机器视觉原理与案例详解
工控帮教研组编著
电子工业出版社
2020.7
ISBN 978-7-121-39084-5
1.焊点的缺陷
- 在焊接过程中，可能由于某些原因导致PCB焊点（以下简称焊点）出现缺陷。若将这些电路板应用到电子产品中，则可能导致后期电子产品出现各种问题，从而造成重大损失，甚至造成整个电子产品的报废。焊点缺陷的类型如图5-4所示。
图5-4
- 利用机器视觉系统，使得检测工作更加规范与智能。对焊点缺陷类型的特征说明如表5-1所示。
表5-1
2.焊点的检测过程
在机器视觉系统中，焊点的检测过程可分为4个步骤：图像处理、特征提取、特征选择及检测分类，如图5-5所示。
图5-5
- 图像处理：主要是对图像进行裁切、滤波、分割等处理。
- 特征提取：提取图像的灰度特征、形状特征等。
- 特征选择：将原始的特征空间重新生成一个维数更小、各维数之间更加独立的特征空间。
- 检测分类：依据特征将样本进行分类（如何将样本精准、有效地分类是至关重要的）。
3.焊点的图像处理
焊点的图像处理主要包括色彩空间转换、图像分割、图像滤波、图像二值化处理等步骤：
4.焊点的特征提取与选择
- 在焊点的检测过程中，焊点的特征提取与选择是至关重要的一步。在特征提取之前，需要先对焊点图片进行处理。
例如，亮度归一化、尺寸归一化、灰度调整和中值滤波等。 - 焊点图像在经过图像处理后，可以得到高斯特征、对称连接特征、二值特征、形状特征等。
例如，利用经过图像处理后的二值特征，可以判断焊点是否存在缺陷（焊锡拉尖、部分焊锡不存在等）。
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