摘　要
電路板在現(xiàn)代電子設備生產(chǎn)中發(fā)揮著越來越重要的作用，它的質量直接決定了電子產(chǎn)品的質量和性能。因此，在工業(yè)生產(chǎn)中對電路板的檢測是極其有應用價值的。為了實現(xiàn)自動化檢測電路板缺陷，本文利用虛擬儀器及其機器視覺技術，開發(fā)了一種電路板視覺檢測系統(tǒng)。
本文對電路板檢測的發(fā)展歷程、虛擬儀器的概念以及機器視覺檢測系統(tǒng)的體系結構進行概述，并詳細介紹了圖像預處理、圖像識別和圖像拼接算法。
本文按照系統(tǒng)開發(fā)過程組織文章，包括系統(tǒng)總體方案設計、算法設計和系統(tǒng)實現(xiàn)幾部分，對系統(tǒng)開發(fā)中的每一部分進行了說明，并且系統(tǒng)實現(xiàn)進行詳細的分析：包括LabVIEW和數(shù)據(jù)庫連接的方法；LabVIEW和實時系統(tǒng)等其他硬件設備之間的變量共享的方法；西門子PPI協(xié)議、LabVIEW和西門子PLC之間的通信方法；數(shù)據(jù)報表打印的實現(xiàn)方法等。根據(jù)虛擬儀器的特點，采用模塊化思想來設計測試軟件，將軟件分為五個模塊：用戶管理模塊、圖像采集處理和識別模塊、運動控制模塊、數(shù)據(jù)庫管理模塊和報表生成模塊。
在電路板測試系統(tǒng)開發(fā)過程中，利用LabVIEW、IMAQ Vision Builder、Vision assistant進行編程，實現(xiàn)了圖像的采集、分析、識別；對檢測結果進行存儲。最后通過實驗表明，所設計系統(tǒng)對缺陷檢測能夠達到滿意結果。

關鍵詞　虛擬儀器；PCB；LabVIEW；模板匹配







Abstract
Circuit board is an important part of modern electronic equipment,its quality affects the performance of products.Due to the fatigue,subjectivity and speed requirement,manual inspection is ineffective to inspect every complex board.To realize defect inspection autom atically,some vision detection system for the PCB by Virtual Instrument and computer vision are studied in this article.
In this paper,we give a summary of the inspection of circuit board and the course of its development,the conception of virtual instruments,and then give a detail about the image preprocessing,image to identify and the image mosaic.
In view of the step of the development of a inspection system,we divide this paper into following units:system overall scheme designing,algorithm design and the system integration.We give a detail analysis of each unit,such as the method of connect labview to database;the variable shared between the labview and the real-time systems;Siemens PPI protocol; the method of connect labview to PLC;the method of generate the data report.
In this paper,the software development of the inspection system adopts labview,IMAQ Vision Builder and Vision assistant,both are powerfull image processing and analysis vision toolkits.The software realizes the function of image collection,image process,image recognition and storage the result of the inspection system.At last, experiments proved that the method discussed can be achieved with satisfactory results in the defect detection.

Key Words　Virtual Instruments; PCB; LabVIEW; Template match


目　錄
摘　要 I
ABSTRACT II
第1章　緒　論 1
1.1　課題研究的背景及意義 1
1.2　國內外電路板檢測的現(xiàn)狀 2
1.3 論文的內容及論文結構 3
1.3.1 主要研究內容 3
1.3.2 論文結構 4
1.3.3 系統(tǒng)的主要指標 4
第2章　機器視覺技術及虛擬儀器 5
2.1 機器視覺技術 5
2.1.1 機器視覺的概念 5
2.1.2 機器視覺的應用 5
2.1.3 機器視覺的硬件組成 6
2.1.4 機器視覺中的圖像處理技術 7
2.2 虛擬儀器技術 8
2.2.1 虛擬儀器 8
2.2.2 LabVIEW語言 10
2.2.3 IMAQ VISION圖像處理模塊 11
2.3本章小結 11
第3章　PCB板在線檢測系統(tǒng)的總體設計 11
3.1 基于PC的機器視覺系統(tǒng) 11
3.1.1 光源 11
3.1.2 光學鏡頭 11
3.1.3 圖像傳感器 11
3.1.4 圖像采集卡 11
3.1.5 計算機 11
3.1.6 圖像處理軟件 11
3.2 基于智能相機的機器視覺系統(tǒng) 11
3.2.1 智能相機的概念 11
3.2.2 智能相機的結構 11
3.2.3 智能相機視覺系統(tǒng)和基于PC的視覺系統(tǒng)的比較 11
3.3 智能相機NI 1744 11
3.3.1 智能相機的結構 11
3.3.2 軟件開發(fā)平臺 11
3.4視覺系統(tǒng)構建模型 11
3.4.1 照明系統(tǒng)的設計 11
3.4.2 系統(tǒng)總體的設計 11
3.5 本章小結 11
第4章　圖像檢測算法分析 11
4.1 數(shù)字圖像的特點 11
4.2 圖像的去噪 11
4.2.1 均值濾波 11
4.2.2 中值濾波 11
4.3 圖像的增強 11
4.3.1 直方圖均衡 11
4.3.2 灰度值變換 11
4.4 數(shù)學形態(tài)學處理 11
4.5 圖像預處理的結果 11
4.6 圖像的模式識別 11
4.6.1 模式識別算法的分類 11
4.6.2 模板匹配 11
4.7 本章小結 11
第5章　圖像的拼接技術 11
5.1 圖像拼接的原理 11
5.2 圖像配準方法分類 11
5.2.1 基于頻域的方法 11
5.2.2 基于空間域的方法 11
5.3 比值模板配準 11
5.3.1 比值算法的數(shù)學基礎 11
5.3.2 算法的改進 11
5.4 比值模板配準 11
5.5本章小結 11
第六章 PCB板檢測系統(tǒng)的軟件設計 11
6.1 系統(tǒng)主程序流程 11
6.2 用戶管理模塊 11
6.2.1 用戶模塊的功能 11
6.2.2 用戶模塊的工作流程 11
6.3 圖像采集模塊 11
6.3.1 直接讀取 11
6.3.2 圖像在線獲取 11
6.4 圖像處理和識別模塊 11
6.4.2 圖像識別 11
6.4.3 網(wǎng)絡共享變量 11
6.5 運動控制模塊 11
6.5.1 LabVIEW和PLC的通訊方式 11
6.5.2 LabVIEW和PLC的通訊程序設計 11
6.6 數(shù)據(jù)庫模塊 11
6.6.1數(shù)據(jù)庫的建立和連接 11
6.6.2數(shù)據(jù)庫的設計和操作 11
6.7 報表生成模塊 11
6.8 實驗結果與分析 11
6.9 本章小結 11
總結與展望 11
總結 11
展望 11
參考文獻 11