基于VisionPro的电路板测点视觉定位系统

为了实现故障检测自动定位测试系统,利用机器视觉技术,为故障检测自动定位测试系统开发视觉定位系统。系统是在C#.net环境下,利用美国Cognex公司的VisionPor机器视觉开发软件进行开发的,主要完成硬件设备配置、相机校准和图像定位等核心工作。相机校准利用了Checkerboard图像卷绕技术,而图像定位采用了Pat Max图像模版匹配定位算法。可靠的算法保证本系统可以达到0.3mm图像定位精度。

电路板故障红外检测技术研究

电路板故障红外检测技术是一种非接触式的元损检测方法，在研究电路板故障红外检测系统结构的过程中，本文分析了红外信息提取的关键影响因素，提出了红外图像处理与模式识别的故障诊断方法，阐述了故障检测仪器在实际应用中存在的不足，为进一步深入研究该项技术提供了借鉴。

基于信息融合的PCB红外热像检测关键技术研究

利用红外热像技术对PCB(Printed Circuit Board,印制电路板)的板载元件工作状态进行探测,是一种新型的非接触式的检测方法。针对传统检测方法未将PCB的可见光图像作为检测信息的有益补充,本文把两种图像进行融合,将有用的信息有机地结合了起来。首先检测可见光与红外图像的最大稳定极值区域特征,利用简化的SURF描述子实现多模态图像的配准。接下来采用结合非下采样轮廓波变换和压缩感知技术进行红外与可见光图像融合,获得兼具元器件位置和工作属性等信息的图像。最后使用ID3决策树获得被测故障的最大的类别信息,通过实验表明了基于信息融合的红外热像技术进行PCB检测的可行性,同时也对局限性进行了分析和阐述。

基于多种图像的电路板故障诊断系统研究

基于多种图像的电路板故障诊断系统研究论述了基于多种图像的电路板故障诊断的原理及方法,对红外成像技术、可见光图像处理与分析技术、电路板故障诊断技术进行研究,通过利用图像增强技术、图像平滑处理技术、图像的二值化处理技术等,对采集到的电路板图像进行滤波,平滑等预处理;利用差分热图法及序列热图法对电路板及其元器件温度特征变化进行分析和故障判定;采用基于Harris角点检测的方法实现电路板可见光图像和红外热图像的配准,进而实现红外热像检测下的故障定位于可见光图像之上,方便的查找故障发生的位置,直观的查看到故障元器件产生的现象。

一种电致发光电路板故障检测方法研究

为了实现电路板故障检测智能化,设计了一种电致发光电路板故障检测系统,介绍了系统构成,提出了一种电路板故障检测方法。在图像预处理模块中对原始图像进行灰度增强,并使用方法实现原始图像的预定位。对以ASCII码形式保存的PCB文件的代码进行了深入的剖析,使用MATLAB软件读取PCB文件数据,将其保存在特定结构体中,并利用绘图函数绘制出模板图像。利用彩色图像分割方法提取出电路板预定位图像中感兴趣的部分,再将软件绘制的模板图像与预定位的原始图像进行配准,达到了较为理想的结果。并通过对发光电路板故障检测定位的实验说明了方法的有效性。实验结果表明该方法对电路板的损害较小,而且检测有效,操作比较快速,周期短,易于工程实现。

基于红外热图像的电路板故障检测

常见电路板故障的发生都会伴随着电子元件温度的变化,利用观测到的电路板及电子元件的温度及其变化可以检测电路板的故障。结合电路板元件工作温度变化的特点,探讨了一种利用红外热图像来检测电路板故障的方法。