本文選題：機(jī)器視覺 + 焊點(diǎn)檢測(cè)��； 參考：《電子器件》2017年04期

【摘要】：為了提高電路板焊點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確率,提出了改進(jìn)的K-近鄰法。首先,采用工業(yè)相機(jī)采集圖像并選取470個(gè)焊點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本,利用模板匹配法對(duì)圖像中的焊點(diǎn)進(jìn)行定位。然后根據(jù)特征分布直方圖提取焊點(diǎn)的特征并繪制特征分布情況,選擇能區(qū)分不同類別焊點(diǎn)的特征作為有效特征。最后,建立改進(jìn)的K-近鄰法焊點(diǎn)檢測(cè)分類器,選取559個(gè)焊點(diǎn)作為測(cè)試樣本對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的K-近鄰算法檢測(cè)的準(zhǔn)確率96%以上,可以有效地提高檢測(cè)效率。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of solder joint detection, an improved K-nearest neighbor method is proposed. Firstly, the industrial camera is used to collect images and 470 solder joints are selected as training samples, and the template matching method is used to locate the solder joints in the images. Then, the features of solder joints are extracted according to the histogram of feature distribution, and the features of different types of solder joints are selected as effective features. Finally, an improved K-nearest neighbor solder joint detection classifier is established, and 559 solder joints are selected as test samples to test the model. The experimental results show that the accuracy of the improved K- nearest neighbor algorithm is over 96%, which can effectively improve the detection efficiency.
【作者單位】： 沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：遼寧省教育廳項(xiàng)目(L2013225) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272253) 寧省科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(2014231001)
【分類號(hào)】：TN41;TP391.41

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本文編號(hào)：2054756