資料介紹
目前各種電子產(chǎn)品都離不開PCB板,PCB板的質(zhì)量問題直接決定了企業(yè)的生存問題,對于PCB板缺陷的檢測成為企業(yè)質(zhì)量保證必不可少的環(huán)節(jié)。圖像配準(zhǔn)作為檢測的核心,如果配準(zhǔn)精度存在較大誤差,將會影響整個檢測系統(tǒng)的結(jié)果。
Chun-Jen Chencli等人提出了將Hausdorff距離運(yùn)用到網(wǎng)像定位和缺陷檢測中,這種方法對于圖像配準(zhǔn)中,邊緣產(chǎn)生的差異有一定的改善作用,但是這種方法只是采用了平移,還是存在一定的問題。Svamsian Mashohorr使用混合遺傳算法( Hybrid Genetic Algorithm)來判定圖像的位置偏移,從而進(jìn)行配準(zhǔn),綜合利用了Sobel邊緣檢測、圖像差值法、噪聲濾波等方法來進(jìn)行檢測,檢測針對灰度圖像進(jìn)行,對于高集成度的PCB板能有效地進(jìn)行檢測,整個系統(tǒng)白適應(yīng)性高。Oh.Hae-Woric等人在PCB的裝配檢測儀器中,根據(jù)CJerber文件來識別PCB元器件的位置,從而實(shí)現(xiàn)了PCB的元件的準(zhǔn)確定位與檢測。文中利用Gerber文件對標(biāo)準(zhǔn)PCB圖像和待測PCB圖像分別進(jìn)行配準(zhǔn),相當(dāng)于兩次配準(zhǔn)過程,配準(zhǔn)精度得到提高。
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