华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2008, Vol. 36 ›› Issue (5): 135-139.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

基于神经网络的PCB焊点检测方法

卢盛林 张宪民 邝泳聪   

  1. 华南理工大学 机械工程学院, 广东 广州 510640
  • 收稿日期:2007-11-08 修回日期:2008-01-03 出版日期:2008-05-25 发布日期:2008-05-25
  • 通信作者: 卢盛林(1980-),男,博士生,主要从事基于图像的电路板检测技术研究. E-mail:joolu@163.com
  • 作者简介:卢盛林(1980-),男,博士生,主要从事基于图像的电路板检测技术研究.
  • 基金资助:

    粤港关键领域重点突破招标项目(东莞专项20061682);广东省、教育部产学研结合项目(2006D930304001)

Neural Network-Based Inspecting Method of PCB Solder Joint

Lu Sheng-lin  Zhang Xian-min  Kuang Yong-cong   

  1. School of Mechanical Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2007-11-08 Revised:2008-01-03 Online:2008-05-25 Published:2008-05-25
  • Contact: 卢盛林(1980-),男,博士生,主要从事基于图像的电路板检测技术研究. E-mail:joolu@163.com
  • About author:卢盛林(1980-),男,博士生,主要从事基于图像的电路板检测技术研究.
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    粤港关键领域重点突破招标项目(东莞专项20061682);广东省、教育部产学研结合项目(2006D930304001)

摘要: 针对目前自动光学检测系统在进行焊点检测时容易出现缺陷误报和漏报,以及智能化程度不高的问题,提出了一种基于神经网络的检测方法.首先采用一种基于熵的多阈值自动图像分割方法来提取焊点;然后定义焊点图像的一系列特征,并通过实验对特征进行选择;最后建立用于焊点分类的BP神经网络.实验证明,基于神经网络的焊点图像检测方法具有较高的准确率.

关键词: 自动光学检测, 印刷电路板, 神经网络, 机器视觉

Abstract:

In order to overcome the error alarming and unintelligence of the automatic optical inspection(AOI) system for the solder joint inspection,a new inspecting method based on neural network is proposed.First,an entropy-based multi-threshold algorithm is adopted to automatically segment the image and to extract the solder joints.Second,a series of features of solder joints is defined and are selected according to the experimental results.Thirdly,a BP neural network is established for the solder joints classification.The high accuracy of the proposed method is verified by experiments.

Key words: automatic optical inspection, printed circuit-board, neural network, machine vision