PCB光电自动外观检查机的光学及软件部分设计及实现的开题报告

PCB光电自动外观检查机的光学及软件部分设计及
实现的开题报告
一、选题背景
随着电子信息技术的不断发展，PCB已成为电子产品的核心组成部分。

为保证产品质量， PCB在制造过程中需要进行多种质量检查。

传统
的人工检查方法耗时耗力，成本高且容易出现漏检、误判等情况。

因此，自动化检测成为了必不可少的发展趋势。

光电自动外观检查机由光学部分、机械部分和软件控制部分组成，
是一种高速、高效、高质的检测设备。

光学部分主要负责图像采集及处理，本设计将着重介绍光学及软件部分的设计与实现。

二、选题意义
光电自动外观检查机是一种具有广泛应用前景的高新技术产品，可
以为电子厂商提高生产效率，降低人工成本，提高产品品质。

本项目旨
在探究光学部分的设计与实现，可以为相关行业的从业者提供一定的参
考和借鉴。

三、研究内容
本项目主要研究内容如下：
1. 光源的选型、灯管的布局与控制方式。

2. 图像采集及处理的软件架构设计，包括预处理、特征提取、分类
识别等。

3. 算法的优化和改进，提高检测的精度和速度。

四、实施方案
1. 光源的选型
根据检测对象的大小、形状以及表面特性等因素，选用适合的光源。

常用的光源有：白光LED、荧光灯管和激光等。

本项目选用白光LED作
为光源，其优点是成本低、寿命长、节能环保。

2. 灯管的布局及控制方式
根据检测对象的大小、形状和表面特性等因素，确定灯管数量和位置。

本项目设定两组灯管，分别位于检测对象上下方，以保证光线全面、均匀照射。

采用PWM调节电流方式控制灯管亮度，提高工作效率。

3. 图像采集及处理的软件架构设计
本项目将采用嵌入式开发板搭载Linux操作系统，利用opencv等图像处理库进行图像采集及处理。

设计软件架构如下图所示：
图中，采集与预览模块负责从相机采集图像，预览图像。

预处理模
块负责对图像进行滤波、二值化、形态学操作等图像预处理。

特征提取
模块负责利用形态学方法、边缘检测等特征提取方式，提取目标对象的
特征信息。

最后，分类识别模块利用分类算法对目标进行识别。

4. 算法优化与改进
本项目将采用基于特征的分类方法，利用机器学习方法进行目标对
象分类。

目前，基于深度学习的方法具有很好的分类效果，但本设计由
于硬件条件受限，难以使用深度学习方法。

因此，本设计将对传统算法
进行优化和改进，以提高分类识别的准确率和速度。

五、预期目标
通过本项目的研究和实现，将实现以下预期目标：
1. 实现PCB光电自动外观检查机的光学部分和软件控制部分的设计和实现。

2. 实现基于形态学、边缘检测以及机器学习算法的图像处理和分类
识别模块。

3. 实现PCB外观缺陷检测，并提高检测精度和速度。

六、研究难点
1. 图像预处理模块的实现，包括滤波、二值化、形态学操作等。

2. 特征提取模块的设计，需要选取合适的特征提取算法，以提取目标对象的特征信息。

3. 传统算法的优化与改进，需要结合实际需求，选择合适的算法进行改进。

七、结论
本项目将实现PCB光电自动外观检查机的光学部分和软件控制部分的设计和实现，提高PCB外观缺陷检测的精度和速度，具有一定的研究意义和实用价值。