电路板综合检测方法讲解.pptx

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,电路板综合检测方法讲解,课程框架,课程引入,模型获取和导入,施加载荷与约束,模型简化与拆分,实践训练,交流讨论,实践训练,评价反馈,课程总结，布置作业,激学导思,讲授新知,教学巩固,教学提升,教学延伸,课程总结,及,5S,整理,5,分钟,15,分钟,15,分钟,30,分钟,15,分钟,10,分钟,课程引入,相关库的获取和导入,原理分析,一,二,三,目录,能力目标,（,1,）能够对电路板检测有基础的认识；,（,2,）能够对完成对电路板的检测。,知识目标,（,1,）了解电路板检测的原理；,素质目标,（,1,）具有严谨求实精神；,（,2,）具有自主学习的能力；,（,3,）具备,5S,职业素养。,课程,目标,一,课程引入,国内对印刷电路板的自动检测系统的研究大约始于90年代初中期，还刚刚起步。从事这方面研究的科研院所也比较的少，而且也因为受各种因素的影响，对于印刷电路板缺陷的自动光学检测系统的研究也停留在一个相对初期的水平。正因为国外的印刷电路板的自动检测系统价格太贵，而国内也没有研制出真正意义上印刷电路板的自动检测设备，所以国内绝大部分电路板生产厂家还是采用人工用放大镜或投影仪查看的办法进行检侧。由于人工检查劳动强度大，眼睛容易产生疲劳，漏验率很高。而且随着电子产品朝着小型化、数字化发展，印制电路板也朝着高密度、高精度发展，采用人工检验的方法，基本无法实现。对更高密度和精度电路板(0.120.10mm),己完全无法检验。检测手段的落后，导致目前国内多层板(8-12层)的产品合格率仅为5060%。本案例利用图像二值化、遮掩、滤波、形态学操作、轮廓检测及处理、像素计算等来实现对电路板的检测。,二,相关库获取和导入,导入库,本章节我们需用到的库如下图示意分别是,cv2,、,numpy,cv2是opencv-python用于图像处理。,numpy是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。,二,库导入,pycharm,软件界面,相关库获取和导入,三,原理分析,中值滤波,三,原理分析,中值滤波,中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好，对椒盐噪声表现较好，对高斯噪声表现较差。,三,原理分析,总体步骤：,（,1,）获得图像，进行中值滤波，进行初步的抗干扰；,（,2,）利用轮廓检测分辨背景与电路板；,（,3,）遮掩背景，将背景与电子器件区别开；,（,4,）二值化后利用轮廓检测获得含目标器件在内的多个轮廓；,（,5,）根据目标轮廓的形状从众多轮廓中筛选出目标轮廓；,（,6,）,在原图上框出目标器件；,（,7,）,返回目标处理后图像以及rect轮廓参数，方便扩展适用,谢谢观看！,