者颜色不一样的时候,该权重值就会下降,当P点和q点颜色一样或差距很小的时候就可以取得较大的数值,其实是在做一个非线性的加成,目标像素带点和相邻像素点灰度值差距
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