PCB自动光学检测数字图像处理技术：研究、开发和验证

本书主要研究了基于分水岭算法的面阵相机阵列PCB自动光学检测设备的若干关键技术；对PCB自动光学检测设备进行了深入的探讨；从机械结构设计出发，讨论了线阵型自动光学检测设备与面阵型光学检测设备的异同与优缺点；针对传统线阵相机的扫描进行深入了解和研究的同时，创造性地提出基于面阵相机阵列的扫描模式，通过计算在理论上证实了面阵相机阵列的特点及优势。对于高精度的PCB自动光学检测设备，运动控制机构与运动检测、补偿是极其重要的。运动的平稳可控是获取高质量图像的保证。图像采集和处理系统保证了图像的采集效率与处理效率。其间经过硬件选型、硬件搭建、软件搭建以及算法实现及验证等多个阶段。硬件选型阶段通过采取多种方案参数的优劣对比，实验数据的证实等方法选择合适的硬件作为搭建前的准备；硬件搭建阶段则通过满足相关需求，自主搭建完成系统所需的硬件框架结构，确保整个系统硬件部分的完整和统一；在软件搭建阶段则通过对相关检测需求的层层划分，编程实现软件界面相关功能；而在算法实现及验证阶段则通过对新算法的原理进行详细阐述，并描述其在应用实践中如何一步一步实现和改进，最终成为整个系统最为核心的部分。

在系统硬件框架结构设计和智能化图像采集系统集成方面做了大量的工作，主要包括相关硬件选型、硬件设计和加工方面，通过查阅相关书籍和市场调研，配合相关实验数据，选择最佳的解决方案并最终实现硬件的搭建环境；在系统软件框架结构设计和缺陷检测识别算法研究方面则做了大量需求分析和功能设计的工作，在算法实现方面也做了大量取材和验证的工作。本书主要完成了以下几个方面内容：

（1）构建整体系统框架结构设计，完成系统各种需求，在原有研发基础上提出切实可行的改进需求并实现相关环节。

（2）实现智能化图像采集系统的集成，通过选型对比，选择合适的硬件设备，配合理论验证，搭建相关硬件采集平台。实验证明采用面阵相机阵列单次曝光配合运动机构可以减少采集时间，提高采集效率。(www.xing528.com)

（3）完成缺陷检测识别算法的研究，根据算法实现流程，对比现有算法相关特点，通过实验结果证实，最终实现基于改进分水岭算法的缺陷检测识别算法。实验证明针对实际大小为600 mm×370 mm，分辨率为33334×20556pixels的板而言，本系统采用缺陷识别算法用时约11 s，通过测试可以发现该算法具有一定的自适应性且极大降低了错检率。

（4）完成整个系统的运行和调试，包括相关其他环节的运行和联调，切实保证整体的协调运作。

（5）完成基于改进分水岭算法的面阵相机阵列的PCB自动光学检测设备相关技术的研究与开发，并对系统进行验证，实验证明分水岭算法的可行性。