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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

人类社会的发展往往伴随着科学的进步。集成电路领域中的摩尔定律就是一个很好的例子，当然与集成电路息息相关的印刷电路板（pcb）对科技的推动也起着至关重要的作用。根据中国印制电路行业协会统计，2006年我国的pcb产量就已超过日本成为世界第一。2016年中国pcb产值高达336亿美元。中国可以说是当之无愧的pcb第一生产大国。世界第一带来的不仅仅是巨大的科技推动力同时也开始促使我们关注pcb质量和生产效率问题。由于计算机和电子行业持续不断的升温，导致pcb的需求量有增不减。如何在确保pcb实际产量大幅提升的同时保证板子质量符合标准绝对是目前pcb生产商所追求的目标。

由于技术的落后以及资金的缺乏，过去我们的产家主要依赖人工目测来检测pcb缺陷，这种检测过程不仅自动化程度低而且很容易漏检，造成二次浪费。人眼检测时间一长，眼睛会十分疲劳，最关键的是人工目测存在一定的主观性，尤其是对于长时间工作的人来说更是如此。传统的针床在线检测因“接触有限”，也已经不能适应如今pcb产业快速发展的需要。二十世纪八十年代开始，国际上开始研制pcb自动光学检测系统(automaticoptical inspection system，aoi)。相对于人工目测来说，aoi自动化程度高，对于pcb的基本缺陷识别准确率高，同时长时间的检测也不会像人工目测那样收到疲劳和情绪的主观影响。针对目前pcb产业快速发展的生产要求以及保证一定的良品率来说，设计数字图像处理的pcb缺陷检测方法已经是迫在眉睫。将数字图像处理技术使用在pcb缺陷检测中，不仅可以有效的实现印刷设备的数字化和智能化，还可以提升印刷设备工作的效率，让pcb生产质量得到有效的保障。

国内外研究现状

早在二十世纪80年代，国外就有学者开始研究自动光学测试在pcb缺陷上的应用，而在这之前在pcb缺陷检测中主要是电性能测试，使用的仪器主要是制造缺陷分析仪（mda）,它的主要工作主要是对印刷电路板元件的错漏装、开短路等常见生产缺陷进行检测和分析。在线测试（ict）则是拓展了mda的测试功能，使其可以进行单独的元件的性能测试。飞针测试也是主要通过在pcb板子局部加电来测试功能。而上述这些物理接触的测试有可能会造成二次损害。现在随着pcb的高密度化，电性能测试已经不能适应时代的潮流，特别是现在由于高密度化而导致元器件间距越来越来小，走线越来越细，电性能测试已不能满足如今复杂多变的需要，为了解决这些难题，光检测技术开始在国际上流行起来，80年代开始的pcb自动光学检测系统已经成为现在主要的研究方向。

2. 研究的基本内容

本论文研究的主要工作是设计出能对印刷电路板的常见缺陷进行快速、实时识别的检测系统。

主要的工作流程是采集pcb图像，然后对图像进行预处理，其中主要用到了图像的增强—灰度变换，图像的平滑—中值滤波以及膨胀的形态学滤波，图像的锐化—sobel算子；接着在预处理后对其实现阈值分割，此模块中对几种计算阈值的算法进行研究与实现，最后选择适合pcb特点、能完整提取图像特征的、产生噪声较少的分割方法完成了图像的分割；分割pcb图像后，对pcb图像的主要缺陷及其检测方法进行了简要介绍，针对pcb的短路、断路、漏孔多孔等常见缺陷不同的缺陷特征，主要给出相应的识别算法并仿真实现。

学习使用matlab进行图像仿真同时研究pcb缺陷的常用识别算法，在常规的算法处理下，利用所掌握的知识优化识别的效果，同时对于pcb缺陷识别有误的情况进行纠正。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

1.查阅参考文献，调研PCB缺陷检测设计方法。

2.查阅书籍、文献学习MATLAB仿真的方法。

3.对PCB图像的采集，主要是手机的拍摄，同时也要避免更多的环境噪声。

4.对PCB图像进行预处理、阈值分割以及配准定位，将预处理完的图像进行阈值分割后与标准图进行对准

5.用对准后的图像对比异或进行缺陷检测。把PCB缺陷进行分类，统计识别缺陷的时间，分析识别缺陷结果，在实际应用中提出自己的建议。

进度安排：

预期效果：

1.掌握PCB缺陷检测的常规流程以及数字图像处理在检测领域的应用原理；

2.完成对PCB单层板的常规缺陷识别，分析识别的结果；

3.优化识别的结果并在实际应用中提出自己的建议。

4. 参考文献

[1] shinde n k,morade s s.pcb inspection system using imageprocessing[j].international journal of science,engineering and technologyresearch.2015.4.

[2]李薇.基于图像处理的印刷电路板缺陷检测技术研究[d].重庆大学硕士学位论文,2007.4.

[3]李正明,黎宏,孙俊.基于数字图像处理的印刷电路板缺陷检测[j].仪表技术与传感器.2012，(8):87-88.