基于机器视觉PCB焊点质量检测研究

• 作者: 吕兆康 宋瑞超 李海文 祝振敏
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 特征提取 支持向量机 PCB焊点质量检测
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 过程控制技术及应用
• 页码范围: 722-727
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.15D2.0368

摘要

针对印刷电路板(PCB)焊点质量检测过程中出现的准确率和智能化问题,提出了一种基于特征提取和支持向量机(SVM)分类的PCB焊点质量检测方法,首先,采集焊点图像,运用基于熵的3阈值方法分割焊点图像,然后提取焊点形状、纹理、三维特征,最后运用SVM分类完成焊锡过量、焊锡合适、焊锡少量三种类型的识别.结果表明,该方法具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝振敏	华东交通大学电气与电子工程学院	15	125	7.0	11.0
2	李海文	华东交通大学电气与电子工程学院	2	18	2.0	2.0
3	吕兆康	华东交通大学电气与电子工程学院	2	11	2.0	2.0
4	宋瑞超	华东交通大学电气与电子工程学院	1	9	1.0	1.0