1、本課題來源于武漢市烽火通信科技股份有限公司，項(xiàng)目名稱是基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的焊點(diǎn)缺陷檢測。表面貼裝技術(shù)SMT(Surface Mounting Technology)是目前應(yīng)用最廣泛的電子組裝技術(shù)。就大部分SMT設(shè)備而言，已經(jīng)進(jìn)入較成熟階段，但SMT檢測設(shè)備市場目前還處于起步階段。SMT元件的微型化和密集化、高密度快速組裝發(fā)展趨勢、生產(chǎn)廠商對產(chǎn)量的要求加上線路板上更高的密度、更復(fù)雜的排版技術(shù)及更小的元件等等，都給錫膏涂覆、元件貼放、回流

2、焊以及對這些過程進(jìn)行檢測帶來了極大的困難。為此，如何對這些環(huán)節(jié)進(jìn)行快速有效的檢測，以保證SMT產(chǎn)品的組裝質(zhì)量和高可靠性，成了我們越來越關(guān)注的問題。 本論文針對生產(chǎn)線上的SMT焊點(diǎn)的圖像，利用圖像處理算法和模式識別算法完成了對三種主要焊點(diǎn)缺陷的檢測。主要完成的工作如下： （1）論述了SMT生產(chǎn)中的焊點(diǎn)檢測的重要性，比較了各種檢測方法優(yōu)點(diǎn)和局限性，分析了自動光學(xué)檢測設(shè)備AOI的構(gòu)成、處理步驟和主要技術(shù)難點(diǎn)； （2）分

3、析了由CCD攝像頭取得PCB圖像的特點(diǎn)，針對圖像的低對比度現(xiàn)象，以及噪聲干擾和模糊現(xiàn)象，采用一系列的圖像預(yù)處理方法，提高了圖像的對比度，有效抑制了噪聲干擾和完成了圖像的銳化處理； （3）通過Hough變換完成了對檢測圖像邊緣的提取，根據(jù)Hough變換的結(jié)果，對待檢測圖像進(jìn)行平移和旋轉(zhuǎn)，完成了待測圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像的對準(zhǔn)； （4）通過一系列的圖像處理算法，完成了焊點(diǎn)圖像的閾值分割和特征提??；并結(jié)合焊點(diǎn)缺陷的三種主要類型，分別選

4、擇不同的特征進(jìn)行模式識別，完成了圖像的缺陷檢測； （5）完成了AOI系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)，并應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中通信系統(tǒng)控制電路板的焊點(diǎn)缺陷檢測。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，該系統(tǒng)節(jié)約了檢測時(shí)間，提高了焊點(diǎn)檢測的準(zhǔn)確率和生產(chǎn)效率。 本研究最大貢獻(xiàn)，在于以一般的CCD攝像頭加上環(huán)型光源，用簡單的分類指標(biāo)以檢測出焊錫是否正常，并予以分類。本研究不需要昂貴的儀器配合，計(jì)算出焊錫分類特征值后與標(biāo)準(zhǔn)PCB模板進(jìn)行比較以完成檢測，自動鑒別出未焊、短路和