基于机器视觉的电路板元件.doc
约68页DOC格式手机打开展开
基于机器视觉的电路板元件,摘 要电路板在现代电子设备生产中发挥着越来越重要的作用，它的质量直接决定了电子产品的质量和性能。因此，在工业生产中对电路板的检测是极其有应用价值的。为了实现自动化检测电路板缺陷，本文利用虚拟仪器及其机器视觉技术，开发了一种电路板视觉检测系统。本文对电路板检测的发展历程、虚拟仪器的概念以及机器视觉检测系统的体系结构进行概...
内容介绍
此文档由会员 违规屏蔽12 发布
摘 要
电路板在现代电子设备生产中发挥着越来越重要的作用，它的质量直接决定了电子产品的质量和性能。因此，在工业生产中对电路板的检测是极其有应用价值的。为了实现自动化检测电路板缺陷，本文利用虚拟仪器及其机器视觉技术，开发了一种电路板视觉检测系统。
本文对电路板检测的发展历程、虚拟仪器的概念以及机器视觉检测系统的体系结构进行概述，并详细介绍了图像预处理、图像识别和图像拼接算法。
本文按照系统开发过程组织文章，包括系统总体方案设计、算法设计和系统实现几部分，对系统开发中的每一部分进行了说明，并且系统实现进行详细的分析：包括LabVIEW和数据库连接的方法；LabVIEW和实时系统等其他硬件设备之间的变量共享的方法；西门子PPI协议、LabVIEW和西门子PLC之间的通信方法；数据报表打印的实现方法等。根据虚拟仪器的特点，采用模块化思想来设计测试软件，将软件分为五个模块：用户管理模块、图像采集处理和识别模块、运动控制模块、数据库管理模块和报表生成模块。
在电路板测试系统开发过程中，利用LabVIEW、IMAQ Vision Builder、Vision assistant进行编程，实现了图像的采集、分析、识别；对检测结果进行存储。最后通过实验表明，所设计系统对缺陷检测能够达到满意结果。
关键词 虚拟仪器；PCB；LabVIEW；模板匹配
Abstract
Circuit board is an important part of modern electronic equipment,its quality affects the performance of products.Due to the fatigue,subjectivity and speed requirement,manual inspection is ineffective to inspect every complex board.To realize defect inspection autom atically,some vision detection system for the PCB by Virtual Instrument and computer vision are studied in this article.
In this paper,we give a summary of the inspection of circuit board and the course of its development,the conception of virtual instruments,and then give a detail about the image preprocessing,image to identify and the image mosaic.
In view of the step of the development of a inspection system,we divide this paper into following units:system overall scheme designing,algorithm design and the system integration.We give a detail analysis of each unit,such as the method of connect labview to database;the variable shared between the labview and the real-time systems;Siemens PPI protocol; the method of connect labview to PLC;the method of generate the data report.
In this paper,the software development of the inspection system adopts labview,IMAQ Vision Builder and Vision assistant,both are powerfull image processing and analysis vision toolkits.The software realizes the function of image collection,image process,image recognition and storage the result of the inspection system.At last, experiments proved that the method discussed can be achieved with satisfactory results in the defect detection.
Key Words Virtual Instruments; PCB; LabVIEW; Template match
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪 论 1
1.1 课题研究的背景及意义 1
1.2 国内外电路板检测的现状 2
1.3 论文的内容及论文结构 3
1.3.1 主要研究内容 3
1.3.2 论文结构 4
1.3.3 系统的主要指标 4
第2章 机器视觉技术及虚拟仪器 5
2.1 机器视觉技术 5
2.1.1 机器视觉的概念 5
2.1.2 机器视觉的应用 5
2.1.3 机器视觉的硬件组成 6
2.1.4 机器视觉中的图像处理技术 7
2.2 虚拟仪器技术 8
2.2.1 虚拟仪器 8
2.2.2 LabVIEW语言 10
2.2.3 IMAQ VISION图像处理模块 11
2.3本章小结 11
第3章 PCB板在线检测系统的总体设计 11
3.1 基于PC的机器视觉系统 11
3.1.1 光源 11
3.1.2 光学镜头 11
3.1.3 图像传感器 11
3.1.4 图像采集卡 11
3.1.5 计算机 11
3.1.6 图像处理软件 11
3.2 基于智能相机的机器视觉系统 11
3.2.1 智能相机的概念 11
3.2.2 智能相机的结构 11
3.2.3 智能相机视觉系统和基于PC的视觉系统的比较 11
3.3 智能相机NI 1744 11
3.3.1 智能相机的结构 11
3.3.2 软件开发平台 11
3.4视觉系统构建模型 11
3.4.1 照明系统的设计 11
3.4.2 系统总体的设计 11
3.5 本章小结 11
第4章 图像检测算法分析 11
4.1 数字图像的特点 11
4.2 图像的去噪 11
4.2.1 均值滤波 11
4.2.2 中值滤波 11
4.3 图像的增强 11
4.3.1 直方图均衡 11
4.3.2 灰度值变换 11
4.4 数学形态学处理 11
4.5 图像预处理的结果 11
4.6 图像的模式识别 11
4.6.1 模式识别算法的分类 11
4.6.2 模板匹配 11
4.7 本章小结 11
第5章 图像的拼接技术 11
5.1 图像拼接的原理 11
5.2 图像配准方法分类 11
5.2.1 基于频域的方法 11
5.2.2 基于空间域的方法 11
5.3 比值模板配准 11
5.3.1 比值算法的数学基础 11
5.3.2 算法的改进 11
5.4 比值模板配准 11
5.5本章小结 11
第六章 PCB板检测系统的软件设计 11
6.1 系统主程序流程 11
6.2 用户管理模块 11
6.2.1 用户模块的功能 11
6.2.2 用户模块的工作流程 11
6.3 图像采集模块 11
6.3.1 直接读取 11
6.3.2 图像在线获取 11
6.4 图像处理和识别模块 11
6.4.2 图像识别 11
6.4.3 网络共享变量 11
6.5 运动控制模块 11
6.5.1 LabVIEW和PLC的通讯方式 11
6.5.2 LabVIEW和PLC的通讯程序设计 11
6.6 数据库模块 11
6.6.1数据库的建立和连接 11
6.6.2数据库的设计和操作 11
6.7 报表生成模块 11
6.8 实验结果与分析 11
6.9 本章小结 11
总结与展望 11
总结 11
展望 11
参考文献 11
电路板在现代电子设备生产中发挥着越来越重要的作用，它的质量直接决定了电子产品的质量和性能。因此，在工业生产中对电路板的检测是极其有应用价值的。为了实现自动化检测电路板缺陷，本文利用虚拟仪器及其机器视觉技术，开发了一种电路板视觉检测系统。
本文对电路板检测的发展历程、虚拟仪器的概念以及机器视觉检测系统的体系结构进行概述，并详细介绍了图像预处理、图像识别和图像拼接算法。
本文按照系统开发过程组织文章，包括系统总体方案设计、算法设计和系统实现几部分，对系统开发中的每一部分进行了说明，并且系统实现进行详细的分析：包括LabVIEW和数据库连接的方法；LabVIEW和实时系统等其他硬件设备之间的变量共享的方法；西门子PPI协议、LabVIEW和西门子PLC之间的通信方法；数据报表打印的实现方法等。根据虚拟仪器的特点，采用模块化思想来设计测试软件，将软件分为五个模块：用户管理模块、图像采集处理和识别模块、运动控制模块、数据库管理模块和报表生成模块。
在电路板测试系统开发过程中，利用LabVIEW、IMAQ Vision Builder、Vision assistant进行编程，实现了图像的采集、分析、识别；对检测结果进行存储。最后通过实验表明，所设计系统对缺陷检测能够达到满意结果。
关键词 虚拟仪器；PCB；LabVIEW；模板匹配
Abstract
Circuit board is an important part of modern electronic equipment,its quality affects the performance of products.Due to the fatigue,subjectivity and speed requirement,manual inspection is ineffective to inspect every complex board.To realize defect inspection autom atically,some vision detection system for the PCB by Virtual Instrument and computer vision are studied in this article.
In this paper,we give a summary of the inspection of circuit board and the course of its development,the conception of virtual instruments,and then give a detail about the image preprocessing,image to identify and the image mosaic.
In view of the step of the development of a inspection system,we divide this paper into following units:system overall scheme designing,algorithm design and the system integration.We give a detail analysis of each unit,such as the method of connect labview to database;the variable shared between the labview and the real-time systems;Siemens PPI protocol; the method of connect labview to PLC;the method of generate the data report.
In this paper,the software development of the inspection system adopts labview,IMAQ Vision Builder and Vision assistant,both are powerfull image processing and analysis vision toolkits.The software realizes the function of image collection,image process,image recognition and storage the result of the inspection system.At last, experiments proved that the method discussed can be achieved with satisfactory results in the defect detection.
Key Words Virtual Instruments; PCB; LabVIEW; Template match
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪 论 1
1.1 课题研究的背景及意义 1
1.2 国内外电路板检测的现状 2
1.3 论文的内容及论文结构 3
1.3.1 主要研究内容 3
1.3.2 论文结构 4
1.3.3 系统的主要指标 4
第2章 机器视觉技术及虚拟仪器 5
2.1 机器视觉技术 5
2.1.1 机器视觉的概念 5
2.1.2 机器视觉的应用 5
2.1.3 机器视觉的硬件组成 6
2.1.4 机器视觉中的图像处理技术 7
2.2 虚拟仪器技术 8
2.2.1 虚拟仪器 8
2.2.2 LabVIEW语言 10
2.2.3 IMAQ VISION图像处理模块 11
2.3本章小结 11
第3章 PCB板在线检测系统的总体设计 11
3.1 基于PC的机器视觉系统 11
3.1.1 光源 11
3.1.2 光学镜头 11
3.1.3 图像传感器 11
3.1.4 图像采集卡 11
3.1.5 计算机 11
3.1.6 图像处理软件 11
3.2 基于智能相机的机器视觉系统 11
3.2.1 智能相机的概念 11
3.2.2 智能相机的结构 11
3.2.3 智能相机视觉系统和基于PC的视觉系统的比较 11
3.3 智能相机NI 1744 11
3.3.1 智能相机的结构 11
3.3.2 软件开发平台 11
3.4视觉系统构建模型 11
3.4.1 照明系统的设计 11
3.4.2 系统总体的设计 11
3.5 本章小结 11
第4章 图像检测算法分析 11
4.1 数字图像的特点 11
4.2 图像的去噪 11
4.2.1 均值滤波 11
4.2.2 中值滤波 11
4.3 图像的增强 11
4.3.1 直方图均衡 11
4.3.2 灰度值变换 11
4.4 数学形态学处理 11
4.5 图像预处理的结果 11
4.6 图像的模式识别 11
4.6.1 模式识别算法的分类 11
4.6.2 模板匹配 11
4.7 本章小结 11
第5章 图像的拼接技术 11
5.1 图像拼接的原理 11
5.2 图像配准方法分类 11
5.2.1 基于频域的方法 11
5.2.2 基于空间域的方法 11
5.3 比值模板配准 11
5.3.1 比值算法的数学基础 11
5.3.2 算法的改进 11
5.4 比值模板配准 11
5.5本章小结 11
第六章 PCB板检测系统的软件设计 11
6.1 系统主程序流程 11
6.2 用户管理模块 11
6.2.1 用户模块的功能 11
6.2.2 用户模块的工作流程 11
6.3 图像采集模块 11
6.3.1 直接读取 11
6.3.2 图像在线获取 11
6.4 图像处理和识别模块 11
6.4.2 图像识别 11
6.4.3 网络共享变量 11
6.5 运动控制模块 11
6.5.1 LabVIEW和PLC的通讯方式 11
6.5.2 LabVIEW和PLC的通讯程序设计 11
6.6 数据库模块 11
6.6.1数据库的建立和连接 11
6.6.2数据库的设计和操作 11
6.7 报表生成模块 11
6.8 实验结果与分析 11
6.9 本章小结 11
总结与展望 11
总结 11
展望 11
参考文献 11
