基于贝叶斯模型的印刷电路板ECT图像分割与识别方法

摘要：

提出了基于高频涡流检测(high frequency eddy current testing,HF-ECT)扫描成像的印刷电路板(printed circuit board,PCB)在线检测方法,利用板中导线、焊盘、引脚与基材之间的电导率差异来提取涡流响应信号并成像,实现对导线断线、焊盘和引脚翘曲、脱落等损伤的高分辨率检测.首先根据线圈激励(频率高达2 MHz)下的涡流分布和成像特性分析印刷电路板的扫描图像特点,并研究图像的染色方法,以达到最佳的像素梯度分布特性;接着,提出基于贝叶斯模型的图像阈值分割和损伤区域提取方法,根据像素灰度分布的后验概率推导出图像分割的最佳阈值,通过对分割后二值图像的边界提取并对其中的损伤进行识别定位;最后将提出的方法应用到PCB的损伤检测中,验证不同条件下的损伤识别和定位效果.研究为印刷电路板的结构表征和损伤检测提供了一种新的途径.

关键词：印刷电路板、涡流检测、贝叶斯模型、阈值优化、损伤识别

所属期刊栏目：41

分类号：TP274.5(自动化技术及设备)

资助基金：教育部重点实验室开放基金;安徽高校自然科学重点项目;安徽工程大学中青年拔尖人才计划项目;安徽工程大学-鸠江区协同创新专项基金重点项目;安徽工程大学创新团队;安徽省重点研究与开发计划项目;安徽工程大学科技成果转化引导基金项目

在线出版日期：2022-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8