基于图像处理的检测系统的结构参照此，可大致分为三部分：图像输入（采集设备）、图像存储和处理分析（计算机）、图像输出（显示器）。采用面阵CCD摄像头采集图像，可直接获得数字图像以便后续处理。计算机图像处理因相对模拟图像处理具有再现性好、精度高、通用性、灵活性高等许多独特的优点而发展迅速，同时基于图像处理的在线检测逐渐成为现代技术研究尤其是PCB检测技术研究的热点。由上述可知，技术成熟、性能可靠的AOI系统在国内还有很大的研究空间和市场潜力，同时发展快速的图像处理技术也成为检测技术研究的热点。在当前大批量工业自动生产过程中，用人工检查产品质量效率过低且精度不高。惠州在线光学检测方法

在PCB待测灰度图像的采集、传输过程中，由于光照不均或变化、CCD摄象机自身的电子干扰、成像的非线性、数字化过程量化噪声、传输过程误差、传动控制器件的轻微抖动以及人为因素等，都有可能使实际获得的待测灰度图在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免受到外部干扰和内部干扰，从而使质量降低或失真，包含噪声成分，信噪比降低。为了便于后续图像分析和理解，应在图像对比之前对待测图进行预处理，从而矫正失真，消除噪声，改善质量，提取感兴趣区域，把它变成一幅清晰的二值化灰度图以方便和标准图进行对比。惠州在线光学检测方法保证产品质量，降低劳动力成本，提高劳动生产率。

系统启动自检后，先将PCB标准文档数据输入转换，提取特征数据、绘制标准图全图显示，并按采集顺序分模块存储标准图到标准图模块库；根据标准图像范围特征设置检测运动行程和总模块号，同时进入成批在线检测，给出采集信号开始采集待测图模块并保存入待测模块库；采集完一个待测图模块后即开始对已采集图像模块进行缺陷位置检出，同时采集下一个待测图模块；当通过缺陷检出获得模块的缺陷目标位置后，进入缺陷特征分析，同时对下一个已采集图像模块进行缺陷位置检出。

在电路印刷板的生产过程中，已出现的可用的方法主要有人工目检、在线测试、功能测试、自动X光检测、激光检测和自动光学检测等多种。人工目检是**传统、**主要的检测方法，它是通过使用放大镜或显微镜，利用人工视觉来检查电路缺陷和进行标记或纠正操作，方便实用，成本低，但由于越来越复杂的PCB制造工艺以及高密度、细间距的产品要求所引发的视觉疲劳使得检测的质量和速度逐渐降低，越来越不满足生产需求；在线测试（ICT，InCircuitTesting）包括针床式测试仪和**式测试仪等方法，它是通过对电性能的检测判断线路连接情况，单件测试成本低，快速彻底短路开路测试，易于编程，但由于夹具成本、编程与调试时间、接触受限等问题使其检测能力仍具有很大局限性。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

国外设备开发商和电子制造商已经将机器视觉表观缺陷检测系统引入到流水生产线上，我国作为PCB生产和出口的产业大国，该项技术起步较晚，仍然有很多研究工作需要提高、完善，主要技术难点和问题在于如何提高缺陷的检测精度及识别分类的正确率，将具有稳定性、可靠性、实时性的自动光学检测设备投入工业应用。广东是PCB生产企业集中的地方，为了摆脱对国外技术的依赖，减少引进技术和设备的资金投入，启动研究PCB表观缺陷自动光学检测系统。随着电子产品组装密度的大幅提高，传统的一些测试技术，如ICT等，已不能适应SMT技术的发展要求。自动光学检测系统

自动光学检测（AOI）技术，也称为机器视觉检测（MVI）技术或自动视觉检测（AVI）技术。惠州在线光学检测方法

工业应用上的在线检测，狭义上是指在工业生产线上，加入某一环节以便对生产中某些参数或工作状况进行检测；广义上的在线检测应当包括检测与控制，即在生产线上运用各种传感器对被生产产品的某些参数实时检测，将分析测量结果所获信息与预先设定参数比较，然后根据比较差值(即误差信号)做出决策（如反馈调节、数据报表和报警等），以保证产品的质量和生产线处于比较好运行状态。在结构上，在线检测与控制系统主要由信息获取（传感器）单元、信息处理单元、结果显示单元、信息反馈单元和调执行机构等几大部分组成惠州在线光学检测方法

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