【正文】 它是前述兩種方法的綜合，在一定程度上克服了前兩類方法的缺點，但目前這種方法還不是很成熟，其算法復雜，不能滿足實時檢測的要求，且自適應性不夠，系統(tǒng)擴展能力較差。綜合這三種檢測方法，參考比較法對電路板進行檢測是效果最好，最易實現(xiàn)的一種方法。本課題采用標準圖像與待測電路板圖像進行異或運算產(chǎn)生缺陷圖像。經(jīng)實驗證明，這種方法能得到較好的缺陷結(jié)果。 圖像對比圖像對比是一種合成技術(shù)，它通過利用兩幅已知輸入圖像，對其進行點對點的加減乘除異或等運算而獲得滿足需求的輸出結(jié)果圖像。圖像相加的作用是對同一場景的多幅圖像求平均，有效地降低加性隨機噪聲；乘運算可利用掩模圖像來遮掉圖像的某部分；除運算是搖撼圖像處理常用方法：減運算對同一景物在不同時間拍攝圖像或同一景物在不同波段圖像相減，可去除圖像背景和噪聲等不需要部分，提供兩圖間的差異信息，保留需要的特征數(shù)據(jù)。本文由于檢測PCB缺陷，在獲得待測圖像后，與標準圖像比對，根據(jù)標準和待測圖像兩者線路特征差異來判斷待測圖中的線路目標是否可能存在缺陷。兩幅圖像對應點相同時結(jié)果點為O(黑)，不同時為255(白)。則結(jié)果圖像也應為只有0、255兩級灰度的灰度圖像。其中像素值為255(白)的點表示標準圖和待測圖像的差異，即是可能的缺陷。 短路斷路的檢測對于短路、斷路的缺陷，采用圖像比較的方法來檢測。圖像相減常用于檢測變化及運動的物體，圖像相減運算又稱為圖像差分運算。將同一景物在不同時間拍攝的圖像或同一景物在不同波段的圖像相減，這就是差影法，實際上就是圖像的減法運算。差值圖像提供了圖像間的差值信息，能用于指導動態(tài)監(jiān)測、運動目標的檢測和跟蹤、圖像背景的消除及目標識別等。差影技術(shù)還可以用于消除圖像背景，用于混合圖像的分離。本文把經(jīng)過處理的圖像與參考圖像進行對比，做減法運算，以得到圖像的缺陷。 (a) 短路 (b) 斷路 參考圖像圖像減法運算的程序如下：clearb=imread(39。G:\39。)。%//讀取參考圖像c=imread(39。CC39。)。 % //讀取預處理后圖像 D=imsubtract(b,c)。 %//進行差運算，D為輸出結(jié)果imshow(D)。%//顯示圖像. (a) 短路 (b) 斷路 差值圖像，即差值圖像。，則PCB板無缺陷；，則PCB板有缺陷。即可以通過該方法進行故障的初步診斷。，確定缺陷的位置。至于是哪種缺陷，還需進一步識別，目前采用人工識別方法。，可以根據(jù)圖像的尺寸來判斷故障的類別。圖（a）顯示的圖像形狀與導線間的電氣距離相同，可判斷為短路；圖（b）顯示的圖像形狀與導線的形狀相同，可判斷為斷路。當然，不同的pcb板，對應不同識別方法，要根據(jù)具體情況具體分析。 結(jié) 論在國外AOI產(chǎn)品價格昂貴、國內(nèi)由于經(jīng)濟受限而大量保持人工目檢等傳統(tǒng)的檢測方式和日益增長的PCB生產(chǎn)之間矛盾不斷加大的背景下，在數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展飛速和應用于自動光學檢測系統(tǒng)中電路印刷板的圖像檢測算法仍不夠成熟的前提下，在理解了工控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)原理特點之后，在深入分析PCB圖像特點、缺陷特征、PCB質(zhì)量標準和檢測要求的基礎上，開展了基于圖像處理技術(shù)的印刷板電路缺陷檢測技術(shù)的研究，本論文主要研究的是短路斷路缺陷的研究。本文根據(jù)檢測技術(shù)的基本原理，以數(shù)字圖像處理方法為研究內(nèi)容，在圖像灰度化、圖像濾波、圖像銳化、圖像識別等相關(guān)算法的綜合運用方面進行了大量工作，并結(jié)合PCB圖像的固有特點，對PCB的缺陷特征進行研究分析，設計并實現(xiàn)了PCB缺陷短路斷路檢測。在圖像預處理中，首先采用了彩色圖像灰度化，將采集到的圖像變換成灰度圖，然后根據(jù)實際情況采用了中值濾波算法，拉普拉斯變換等各種算法，使檢測圖像既有效去除了噪聲干擾，又保持了圖像的清晰，簡化了后續(xù)的圖像識別過程。在缺陷檢測模塊中，介紹了pcb板的主要缺陷及檢測方法，而本文主要研究的是短路斷路缺陷，之后介紹了圖像對比。對處理后的圖像進行差值運算，檢測出缺陷。電路板缺陷的自動檢測是一個非常復雜的系統(tǒng)問題，它涉及到機器視覺、自動控制、圖像處理等許多領域的知識。因此本文僅對部分領域的一些關(guān)鍵問題進行了一定深度的研究，而且對印刷電路板缺陷自動檢測系統(tǒng)也只是搭建了系統(tǒng)的試驗平臺，離真正產(chǎn)品的成型還有一段距離。相信不久的將來，隨著圖像處理、計算機視覺、自動控制等技術(shù)的深入發(fā)展，高速、實時的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)將更加廣泛的應用于實際生產(chǎn)中。致 謝經(jīng)過這段時間的學習和實踐，本次畢業(yè)設計已經(jīng)接近尾聲，作為一個本科生，由于經(jīng)驗的匱乏，難免有許多考慮不周全的地方，如果沒有指導老師的督促指導，以及一起學習的同學們的支持，想要完成這個設計是難以想象的。在這近半年的時間里，感覺學到了很多東西，畢業(yè)設計是我們完成學業(yè)的最后一份答卷，每個人都是很用心的去做，老師也都很耐心的給予我們指導。在畢業(yè)設計過程中遇到了不少問題，如圖像的灰度化，圖像的銳化，以及matlab程序等。在整個畢業(yè)設計過程中，老師給予了我太多的幫助，并提出新的問題，使得我的畢業(yè)設計課題能夠深入地進行下去，也使我接觸到了許多理論和實際上的新問題，使我做了許多有益的思考。在此表示誠摯的感謝和由衷的敬意。通過本次畢業(yè)設計，使我對理論知識有了更深入的理解，增強了我的動手實踐能力，而且鍛煉了我不懈努力、刻苦鉆研的意志，也使我增強了在以后的工作中自己動手、獨立完成工作任務的信心。感謝我的指導老師在畢業(yè)設計過程中給予我的耐心、悉心的指導和幫助。另外，我還要感謝那些曾給我授過課的每一位老師，是你們教會我專業(yè)知識。參考文獻[1] 李漢國，何星，閻曉娜．印制電路板的自動光學檢測[J]．無損檢測，2004，26(6)：307—309.[2] 劉尚軍，程憲平．PCB瑕疵圖像實時視覺檢測方法的研究[J]．計算機工程與應用．2002 ,71—74.[3] 謝佳豪．基于計算機視覺的印刷電路板自動檢測系統(tǒng)的研究[D]．西安理工大學碩士學位論文，2004.[4] 崔屹．數(shù)字圖像處理技術(shù)與應用[M]．北京：電子工業(yè)出版社，1997.[5] 李薇．基于圖像處理的印刷電路板缺陷檢測技術(shù)研究[D]．重慶大學碩士學位論文，2007．4．[6] 劉直芳，王運瓊，朱敏．數(shù)字圖像處理與分析[M]．清華大學出版社，2006.[7] Bose，Tamal．Digital signal and image processing[M]．Beijing：Higher Education．2004[8] 張嶼．PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)的研究與設計[D]．北京交通大學碩士學位論文，2008.[9] Wang X W．The focus segmentation of color ophthalm ologic image based on modified K—means clustering and mathematical morphology[J]．Chinese Jounal of Biomedical Enginerring 2002，21(5)：443448 .[10] Mogant，Madhav．Ercal，F(xiàn)ikret．Automatic PCB inspection systems[J]．AugSept 1995, 6—10.[11] 劉泉，胡文娟．基于機器視覺的PCB缺陷檢測系統(tǒng)設計與研究[J]．電子器件．2007，30(2):88100.[12] 賈永紅．計算機圖像處理與分析[M]．武漢大學出版社．2001.[13] 阮秋琦．數(shù)字圖像處理(MATLAB版) [M]．電子工業(yè)出版社．2005.[14] 羅軍輝，馮平，[M].北京：機械工業(yè)出版社，2006.[15] M．Moganti,F．Ercal,C．H．Dagli et a1．Aromatic PCB inspection algorithms：a survey．Computer Vision and Image Understanding,1996．63(2)：287313.[16] 沈庭芝，方子文．數(shù)字圖像處理及模式識別[M]．北京理工大學出版社．1998，1151.[17] 劉尚軍，程憲．PCB瑕疵圖像實時視覺檢測方法的研究[J]．計算機工程應用，2002，71—74.[18] 岡薩雷斯，數(shù)字圖像處理[M]，電子工業(yè)出版社，2005.[19] PeiChann Chang,LiYuan Chen,ChinYuan casebased evolutionary model for defect classification of printed circuit board images[J] .Intell Manuf 2008（19）：203–214.[20] 高湘鈴．PCB數(shù)字圖像檢測與識別研究[D]．西南交通大學碩士學位論文,2003.[21] 王家文，[M].北京：國防工業(yè)出版社，2006.[22] 李江，程建等．數(shù)字圖像處理中多窗口下的自適應中值濾波[J]．計算機工程．2003，29(17)：154156.26