PCB元器件定位與識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著電子設(shè)備的設(shè)計和制作技術(shù)的日益進步，印刷電路板(PCB)也朝著高密度、多層數(shù)和高性能等方向發(fā)展。傳統(tǒng)的PCB元器件的檢測主要通過人工目檢或是功能測試來實現(xiàn)，但是這類方法已經(jīng)無法滿足生產(chǎn)線上高速高精度的檢測要求。因此，本文以PCB上芯片的檢測為研究對象，設(shè)計一種基于MATLAB的PCB芯片智能定位和識別軟件，利用圖像處理技術(shù)，完成芯片位置定位和芯片上字符的識別，達到實際生產(chǎn)中對PCB芯片檢測的高要求，同時降低了成本。
　　本文詳

2、細闡述了PCB圖像的預(yù)處理，包括:圖像增強、灰度變換和圖像修正。圖像濾波去除隨機噪聲;觀察直方圖，芯片與PCB的灰度波峰靠的較近，不利于二值化，所以要經(jīng)行灰度變換，使得兩目標的灰度波峰盡可能的分離;相機拍攝時，PCB可能會有少許的傾斜，所以要修正圖像，采用Mark點修正法，并以左下角Mark點為坐標原點，建立直角坐標系，有利于后續(xù)的芯片的定位與識別;進行腐蝕膨脹處理，去除小面積的目標及噪聲，使得物體輪廓圓潤光滑。
　　對于芯片定位

3、，采用根據(jù)目標邊緣像素突變特征初定位后四鄰域搜索精確定位的算法來確定位置，記錄芯片的中心坐標，保存為標準庫或與標準庫對比。對于芯片字符的識別，先初始化模板，初始化包括模板分類和編碼，這樣提高了檢索效率，然后待檢字符執(zhí)行相同操作，根據(jù)分類，與同類模板的編碼進行比對，得到最終結(jié)果，保存為標準庫或者與標準庫對比。
　　論文使用美國MathWorks公司出品的商業(yè)圖像處理軟件MATLAB進行PCB芯片智能定位和識別軟件的開發(fā)。軟件操作簡單