ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕਸ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਦ ਪ੍ਰਿੰਟਿਡ ਸਰਕਟ ਬੋਰਡ (PCB) ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। PCB ‘ਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੀ ਸੋਲਡਰਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਪੀਸੀਬੀ ਬੋਰਡਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪੀਸੀਬੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਲਿੰਕ. ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੀਸੀਬੀ ਸੋਲਡਰਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਦਾ ਕੰਮ ਦਸਤੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਖੋਜਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ.

ਇਸ ਲਈ, ਪੀਸੀਬੀ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਔਨਲਾਈਨ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਉਤਪਾਦ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ, ਦੇਸ਼ ਨੇ ਇਸ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ। ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ। ਇਹ ਪੇਪਰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੀਸੀਬੀ ਬੋਰਡ ਵੈਲਡਿੰਗ ਨੁਕਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਰੰਗ ਰਿੰਗ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲੀਕੇਜ ਵੈਲਡਿੰਗ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਕੈਪੇਸੀਟਰ ਪੋਲਰਿਟੀ ਦੀ ਪਛਾਣ।

ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀ ਡਿਜੀਟਲ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਪੀਸੀਬੀ ਬੋਰਡ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਤੁਲਨਾ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਦਰਭ ਤੁਲਨਾ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸਥਿਤੀ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ. ਕਈ ਪੀਸੀਬੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੁਆਰਾ, ਸਹੀ ਚਿੱਤਰ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੀਸੀਬੀ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਟੁੱਟਣ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ. ਇਹ ਸਰਕਟ ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬੋਰਡ ਹੈ। ਸਟੀਕ ਮੈਚ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਪੂਰਾ ਕਰੋ। ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੁਧਾਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਪੀਸੀਬੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਸਟੀਕ ਪਿਕਸਲ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਬਾਈਨਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਮੱਧਮ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਅਗਲੀ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈਲਡਿੰਗ ਨੁਕਸਾਂ ਲਈ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪਛਾਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਅਪਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਰੰਗ ਰਿੰਗ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਮਿਆਰੀ ਰੰਗ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਰੰਗ ਦੇ ਵਿਭਾਜਨ ਤੋਂ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤ ਭਰਾਈ ਤੱਕ ਰੰਗ ਰਿੰਗ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ। ਪੋਲਰ ਕੈਪਸੀਟਰ ਦੀਆਂ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲੀਕੇਜ ਵੈਲਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਨਤਾ ਵਿਧੀ ਨੇ ਚੰਗੇ ਮਾਨਤਾ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦਾ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਪੀਸੀਬੀ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪਛਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਹਵਾਲਾ ਮੁੱਲ ਹੈ।