孙晓婷，陈江红

(福建工程学院)

0 引言

传统印刷电路板的检测方法是依靠人工检查，检测速度慢、效率低.随着机器视觉技术的发展，为了获得高质量的PCB板同时提高产品稳定性，提供了客观条件.近年来，运用机器视觉检测印刷电路板的研究有很多，文献［1］提出了基于成对几何直方图的PCB标志检测与匹配的方法对印刷电路板器件进行检测;文献［2］提出了一种基于混沌优化算法的PCB板元件检测方法;文献［3］提出了利用定位孔检测实现标准线路板图像与待检测图像的配准，然后根据缺陷的特征实现缺陷类型的识别.该文根据线路缺陷的特征，提出了一种利用缺陷图像和参考模板相减后，连通域个数不同来判断缺陷的算法，为机器视觉技术在印刷电路板检测中提供了一种新的思路.

1 系统构成

PCB检测系统包括图像采集、光源、运动控制、图像识别4部分.系统结构图如图1所示.图像采集部分由摄像机、图像采集卡组成，主要是完成图像的采集;光源部分的作用是提供合适的照明条件从而获得较高质量的检测图像;运动控制部分的功能主要是完成PCB板的定位以便摄像机能对目标准确成像;图像识别部分主要完成对检测图像的处理识别［4］.

图1 系统构成

2 图像识别

图像识别是PCB检测系统中的重要组成环节，它包括对标准图像和采集图像进行预处理、阈值分割、形态学处理，最后将得到的图像相减再执行具体的缺陷识别算法，具体工作流……