基于机器视觉与深度学习的PCB缺陷检测系统

本系统可以解决人工检测和仪器检测所带来的种种弊端，实现高速、准确的实时在线PCB缺陷检测，提高PCB板的产量和电子制造业的生产力，分为硬件和软件两部分。硬件部分整体设计功能的主要模块包括：图像采集装置中的核心控制器、图像传感器、无线传输模块和机械手。软件部分整体功能设计主要包含以下三个模块，图像预处理模块、基于深度学习的PCB缺陷检测识别算法和后台内容分析管理系统。该系统最终能准确定位PCB存在的缺陷部分，同时将检测到的缺陷进行分类分析，针对性的对生产线进行改进，提高产品的良品率，基于机器视觉与深度学习的PCB缺陷检测系统界面简洁明了，操作容易上手。该系统流程如下：通过机械手将PCB板放置在图像传感器下，硬件控制系统中以带有Raspberry Pi OS的树莓派为主控，与图像传感器模块通信，将图像数据传输到PC端的缺陷检测系统中进行图像分析检测，并将检测结果传回主控，主控接收到信号后于机械手上的MCU进行通信，进而通过MCU控制机械手上的舵机抓取PCB板进行质量好坏的分类，PCB板缺陷检测的结果也可以显示在显示屏上。