基于小波变换的pcb缺陷视觉检测技术研究.doc
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深圳金百泽电子科技股份有限公司(www.kbsems.com)成立于1997年,是线路板行业十强企业,总部设在深圳,研发和生产分布在深圳、惠州和西安等地,为客户提供产品研发的PCB设计、PCB快速制造、SMT加工、组装与测试及硬件集成等垂直整合解决方案,是国内最具特色的电子制造服务提供商。电话:0755-26546699-223基于小波变换的PCB缺陷视觉检测技术研究摘要:针对现有的PCB(PrintedCircuitBoard)缺陷视觉检测系统实时性较差,难以检测线宽过窄等问题,首先对PCB缺陷图像进行小波变换压缩,提高了系统实时性;然后应用小波边缘检测算法对缺陷图像边缘精确定位,在图像小波变换局部模极大值对应的梯度方向上计算边缘点距离,根据特定规则提取、识别并定位特定缺陷,实验结果表明上述方法简单有效。引言印制电路板是集成各种电子元器件的信息载体,在各个领域中得到广泛应用。PCB缺陷视觉检测技术是PCB缺陷检测中的一个重要组成部分,其核心是图像处理技术。大工业生产对系统实时性提出了严格的要求,文章将简化Haar小波压缩算法应用到检测实践中,在不影响缺陷检测的前提下满足了系统实时性的要求。常规的PCB缺陷主要包括短路、断路、桥接、毛刺等,在高品质应用中,导线或导线间隙过窄也被认为是缺陷,而现有的PCB缺陷视觉检测系统对后者仍缺乏有效的检测方法。边缘是图像最重要的特征之一,导线几何宽度在一定程度上取决于边缘检测效果,要求边缘检测算法能够同时实现边缘精确定位和低噪声。文章应用小波多尺度边缘检测方法进行PCB缺陷图像边缘检测,在简单的线宽缺陷模型上成功实现了特定缺陷检测。小波变换基础理论小波变换在图像处理中得到广泛应用,主要包括小波变换压缩以及小波多尺度边缘检测等。对于二维数字图像,构造尺度函数φ(x,y)及小波基函数ψ1,ψ2,ψ3,他们分别在粗糙像以及三个不同细节方向上提取图像信息。在对图像质量要求不高的前提下,抛弃细节信息,仅对粗糙像系数进行重构即可以得到压缩图像,从而提供了一种简单有效的压缩方法-小波变换压缩。定义θ1(x,y),θ2(x,y)为二维平滑函数,水平及垂直方向小波分别为此二维函数的导数,则相应的小波变换为:于被θ所平滑原始信号在水平方向的偏导的极大值,这正是图像在2i尺度下水平方向信号的局部突变点,对应于图像水平方向的边缘信息,同理W2对应图像垂直方向的边缘信息,即{W1,W2}构成图像边缘。在2i尺度时梯度矢量的模为:即在梯度方向上,在2i尺度时,梯度矢量的模极大值对应于图像的灰度突变点,这些取极大值点的位置就给出了图像的一个多尺度边缘,从而提供了一种较好的多尺度边缘检测方法-小波多尺度边缘检测。