基于亚像素的PCB表面质量检测

• 作者: 罗炳军 谢跃信 郭联金
• 来源期刊: 电子质量
• 学科: 工学
• 关键词: PCB 亚像素 边缘检测 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 通用测试
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3762字
• 语种: 中文

摘要

为提高PCB的测量精度及缺陷识别率,针对不同类型的边缘,设计了亚像素边缘定位拟合模型,实现了PCB光板上导线及焊盘的亚像素级边缘检测.在此基础上,设计了神经网络分类器,提取PCB光板上导线及焊盘的特征作为输入,通过网络训练,构建了用于缺陷检测的MLP神经网络模型.测试实验表明,亚像素边缘检测方法可使PCB光板图像的测量精度进一步提高;神经网络分类器可有效识别和分类PCB光板表面常见的缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭联金	东莞职业技术学院机电工程系	38	206	9.0	13.0
2	谢跃信	东莞职业技术学院机电工程系	1	2	1.0	1.0
3	罗炳军		9	51	4.0	7.0