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摘要 - 印刷电路板（PCB）可容纳在特定的粘结垫，线条和轨道布局中排列的各种集成电路（IC）组件。在整个制造过程中，在钻孔，蚀刻，剥离和其他阶段经常发生不规则或缺陷，从而影响电路板的性能和功能。其中许多缺陷与焊接垫和铜平衡有关，通过手动检查识别它们是耗时且容易出错的。这需要使用自动光学检查（AOI）。诸如模板匹配之类的实践通常需要两个相同的PCB，这些PCB使用数学算法进行比较以检测差异。但是，它们对观点变化和非刚性变形没有弹性。当前的检查过程主要集中于使用同型原理捕获的倾斜度从0到84捕获的PCB图像。此校正过程在7.96 s的最大运行时间内运行。然后，调整后的图像通过模式匹配单元进行分析，其中系统接收相同的PCB模式的图像，每个图像都表现出不同的缺陷。使用各种基于空间特征的匹配算法进行结构信息映射。使用SSI和MSE指标进行评估时，该模型的较高匹配百分比为99.67％，99.75％和99.30％，并且对于考虑了三种不同类型的PCB设计，该模型的错误率为0.343％，0.358％，0.358％和0.721％。总体而言，提议的系统有效地纠正了偏斜，准确地检测到异常，并且胜过传统评估系统。此外，根据通过分割方法的描述，该模型精确地识别PCB图像中缺陷的位置而不使用边界框。
在具有多种收购的PCB上的缺陷定位
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