1  方案设计

PCB缺陷自动检测系统硬件部分主要由工业相机、镜头、光源等构成。根据PCB样本尺寸及焊点区域的大小，选用500万像素的CMOS工业相机，配合25mm的变焦镜头。由于焊点表面呈弧形，对光源的反射散度较大，因此选用聚光效果优良的碗状光源，能够使相机获取足够的光源。

焊点检测算法主要包括特征提取和分类器构建两部分，具体算法流程。图像预处理主要有滤波和图像增强，可以有效去除噪音等影响，为后续处理提供更高质量的图像。将预处理后的图像进行分割，得到易提取特征信息的分割图像，然后提取二维特征参数集，通过该参数集完成分类器的构建以及训练，最终根据分类器结果判断待测PCB焊点样本是否合格。

2  图像预处理

通过相机获取的标准焊点区域灰度图，图像在采集过程中由于环境的影响，存在噪声、模糊等干扰因素，因此需要通过图像增强、滤波等图像预处理，提高图像质量。其中，直方图均衡化是图像增强中最常用的方法之一，通过将图像中的像素级出现的概率均匀化，从而增强其对比度。