电路板元器件的检测与识别
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ｃａｐａｃｉｔｏｒｓ ａｎｄ ＩＣ ｃｈｉｐｓ ｅｔｃ．，ａｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ，ａｎｏｔｈｅｒ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｄｅｐｅｎｄｓ ｌｅｓｓ
除了对元器件的检测外，元器件标称值的识别也是电路板检测系统的重要组成部 分。在对标称值识别的过程中，特征量的选取是至关重要的。正交傅里叶一梅林矩作为 图像矩特征的一种，由于具有平移、尺度、旋转不变性，以及较强的鲁棒性和图像分类 和重建能力，在目标识别和图像分类中得到了广泛的应用。然而，如何从众多的矩中选 取最有效的矩作为特征实现图像分类，是非常值得研究的问题。本文在系统地探讨正交 傅里叶一梅林矩特性的基础上，结合主成分分析，对图像分类识别中的矩的选取进行了 研究。实验中，对电路板上采集到的字符图片进行分类识别，结果表明，通过选取特定 的特征矩，能够有效地提高图像分类识别的正确率，体现了方法的优越性。
ｇｏｏｄ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｙ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔａｒｇｅｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍａｄ ｉｍａｇｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｎｕｍｅｒｏｕｓ ｍｏｍｅｎｔｓ，ｈｏｗ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｏｍｅｎｔｓ ａｓ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｔｏ ｃｌａｓｓｉｆｙ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ａ ｖａｌｕａｂｌｅ ｓｕｂｊｅｃｔ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
本文从图像处理和模式识别的角度出发，研究了基于数字图像处理技术的电路板检 测方法，构建并实现了基于ＨＳＩ颜色模型的缺陷检测系统。针对缺陷检测过程中的电路 板定位、图像匹配以及缺陷判定等问题，提出了相应的实现及解决方法。在这种检测方 法的基础上，进一步研究了贴片电容、Ｉｃ片、电阻排等元器件的图像特征，提出了基于 元器件特征的缺陷检测方法，该算法对定位精度的要求较低，可以实现对不同分辨率图 像的检测，而且检测过程中无需对无器件区域进行判别，可以减少运算量。
计算机视觉作为一种检测手段引起人们的重视，逐步形成一种新的检测技术——计 算机视觉检测（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ，ＡＶＩ）技术。ＡＶＩ是一种以计算机视觉方法为 基础，综合运用图像处理、精密测量以及模式识别、人工智能等技术的非接触检测方法。 其基本原理是对由计算机视觉系统得到的被测目标图像进行分析，从而得到所需要的测 量信息，并根据已有的先验知识，判断被测目标是否符合规范（即合格或不合格）。从２０ 世纪８０年代开始ＡＶＩ系统在美国制造业中得到广泛应用，最为广泛的是那些重复性检 测相同部件或产品的场合。电子工业是ＡＶＩ应用最活跃、最为成功的行业，其中印刷电 路扳和集成电路芯片的自动检测己广泛采用ＡＶＩ技术，其他工业如汽车、木材、纺织和 包装等都有各自专用的ＡＶＩ系统。
ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｇａｔｈｅｒｅｄ ｆｒｏｍ ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄｓ ａｒｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ
ｔｈｉｓ ｍｅｍｏｄ Ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ Ｃｏｒｒｅｃｔ ｒａｔｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ
作者签名： 瞩吗９目
彳
导师签名：，壶！！塾 ｃ甚！』 年—Ｌ月旦Ｒ
大连理工大学硕士研究生学位论文
１绪论
１．１电路板检测的发展及研究概况
印刷电路板（Ｐｒｉｎｔｅｄ ＣｉｒｃｕｉｔＢｏａｒｄ，ＰＣＢ）是现代电子设备的重要组成部分，其质量直 接影响到产品的性能。电路板的生产过程中，由于焊接过程出现的各种问题，会导致电 路板上元器件存在缺失、偏移以及错件等缺陷，必然会影响产品的质量和安全。近年来 随着生产工艺的不断提高，ＰＣＢ正在向高密度多层板发展。当这些高密度多层板在生产 工序的最后一道检查中被发现有缺陷而不能使用时，其代价是高昂的。因此，对电路板 进行在线检测和及时差错纠正，可以避免废品、改善质量、降低损耗。ＰＣＢ工业迫切需 要在线自动检测系统，然而目前ＰＣＢ检测主要采用人工方式进行在线检测与分析。作 为生产工艺中的重要一环，其检测过程是单调重复、枯燥乏味的，并不适合人工检测。 由人工来完成，容易发生漏检和误检，其检测质量及检测速度都难以让人满意。而机器 检测则具有检测标准恒定、检测质量高，同时不需要和电路板接触，不会损坏电路板等 优点。正是这些优点促使各研究所和ＰＣＢ制造企业纷纷研制ＰＣＢ缺陷自动检测系统， 找到一种有效的电路板自动检测方法来代替人工检测，从而使在线检测工作客观化、规 范化和智能化。Ｋ．Ｃｈｏｍｓｕｗａｎ和Ｓ．Ｙａｍａｄａ等人¨１２ Ｊ在研究高密度双层印刷电路板特征 的基础上，使用涡流检测技术对电路板进行了检测，可检查出电路板上的微裂纹，但存 在检测时间长的缺点。Ｃｈｅｍ．Ｓｈｅｎｇ Ｌｉｎ和Ｌｉ Ｗｅｎ Ｌｕｅ［３１基于最小面积准则对球格阵列 （Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａｒｒａｙ，ＢＧＡ）电路板的基准点进行快速定位，实现了ＢＧＡ电路板的精确检测。 另外，数学形态学的方法在印刷电路板的检测上也得到了很好的应用【４。Ｊ，利用提取骨 架的方法对电路板进行定位，从而实现快速、准确地检测。
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｂｙ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ａ ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｂｕｉｌｔ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＨＳＩ ｃｏｌｏｒ ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｌｏｃａｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｆｅｃｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ａｒｅ ｓｏｌｖｅｄ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ｓｕｃｈ ａｓ ｃｈｉｐ
关键词：电路板检测；正交傅里叶一梅林矩：主成分分析；字符识别；图像处理
宿鸣明：电路板元器件的检测与识别
Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｂｏａｒｄｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，ｉｔｓ ｑｕａｌｉｔｙ ａｆｆｅｃｔｓ ｔｈｅ
典型的印制电路板装配工作始于一块裸板，然后上焊剂和安置元器件进行红外线软 熔焊接，也可能手工焊接附加的元器件，具体的操作顺序可随产品性能而变更。
检测的重点如下：ｆ１）裸板：确保没有短路和开路之处，互连线应具有适当的电流承 受能力，保证金属化孑Ｌ的完整性。（２）焊剂：焊剂量要适当，不宣太多，要共面、均匀、 位置正确。（３）元器件布局：每个元器件应定位准确，排列整齐。（４）焊接质量：焊点的 电气和机械性能应良好，没有漏焊或虚焊。上述考虑不是一成不变的，一种能很好完成 某种检测任务的系统或许不能很好地完成其他的检测任务，有些系统确实具有完善的检 测功能，但代价高昂，用于某些特殊的生产环境。
大连理工大学 硕士学位论文 电路板元器件的检测与识别 姓名：宿鸣明 申请学位级别：硕士 专业：通信与信息系统 指导教师：孙怡
20051201
大连理工大学硕士研究生学位论文
摘要
电路板作为现代电子设备的重要组成部分，其质量直接影响到产品的性能。对电路 板进行在线检测和及时差错纠正，可以避免废品、改善质量、降低损耗。目前电路板质 量检验工作大部分由人工目测完成，人为因素的影响易发生漏检和误检，因此电路板生 产过程中迫切需要在线自动缺陷检测。
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｏｆ ＯＦＭＭｓ ａｎｄ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ），ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｍｅｎｔｓ ｉｎ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅ
宿鸣明：电路板元器件的检测与识别
视觉检测其所处理的数据类型可分为二值图像、灰度图像、彩色图像和深度图像的 视觉检测。另外，还有ｘ射线检测、超声波检测和红外线检测。大部分商业视觉检测系 统采用二值图像数据格式，其图像精度要求不高，可减少检测所需的数据量，有助于满 足系统速度和成本要求。一般地，二值图像视觉检测系统仅采用简单的检测算法，如计 算象素点、边缘检测和模板匹配等。二值图像对于检测那些没有表面特征的平面物体或 仅用边缘轮廓就可表示出来的物体是足够的。灰度图像视觉检测通常用于检测物体的表 面缺陷，如裂缝、磨损等，对光照条件要求较高。在工业环境中，由于光照条件差，用 灰度图像进行视觉检测的系统较少。彩色图像视觉检测主要用于家具、食品等部门，一 般根据阴影或色彩的变化来判断是否存在缺陷。随着计算机视觉技术自身的成熟和发 展，ＡＶＩ技术必将在现代和未来制造业中得到越来越广泛的应用。
作者签名：
火连理工大学硕士研究生学位论文
大连理工大学学位论文版权使用授权书
本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博土学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影日Ｊ、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｍｉｎａｌ Ｖａｌｕｅｓ ｏｎ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｓ ａｌｓｏ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔａｓｋ．Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｂａｓｉｃ ｓｔｅｐ．Ａｓ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ，ｓｃａｌｅ ａｎｄ ｒｏｔａｔｉｏｎ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅ Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｏｕｒｉｅｒ—Ｍｅｌｌｉｎ Ｍｏｍｅｎｔｓ（ＯＦＭＭｓ）ａｒｅ ｒｏｂｕｓｔ ａｎｄ ｈａｖｅ
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｈａｎ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ，
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：Ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ；ＯＦＭＭｓ；ＰＣＡ；Ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｉｍａｇｅ
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
独创性说明
作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注Fra Baidu bibliotek致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 埘本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
ｏｎ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄ ｃａｎ ｄｅｔｅｃｔ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｑｕａｎｔｉｔｙ
ｉｓ ｒｅｄｕｃｅｄ，ａｓ ｔｈｅ ａｒｅａ ｗｉｔｈｏｕｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｓ ｏｍｉｔｔｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ．
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｏｎｌｍｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ
ｐｒｏｄｕｃｔｓ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｗａｓｔｅ．Ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｏｎｅ ｍａｎｕａｌｌｙ ａｌｌ ｔｈｅ ｔｉｍｅ．Ｓｉｎｏｅ ｐｅｏｐｌｅ’ｓ ａｂｉｌｉｔｙ ｉｓ ｌｉｍｉｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｎ ｏｎｅ ｂｏａｒｄ ｂｅｃｏｍｅｓ ｈｉｇｈｅｒ，ｎｅｗ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｈａｔ ｃａｒｌ ｅｘａｍｉｎｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ａｒｅ ｎｅｅｄｅｄ．
ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｄｅｐｅｎｄｓ ｌｅｓｓ
除了对元器件的检测外，元器件标称值的识别也是电路板检测系统的重要组成部 分。在对标称值识别的过程中，特征量的选取是至关重要的。正交傅里叶一梅林矩作为 图像矩特征的一种，由于具有平移、尺度、旋转不变性，以及较强的鲁棒性和图像分类 和重建能力，在目标识别和图像分类中得到了广泛的应用。然而，如何从众多的矩中选 取最有效的矩作为特征实现图像分类，是非常值得研究的问题。本文在系统地探讨正交 傅里叶一梅林矩特性的基础上，结合主成分分析，对图像分类识别中的矩的选取进行了 研究。实验中，对电路板上采集到的字符图片进行分类识别，结果表明，通过选取特定 的特征矩，能够有效地提高图像分类识别的正确率，体现了方法的优越性。
ｇｏｏｄ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｙ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔａｒｇｅｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍａｄ ｉｍａｇｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｎｕｍｅｒｏｕｓ ｍｏｍｅｎｔｓ，ｈｏｗ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｏｍｅｎｔｓ ａｓ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｔｏ ｃｌａｓｓｉｆｙ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ａ ｖａｌｕａｂｌｅ ｓｕｂｊｅｃｔ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
本文从图像处理和模式识别的角度出发，研究了基于数字图像处理技术的电路板检 测方法，构建并实现了基于ＨＳＩ颜色模型的缺陷检测系统。针对缺陷检测过程中的电路 板定位、图像匹配以及缺陷判定等问题，提出了相应的实现及解决方法。在这种检测方 法的基础上，进一步研究了贴片电容、Ｉｃ片、电阻排等元器件的图像特征，提出了基于 元器件特征的缺陷检测方法，该算法对定位精度的要求较低，可以实现对不同分辨率图 像的检测，而且检测过程中无需对无器件区域进行判别，可以减少运算量。
计算机视觉作为一种检测手段引起人们的重视，逐步形成一种新的检测技术——计 算机视觉检测（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ，ＡＶＩ）技术。ＡＶＩ是一种以计算机视觉方法为 基础，综合运用图像处理、精密测量以及模式识别、人工智能等技术的非接触检测方法。 其基本原理是对由计算机视觉系统得到的被测目标图像进行分析，从而得到所需要的测 量信息，并根据已有的先验知识，判断被测目标是否符合规范（即合格或不合格）。从２０ 世纪８０年代开始ＡＶＩ系统在美国制造业中得到广泛应用，最为广泛的是那些重复性检 测相同部件或产品的场合。电子工业是ＡＶＩ应用最活跃、最为成功的行业，其中印刷电 路扳和集成电路芯片的自动检测己广泛采用ＡＶＩ技术，其他工业如汽车、木材、纺织和 包装等都有各自专用的ＡＶＩ系统。
ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｇａｔｈｅｒｅｄ ｆｒｏｍ ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄｓ ａｒｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ
ｔｈｉｓ ｍｅｍｏｄ Ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ Ｃｏｒｒｅｃｔ ｒａｔｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ
作者签名： 瞩吗９目
彳
导师签名：，壶！！塾 ｃ甚！』 年—Ｌ月旦Ｒ
大连理工大学硕士研究生学位论文
１绪论
１．１电路板检测的发展及研究概况
印刷电路板（Ｐｒｉｎｔｅｄ ＣｉｒｃｕｉｔＢｏａｒｄ，ＰＣＢ）是现代电子设备的重要组成部分，其质量直 接影响到产品的性能。电路板的生产过程中，由于焊接过程出现的各种问题，会导致电 路板上元器件存在缺失、偏移以及错件等缺陷，必然会影响产品的质量和安全。近年来 随着生产工艺的不断提高，ＰＣＢ正在向高密度多层板发展。当这些高密度多层板在生产 工序的最后一道检查中被发现有缺陷而不能使用时，其代价是高昂的。因此，对电路板 进行在线检测和及时差错纠正，可以避免废品、改善质量、降低损耗。ＰＣＢ工业迫切需 要在线自动检测系统，然而目前ＰＣＢ检测主要采用人工方式进行在线检测与分析。作 为生产工艺中的重要一环，其检测过程是单调重复、枯燥乏味的，并不适合人工检测。 由人工来完成，容易发生漏检和误检，其检测质量及检测速度都难以让人满意。而机器 检测则具有检测标准恒定、检测质量高，同时不需要和电路板接触，不会损坏电路板等 优点。正是这些优点促使各研究所和ＰＣＢ制造企业纷纷研制ＰＣＢ缺陷自动检测系统， 找到一种有效的电路板自动检测方法来代替人工检测，从而使在线检测工作客观化、规 范化和智能化。Ｋ．Ｃｈｏｍｓｕｗａｎ和Ｓ．Ｙａｍａｄａ等人¨１２ Ｊ在研究高密度双层印刷电路板特征 的基础上，使用涡流检测技术对电路板进行了检测，可检查出电路板上的微裂纹，但存 在检测时间长的缺点。Ｃｈｅｍ．Ｓｈｅｎｇ Ｌｉｎ和Ｌｉ Ｗｅｎ Ｌｕｅ［３１基于最小面积准则对球格阵列 （Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａｒｒａｙ，ＢＧＡ）电路板的基准点进行快速定位，实现了ＢＧＡ电路板的精确检测。 另外，数学形态学的方法在印刷电路板的检测上也得到了很好的应用【４。Ｊ，利用提取骨 架的方法对电路板进行定位，从而实现快速、准确地检测。
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｂｙ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ａ ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｂｕｉｌｔ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＨＳＩ ｃｏｌｏｒ ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｌｏｃａｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｆｅｃｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ａｒｅ ｓｏｌｖｅｄ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ｓｕｃｈ ａｓ ｃｈｉｐ
关键词：电路板检测；正交傅里叶一梅林矩：主成分分析；字符识别；图像处理
宿鸣明：电路板元器件的检测与识别
Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｂｏａｒｄｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，ｉｔｓ ｑｕａｌｉｔｙ ａｆｆｅｃｔｓ ｔｈｅ
典型的印制电路板装配工作始于一块裸板，然后上焊剂和安置元器件进行红外线软 熔焊接，也可能手工焊接附加的元器件，具体的操作顺序可随产品性能而变更。
检测的重点如下：ｆ１）裸板：确保没有短路和开路之处，互连线应具有适当的电流承 受能力，保证金属化孑Ｌ的完整性。（２）焊剂：焊剂量要适当，不宣太多，要共面、均匀、 位置正确。（３）元器件布局：每个元器件应定位准确，排列整齐。（４）焊接质量：焊点的 电气和机械性能应良好，没有漏焊或虚焊。上述考虑不是一成不变的，一种能很好完成 某种检测任务的系统或许不能很好地完成其他的检测任务，有些系统确实具有完善的检 测功能，但代价高昂，用于某些特殊的生产环境。
大连理工大学 硕士学位论文 电路板元器件的检测与识别 姓名：宿鸣明 申请学位级别：硕士 专业：通信与信息系统 指导教师：孙怡
20051201
大连理工大学硕士研究生学位论文
摘要
电路板作为现代电子设备的重要组成部分，其质量直接影响到产品的性能。对电路 板进行在线检测和及时差错纠正，可以避免废品、改善质量、降低损耗。目前电路板质 量检验工作大部分由人工目测完成，人为因素的影响易发生漏检和误检，因此电路板生 产过程中迫切需要在线自动缺陷检测。
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｏｆ ＯＦＭＭｓ ａｎｄ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ），ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｍｅｎｔｓ ｉｎ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅ
宿鸣明：电路板元器件的检测与识别
视觉检测其所处理的数据类型可分为二值图像、灰度图像、彩色图像和深度图像的 视觉检测。另外，还有ｘ射线检测、超声波检测和红外线检测。大部分商业视觉检测系 统采用二值图像数据格式，其图像精度要求不高，可减少检测所需的数据量，有助于满 足系统速度和成本要求。一般地，二值图像视觉检测系统仅采用简单的检测算法，如计 算象素点、边缘检测和模板匹配等。二值图像对于检测那些没有表面特征的平面物体或 仅用边缘轮廓就可表示出来的物体是足够的。灰度图像视觉检测通常用于检测物体的表 面缺陷，如裂缝、磨损等，对光照条件要求较高。在工业环境中，由于光照条件差，用 灰度图像进行视觉检测的系统较少。彩色图像视觉检测主要用于家具、食品等部门，一 般根据阴影或色彩的变化来判断是否存在缺陷。随着计算机视觉技术自身的成熟和发 展，ＡＶＩ技术必将在现代和未来制造业中得到越来越广泛的应用。
作者签名：
火连理工大学硕士研究生学位论文
大连理工大学学位论文版权使用授权书
本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博土学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影日Ｊ、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｍｉｎａｌ Ｖａｌｕｅｓ ｏｎ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｓ ａｌｓｏ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔａｓｋ．Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｂａｓｉｃ ｓｔｅｐ．Ａｓ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ，ｓｃａｌｅ ａｎｄ ｒｏｔａｔｉｏｎ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅ Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｏｕｒｉｅｒ—Ｍｅｌｌｉｎ Ｍｏｍｅｎｔｓ（ＯＦＭＭｓ）ａｒｅ ｒｏｂｕｓｔ ａｎｄ ｈａｖｅ
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｈａｎ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ，
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：Ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ；ＯＦＭＭｓ；ＰＣＡ；Ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｉｍａｇｅ
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
独创性说明
作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注Fra Baidu bibliotek致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 埘本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
ｏｎ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄ ｃａｎ ｄｅｔｅｃｔ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｑｕａｎｔｉｔｙ
ｉｓ ｒｅｄｕｃｅｄ，ａｓ ｔｈｅ ａｒｅａ ｗｉｔｈｏｕｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｓ ｏｍｉｔｔｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ．
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｏｎｌｍｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ
ｐｒｏｄｕｃｔｓ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｗａｓｔｅ．Ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｏａｒｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｏｎｅ ｍａｎｕａｌｌｙ ａｌｌ ｔｈｅ ｔｉｍｅ．Ｓｉｎｏｅ ｐｅｏｐｌｅ’ｓ ａｂｉｌｉｔｙ ｉｓ ｌｉｍｉｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｎ ｏｎｅ ｂｏａｒｄ ｂｅｃｏｍｅｓ ｈｉｇｈｅｒ，ｎｅｗ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｈａｔ ｃａｒｌ ｅｘａｍｉｎｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ａｒｅ ｎｅｅｄｅｄ．