一种基于支持向量机的电路板焊接质量视觉检测方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的电路板焊接质量视觉检测方法，其步骤为：1)获取电路板焊接部分的图像；2)提取焊接图像的灰度直方图；3)采用基于熵的图像分割方法将焊接图像分割为3个色度带；4)每一个色度带上取其面积、重心纵坐标、二阶矩三个变量作为电路板焊接质量检测的特征量；5)将特征量作为支持向量机分类器的输入，以支持向量机分类器的三个输出值来判断焊接质量归属于焊锡正常、焊锡过量、焊锡不足三种情况，最后给出焊接质量结果。本发明能克服人工检测效率低、速度慢、精度低、漏检率高、检测人员容易疲劳等问题，提高电子制造生产自动化程度和产品质量。

主权项

1.一种基于支持向量机的电路板焊接质量视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取电路板焊点焊接部分的数字图像并提取所获取的数字图像的灰度直方图；数字图像的直方图表示为其中G表示数字图像中像素的总和，h表示灰度等级，g(h)表示图像灰度等级为h的像素个数；2)应用基于熵的图像分割方法将所述的数字图像分割为3个色度带；对于灰度值变化范围在[0，N-1]的数字图像，其直方图的熵用下式表示：用t_a表示图像分割的阈值，是灰度值0～255之间的数值，则不同阈值范围内的直方图的熵可表示为而总熵为取总熵H的导数，通过求解总熵H的导数为零时的点作为阈值，阈值个数L＝2，灰度级是从0～255，两个阈值将灰度分成三个区间，由此将数字图像分割成三个色度带；3)在每一个色度带上各取其面积、重心纵坐标、二阶矩三个变量为特征量，得到3个色度带的总共9个特征量作为用于电路板焊接质量检测的支持向量机分类器的输入量；支持向量机分类器的三个输出值用来判断焊接质量归属于焊锡正常、焊锡过量、焊锡不足三种情况，当某一个输出值大于0.5，则认为当前焊接质量归属于此类，从而由支持向量机的输出结果来判断电路板焊接质量；所述的面积为归一化面积A＝A_p/A_s，其中A_p为黑色区域部分面积，A_s为焊盘面积；所述的重心纵坐标为Y＝Y_p/Y_s，Y_p为黑色区域部分重心纵坐标，Y_s为焊盘长度；所述的二阶矩为