Sa industriya ng electronics, ang printed circuit board (PCB) ay ang pangunahing bahagi ng iba’t ibang mga produktong elektroniko. Ang kalidad ng paghihinang ng mga bahagi sa PCB ay direktang nakakaapekto sa pagganap ng produkto. Samakatuwid, ang kalidad ng inspeksyon at pagsubok ng mga PCB board ay ang kontrol sa kalidad ng mga tagagawa ng PCB application. Isang kailangang-kailangan na link. Sa kasalukuyan, karamihan sa gawaing inspeksyon ng kalidad ng paghihinang ng PCB ay ginagawa sa pamamagitan ng manu-manong visual na inspeksyon. Ang impluwensya ng mga kadahilanan ng tao ay madaling makaligtaan at maling makita.

Samakatuwid, ang industriya ng PCB ay mapilit na nangangailangan ng online na awtomatikong visual na inspeksyon, at ang mga dayuhang produkto ay masyadong mahal. Batay sa sitwasyong ito, nagsimula itong paunlarin ng bansa. Mga Sistema ng Pagtuklas. Pangunahing pinag-aaralan ng papel na ito ang pagkakakilanlan ng mga depekto sa welding ng PCB board: pagkilala sa resistensya ng singsing ng kulay, pagkilala sa welding ng leakage ng bahagi at pagkakakilanlan ng polarity ng kapasitor.

Ang pamamaraan ng pagpoproseso sa papel na ito ay upang pagsamahin ang paraan ng paghahambing ng sanggunian at ang paraan ng paghahambing na hindi sanggunian upang makuha ang imahe ng PCB board mula sa digital camera, at gamitin ang mga pamamaraan ng pagpoposisyon ng imahe, preprocessing ng imahe at pagkilala ng imahe, pagkuha ng tampok upang mapagtanto ang awtomatikong pag-andar ng pagtuklas. Sa pamamagitan ng eksperimento ng maramihang mga imahe ng PCB, ang paraan ng pagpoposisyon ng mga tampok ng imahe ng PCB ay pinabuting upang makakuha ng tumpak na pagpoposisyon ng imahe.

Ang standardized na bahagi ng breakdown ay isang mahalagang bahagi. Ito ang circuit board at ang karaniwang board. Gawin ang unang hakbang ng isang eksaktong tugma. Sa bahagi ng preprocessing ng imahe, isang bagong paraan ng pagwawasto ng geometriko ang ginagamit upang itama ang imahe upang makakuha ng tumpak na mga imahe ng PCB at tumpak na mga coordinate ng pixel ng bawat bahagi, at magsagawa ng binarization ng imahe, median na pag-filter, pagtuklas ng gilid at iba pang mga pamamaraan upang makuha ang pinakamahusay na Pagkilala. Sa susunod na pagkilala sa imahe ng imahe ng epekto, ang mga tampok ay nakuha mula sa imahe pagkatapos ng preprocessing, at ang iba’t ibang mga paraan ng pagkilala ay pinagtibay para sa iba’t ibang mga depekto sa welding.

Paglalapat ng mga istatistikal na pamamaraan upang kunin ang medyo karaniwang kulay ng enerhiya upang tumpak na matukoy ang paglaban ng singsing ng kulay, at lutasin ang pagkakakilanlan ng paglaban ng singsing ng kulay mula sa segmentasyon ng kulay hanggang sa puspos na pagpuno. Tungkol sa mga geometric na katangian ng polar capacitor, ang pamamaraan ng geometric na pagkakakilanlan ay inilalapat sa aplikasyon ng welding ng pagtagas ng bahagi. Ang probabilistic recognition method ay nakamit ang magandang resulta ng recognition. Samakatuwid, ang pamamaraang ito ay may isang mahusay na halaga ng sanggunian para sa awtomatikong pagkilala ng PCB defect detection sa China.