导读:本文包含了电路板检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:3D测量,双目立体视觉,Gray码,相移
电路板检测论文文献综述
韩歆彤,白瑞林,张鑫磊,仲抒鸿,姚宇昊[1]（2019）在《基于编码结构光视觉的印刷电路板焊点检测系统设计》一文中研究指出针对现行自动光学检测系统精度低、成本高的问题,设计了一套基于编码结构光视觉的电路板焊点检测系统。利用Gray码的离散、容错率高等特征,结合相移以克服相位模糊的缺点,消除了边缘扩散对条纹边缘定位的影响。创新设计焊点的定位方法,利用叁维坐标提取高度差异的优势,将焊点的定位转换为阴影边缘的定位获取。试验表明:该方法能有效地将电路板重构最大误差降至0.82 mm,耗时5 413 ms,满足实时和精度的要求。通过试验对比,论证了投射Gray码与相移图案比单纯采用Gray码精度更高,能够更好地体现焊点细节,实现焊点的精确定位与检测。基于编码结构光视觉的电路板焊点检测,在提高系统可靠性的同时,能有效缩减成本,可推广应用于激光测距、合成孔径雷达等涉及相位测量的领域。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年11期）
童辉[2]（2019）在《PCB电路板通电前自动化检测平台设计》一文中研究指出电路板(PCB)承载着多种电子功率元器件的信息,在各种智能化的机械设备中得到广泛的使用,随着各种集成技术的不断提高,越来越普遍,产品的工艺要求水平也是在不断的严格,多层电路板的集成也是到处可见,密度集成化的产品正在朝着更高水平的方向去发展。如何自动检测PCB电路板是高度自动化设备生产车间的一个难题,本次研究主要是针对PCB板在生产完成之后进行一系列的通电前检测,提高了自动化设备生产的效率,大大降低了生产周期。本文是基于在上位机与下位机485通讯的基础上,提供了一种较为完善的PCB出厂前一系列自动检测方案。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年25期）
钟文清,黄贤权,常会勇,王俊[3]（2019）在《印制电路板的导电阳极丝检测与预防》一文中研究指出随着电子产品的多功能化和便携化,印制板导线、间距、钻孔直径,焊盘尺寸越来越小;以及绝缘层薄,信号传输快,工作电压低电流大,板内发热量高等;这些因素诱发了离子迁移,成为电子产品最重大的隐患之一。文章就CAF产生机理、检测及预防进行概述,解析CAF在印制板加工过程中控制的必要性。(本文来源于《印制电路信息》期刊2019年07期）
陈梦雅,马洪涛[4]（2019）在《印刷电路板的缺陷图像边缘检测》一文中研究指出为了提取成品印刷电路板图像的边缘信息,找到成品印刷电路板的缺陷,实现对产品的检测,提出了一种基于参考法和非参考法结合的图像边缘检测方法。先对获得的彩色图像进行灰度变换、直方图均衡化、图像平滑、图像锐化等一系列图像预处理,接着进行图像分割以及图像配准等操作,图像分割使用最大类间方差法,分割后根据具体情况可使用数学形态学算法进行相应处理,找出可能有缺陷的位置,用LOG算子进一步得到缺陷的准确位置。其中也会用到标准图像与待检测图像对比的方法,得出方法提取出的图像边缘信息清楚且较精确,噪声点较少,缺陷图像信息明显。(本文来源于《邯郸职业技术学院学报》期刊2019年02期）
黄艳军,张洁,林型勇,张明栋[5]（2019）在《电路板元器件缺陷检测研究》一文中研究指出电路板元器件缺陷检测是电路板制造过程中重要的环节,本文采用图像处理的方法,设计了一套电路板缺陷检测系统,用于检查电路板上的元器件缺陷。通过试验表明,该系统可以正确检测出电路板中的元器件缺陷,提高电路板检测的效率。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2019年03期）
史昊林[6]（2019）在《基于机器学习的电路板印刷字符检测识别方法研究》一文中研究指出机器学习与深度学习的快速发展,在传统的图像处理领域中又带动起了一波新的发展潮流,新的机器学习方法应用于图像文本识别领域的方法研究日趋活跃。同时伴着智能设备的发展,为了适应更快的生产节奏,更高的生产效率,传统的工业生产方式也急需新的技术改革。图像文本识别在工业领域中亦是不可或缺的一员,无论是自动化生产线还是物流运输,处处都需要图像文本识别技术。本文以电路板印刷字符的图像文本识别技术为研究课题,主要研究了工业背景下的图像文本字符区域识别、字符分割、字符识别等,具体内容如下:1)研究了以PCB板为背景的文本准确区域定位方法,在提取候选字符区域方面,传统算法是使用最大稳定极值区域算法然后直接进行字符分割,这种方法在在噪声较多的背景下效果并不理想,本文在使用MSER算法后将极大值区域进行形态学处理,并提出一种自设规则过滤器,根据文本区域特征筛选掉大部分的非文本区域,然后提取训练样本的HOG特征,对样本进行训练,使用SVM分类器实现候选区域准确定位。并统计分析了测试用例的准确率和可行性。2)研究了字符精准分割方法,为了能够更加准确的将文本区域中的每一个字符分割出来,获得比传统方法更好的分割准确率,结合样本的实际特征,在基于垂直投影法的基础上与先验知识相结合,获得了更为准确的字符起始位置和终点位置的坐标,分割出来的字符更加准确,无多余的空白区域。并统计分析了测试用例的准确率与分割失败样本的原因。3)研究了基于KNN字符识别方法,在提取字符特征时,为了获得更多的优秀特征,减少后期的训练样本数量,使提取的特征更为直观,在此提出了一种组合特征提取,在基于轮廓特征的基础上加入了结构特征与密度特征,相互结合,从而组成一种新的组合特征提取。利用所获取的特征,对样本进行训练,使用了KNN分类器进行字符识别。最后统计了识别的准确率。综上所述,本文通过上述的方法与改进实现了工业背景下的图像文本识别,并取得较好的效果,证实本文所设计方案的可行性与实用价值。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-15）
向海堂,权亚强,梁永增[7]（2019）在《智能燃气表主控电路板仿真检测技术》一文中研究指出阐述智能燃气表主控电路板检测项目(计量功能检测、阀门控制功能检测、异常电压和异常电流保护功能检测、扩展功能检测)及传统检测技术(人工目测检测法、光学检测法以及功能检测法),指出传统检测技术的缺点。提出一种智能燃气表主控电路板仿真检测技术,分析检测装置和检测流程,指明通过向主控电路板输入仿真信号,模拟真实的主控电路板工作状态,实现智能燃气表主控电路板检测的集成化和自动化,检测结果与将主控电路板与燃气表基表装配后再进行功能检测的结果相同,提高了主控电路板检测的效率和准确性。(本文来源于《煤气与热力》期刊2019年01期）
谢永成,张伟鹏[8]（2018）在《基于外特性的电路板故障检测方法研究》一文中研究指出本文针对大部份测控系统的电路板难以了解其内部工作原理,而易于知道其外部接线定义的实际情况,提出一种基于外特性的电路板检测方法,该方法通过外部施加激励,检测其响应输出判断电路板故障与否。通过对车辆数据采集控制器的检测,验证了方法的可行性。(本文来源于《科学技术创新》期刊2018年25期）
苑玮琦,张元[9]（2018）在《柔性电路板硅胶帽定位缺陷视觉检测算法研究》一文中研究指出柔性电路板生产过程中,按键硅胶帽在粘贴到电路板上之前需经过定位平台的定位,在定位过程中会产生漏置孔、孔外硅胶帽、倒置硅胶帽和歪斜硅胶帽等位置和状态上的缺陷。本文提出了一套基于机器视觉的柔性电路板硅胶帽定位缺陷在线检测方法。首先,利用相机双目标定完成图像融合,然后,利用灰度直方图分割模板图像获取定位模板坐标数组,基于仿射变换校正图像位置,基于高斯滤波后动态阈值分割提取有效区域范围,最后,基于平均灰度值差异提取漏置孔缺陷,基于坐标模板匹配提取孔外硅胶帽缺陷,基于区域欧拉数和形态上的特征提取歪斜硅胶帽和倒置硅胶帽缺陷。根据提出的方案研制了样机,现场测试结果表明,该检测方案能够有效地实现上述缺陷的在线检测,具有较高的准确率和精度。(本文来源于《电脑与信息技术》期刊2018年04期）
赵翔宇,周亚同,何峰,王帅,张忠伟[10]（2018）在《分层提取匹配印刷电路板元器件缺陷检测》一文中研究指出文中提出了一种基于数学形态学与种子填充相结合的分层提取匹配算法,检测印刷电路板(PCB)中的贴片电阻和电容丢失与立碑、集成电路(IC)芯片丢失与极性错误等缺陷。算法分为PCB图像预处理、分层提取、模板分类匹配3部分。算法的关键在于消除无关信息干扰并通过种子填充算法对各类元器件进行分层提取,然后将不同元器件分别进行基于单链表的模板分类匹配。本算法在检测长度为19 cm、宽度为13.5 cm的PCB样本时,在确保精度为0.1 mm以上的情况下最快检测速度可以达到2 s/块。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2018年08期）
电路板检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电路板(PCB)承载着多种电子功率元器件的信息,在各种智能化的机械设备中得到广泛的使用,随着各种集成技术的不断提高,越来越普遍,产品的工艺要求水平也是在不断的严格,多层电路板的集成也是到处可见,密度集成化的产品正在朝着更高水平的方向去发展。如何自动检测PCB电路板是高度自动化设备生产车间的一个难题,本次研究主要是针对PCB板在生产完成之后进行一系列的通电前检测,提高了自动化设备生产的效率,大大降低了生产周期。本文是基于在上位机与下位机485通讯的基础上,提供了一种较为完善的PCB出厂前一系列自动检测方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电路板检测论文参考文献
[1].韩歆彤,白瑞林,张鑫磊,仲抒鸿,姚宇昊.基于编码结构光视觉的印刷电路板焊点检测系统设计[J].自动化仪表.2019
[2].童辉.PCB电路板通电前自动化检测平台设计[J].科学技术创新.2019
[3].钟文清,黄贤权,常会勇,王俊.印制电路板的导电阳极丝检测与预防[J].印制电路信息.2019
[4].陈梦雅,马洪涛.印刷电路板的缺陷图像边缘检测[J].邯郸职业技术学院学报.2019
[5].黄艳军,张洁,林型勇,张明栋.电路板元器件缺陷检测研究[J].数字技术与应用.2019
[6].史昊林.基于机器学习的电路板印刷字符检测识别方法研究[D].电子科技大学.2019
[7].向海堂,权亚强,梁永增.智能燃气表主控电路板仿真检测技术[J].煤气与热力.2019
[8].谢永成,张伟鹏.基于外特性的电路板故障检测方法研究[J].科学技术创新.2018
[9].苑玮琦,张元.柔性电路板硅胶帽定位缺陷视觉检测算法研究[J].电脑与信息技术.2018
[10].赵翔宇,周亚同,何峰,王帅,张忠伟.分层提取匹配印刷电路板元器件缺陷检测[J].仪表技术与传感器.2018