【摘 要】
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随着PCB板制造工艺的高速发展,实时检测板上元件是否正确焊接成为PCB板制造流程中一个重要环节。在常用的几类检测方法中,非接触式的图像视觉处理因实施成本低、算法灵活得到了
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随着PCB板制造工艺的高速发展,实时检测板上元件是否正确焊接成为PCB板制造流程中一个重要环节。在常用的几类检测方法中,非接触式的图像视觉处理因实施成本低、算法灵活得到了科研工作者的广泛关注和研究。
PCB视觉图像检测需要完成图像预处理、模板搜索机制以及图像分析和匹配三个环节。在进化策略广泛使用的研究背景以及继承国内使用遗传算法进行PCB板元件图像检测的思想下,本文提出了将粒子群算法作为搜索机制,与图像模板匹配方法结合进行元件检测的方法,并修改了种群收敛情况的判断条件,使得算法能够对PCB板元件焊接正确和焊接错误作出不同的判断。与传统的搜索策略和最新的遗传算法搜索策略相比,粒子群算法能够满足实时性应用对于检测速度的要求,并能有效优化元件模板搜索与匹配的过程。
针对基本粒子群算法在应用过程中因缺少变异机制导致PCB板上非匹配子图成为最后收敛区域的缺陷,本文增加了对停滞进化的粒子进行强制变异的机制,同时引入并改进了代间差分机制,改善了搜索子图间的信息交流。改进后的粒子群算法机制使PCB元件检测的实验效果得到一定提高。
在运行软件实现粒子群算法检测PCB板元件的基础上,本文设计了DSP开发板为平台实现检测系统算法的核心模块。针对DSP芯片的特点,本文对图像匹配函数进行优化,在不降低检测效果的前提下,缩短了在DSP硬件上计算子图与模板匹配的时钟周期。在CCS下的实验结果验证了采用DSP硬件平台实现粒子群算法检测PCB板元件具有一定的可行性,值得进一步的研究与实现。
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