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基于机器视觉与深度学习的PCB缺陷检测系统

  • 智能硬件竞赛作品——基于机器视觉与深度学习的PCB缺陷检测系统

    作品名称:基于机器视觉与深度学习的PCB缺陷检测系统
    参赛院校:仲恺农业工程学院
    指导教师:罗智杰
    团队成员:刘宇杰、刘宝强、黄健珍
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2021年参赛作品
    作品描述:

    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。


  • 智能硬件竞赛作品——基于机器视觉与深度学习的PCB缺陷检测系统

    作品名称:基于机器视觉与深度学习的PCB缺陷检测系统
    参赛院校:仲恺农业工程学院
    指导教师:罗智杰
    团队成员:刘宇杰、刘宝强、黄健珍
    数媒竞赛网2021年参赛作品
    作品描述:

    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。



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