机器视觉在焊点检测中的应用
应用机器视觉技术检测电路板焊点
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要有 值 为 １的 区域 面积 大 于 阈值 ， 认 为 电路 板 焊 就
图像实际上是光 电信息 ， 因此 噪声的影响会导 致图像质量下 降， 图 ３ 使图像模糊 ， 至改变了 如 ， 甚
图像 的特 征 ， 图像 分 析 和识 别 带来 了 困难 。 图 ３ 给
照片。图像通过采集卡送人计算机进行处理 ， 同时
在 监视 器上 可显 示 当前 的 电路 板 ， 供人 工 检ｉ 。 贝 ０
化生产 中占有着 非 常重 要的地位。如何 提高检测 效率和检测准确性是 目前需要解决的问题 ， 采用机 器视觉技术与其它检测方式相 比， 它能够节约时 间
和节 省劳 动力 。 目前 ， 用机 器 视 觉 技 术 的检 测 系 采 统具 有速 度快 、 度高 、 接触 式 等优 点 。本 系统 是 精 非 对 电路板 焊 点 进 行 检 测 ， 主要 检 测 目标 是 ： 检测 焊 点 的有无及 指 出漏 焊 的位置 。
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图 ５ 灰度分布直方 图
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图 ６ 灰 度分 布直方图
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６期
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岩， ： 等 应用机器视觉技 术检测 电路板焊点
图 ９ 标准
图 １ 相减 的结 果 图 ０
２ ２ 判别 过程 ．
在本系统 中 ， 由于摄 像机 的位置 固定 ， 电路板
CCD视觉传感器在激光焊接中的应用
CCD视觉传感器在激光焊接中的应用在工业环境中，机器视觉应用日臻成熟，尤其在危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，用机器视觉来替代人工视觉提高了作业的准确性和安全性。
在激光加工领域机器视觉技术与激光加工技术开始融合，通过机器视觉的定位和引导实现高精度加工，降低了对高成本精密卡具的需求，提升设备精度，降低加工成本，本文简单介绍了CCD视觉传感器在激光焊接中的应用。
关键字：機器视觉检测系统;CCD视觉传感器;激光焊接机器视觉检测系统就是用工业相机代替人眼睛去完成识别、测量、定位、判断等功能。
视觉检测是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像采集系统和图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。
CCD视觉传感器使用高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以便捷地把数据传输给计算机，并借助于计算机进行图像处理。
激光加工是一种应用广泛的工业加工技术，利用对激光器的运动控制，实现高精度的打标、切割、雕刻、焊接等功能。
随着激光加工的工艺升级，传统技术已经不能满足工业加工对高精度高速度的要求，这使机器视觉检测技术与激光加工技术开始融合，通过视觉的定位和引导实现高精度加工，降低了对高成本精密卡具的需求，提升设备精度，降低加工成本。
一、CCD视觉传感器对于焊缝图像的采集CCD视觉传感器是基于仿生学研制的，在整个焊缝跟踪系统中就相当于人的眼睛，所以视觉传感器的精度对整个焊缝跟踪系统的精度来说至关重要。
CCD视觉传感器需要满足的是在实际焊接作业环境条件下的焊缝自动跟踪机器人系统对其提出的一系列要求，例如：可以对不同焊缝坡口形状以及不同焊缝坡口厚度的焊缝进行跟踪焊接;可以适用于持续的高温辐射、飞溅烟尘干扰、强烈的弧光、燃烧的气体等一些恶劣的焊接环境;可以从激光视觉传感器中获取到清晰可见的焊缝结构光原始图像等，这就决定了焊接过程中焊缝图像的特殊性。
基于机器视觉的自适应焊接技术研究
基于机器视觉的自适应焊接技术研究近年来，随着制造业的不断发展和智能制造技术的迅猛发展，各种自动化生产设备被广泛应用于生产领域。
其中，焊接技术是制造业中非常重要的一环。
传统的焊接技术主要依靠人工操作，无法满足高效、智能的生产需求。
因此，基于机器视觉的自适应焊接技术应运而生。
机器视觉是人工智能技术的一种重要应用，可以使机器模拟人类视觉，从而实现物体的识别和检测。
基于机器视觉的自适应焊接技术可以通过自动识别、定位和追踪焊缝，实现更加准确和稳定的焊接效果，有效提高生产效率和焊接质量。
一、自适应焊接技术的基本原理自适应焊接技术利用机器视觉系统实时获取焊缝图像信息，通过算法分析、处理和比较，对焊接过程进行数字化控制。
该技术主要包含焊缝检测、焊缝分类、焊接路径规划、优化焊接参数等几个方面。
首先是焊缝检测，采用机器视觉技术对焊缝进行实时检测和识别，确定焊接位置和焊接线路，为下一步的焊接路径规划提供数据基础。
其次，是焊缝分类，根据不同的焊缝类型选取不同的焊接参数和焊接策略，实现不同类型焊缝的有效焊接。
接着是焊接路径规划，根据焊接目标信息和焊接参数，自动生成最佳的焊接路径和焊接速度参数，实现最优化的焊接控制。
最后是优化焊接参数，根据不同的焊接类型和焊接材料，自动调整焊接电流、电压、焊丝进给速度等参数，以保证焊接质量和稳定性。
二、自适应焊接技术的优势相比较传统的焊接技术，基于机器视觉的自适应焊接技术具有以下优势：（一）高效节能。
节约人力，减少生产成本，提高生产效率；（二）应用广泛，可适用于多种焊接场景；（三）灵活性和自适应性强，可以自主识别、分类和调整焊接参数；（四）焊接质量稳定，精度高，可以保证焊接质量和产品质量；（五）真正意义上实现了智能化制造，推动了制造业的高质量、高效率和高精确度发展。
三、自适应焊接技术的应用领域自适应焊接技术目前被广泛应用于汽车制造、电子制造、航空航天和机械制造等多个领域。
例如，在汽车制造行业，自适应焊接技术可应用于车身焊接和底盘焊接等多个环节，可以大幅提高效率和质量。
视觉引导焊接技术主要应用场景
视觉引导焊接技术主要应用场景以视觉引导焊接技术主要应用场景为题，本文将介绍视觉引导焊接技术的定义、原理、优势以及主要应用场景。
一、视觉引导焊接技术的定义视觉引导焊接技术是一种利用计算机视觉系统进行自动化焊接的技术。
通过使用摄像头、传感器和图像处理算法等设备，实时监测焊接过程中的工件和焊缝，并根据预先设定的焊接参数和标准，对焊接过程进行实时控制和调整，以保证焊接质量和稳定性。
二、视觉引导焊接技术的原理视觉引导焊接技术的原理主要包括图像采集、图像处理和焊接控制三个步骤。
首先，通过摄像头对焊接区域进行图像采集，获取焊接过程中的实时图像。
然后，利用图像处理算法对采集到的图像进行处理，提取出焊缝的位置、形状和质量等信息。
最后，根据处理后的图像信息，控制焊接机器人的运动轨迹和焊接参数，实现对焊接过程的实时监测和调整。
三、视觉引导焊接技术的优势视觉引导焊接技术相比传统的手动焊接和固定焊接具有以下优势：1. 提高焊接质量和稳定性：视觉引导焊接技术能够实时监测焊缝和工件的位置，根据实际情况进行调整，从而保证焊接质量和稳定性。
2. 提高生产效率：视觉引导焊接技术可以实现自动化焊接，减少人工操作，节省人力资源，并且焊接速度更快，提高生产效率。
3. 降低人工成本和风险：视觉引导焊接技术可以减少对技术工人的依赖，降低人工成本，并且减少了人工操作带来的潜在安全风险。
4. 可适应不同焊接环境：视觉引导焊接技术可以适应不同焊接环境和工件形状，具有较强的适应性和灵活性。
四、视觉引导焊接技术的主要应用场景视觉引导焊接技术可以应用于各种焊接场景，主要包括以下几个方面：1. 汽车制造业：视觉引导焊接技术可以用于汽车车身焊接、车架焊接等环节，提高焊接质量和生产效率。
2. 航空航天工业：视觉引导焊接技术可以应用于飞机结构件的焊接，确保焊接质量和安全性。
3. 电子设备制造业：视觉引导焊接技术可以用于电子设备的焊接，提高产品的质量和可靠性。
4. 钢结构建筑：视觉引导焊接技术可以用于大型钢结构的焊接，提高施工效率和焊接质量。
机器视觉在电力设备检测中的应用
机器视觉在电力设备检测中的应用第一章机器视觉技术介绍机器视觉是一种视觉感知技术，是利用摄像机、计算机和数字信号处理技术等先进技术来实现自动化检测和测量，以及对工作过程和结果进行精确的控制和记录。
机器视觉系统通常包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等核心部分，是一种非常成熟的技术，在制造、物流、医疗等许多领域已得到广泛应用。
第二章电力设备检测中的应用机器视觉技术在电力设备检测中的应用越来越广泛，主要包括以下三个方面：1. 电力线路设备的巡检和维护传统的电力线路检测需要人工巡检，工作量大，难以保证检测结果的准确性。
而机器视觉系统可以利用高分辨率摄像机对电力线路的铁塔、导线、绝缘子等进行自动化检测，利用不同颜色和纹理等特征来区分正常部位和异常部位，提高了检测的准确性和效率。
2. 电力变电设备的缺陷检测电力变电设备包括变压器、开关柜、电容器等，其内部的缺陷常常会导致重大事故。
传统的检测方法需要人工拆卸设备，影响生产，而机器视觉技术可以利用高分辨率摄像机、红外热像仪等手段对设备的内部进行无损检测，从而提高了检测效率和准确性。
3. 电力架空线路施工质量检测架空线路的施工质量直接关系到整个电网的安全和稳定性。
传统的施工质量检测方式需要人工进行，存在检测不全面、检测结果难以保证准确等问题。
而机器视觉技术可以利用高分辨率摄像机对架空线路进行自动化检测，利用形态、颜色、纹理等特征来区分不同类型的构件和施工质量，从而提高了检测的准确性和效率。
第三章机器视觉在电力设备检测中的优势机器视觉技术在电力设备检测中具有以下优势：1. 高效性：机器视觉系统可以实现自动化检测和测量，大大提高了检测效率。
2. 精度高：利用机器视觉技术可以对电力设备进行精确的检测和测量，保证了检测结果的准确性。
3. 无损检测：机器视觉技术可以对电力设备进行无损检测，避免了传统的检测方法对设备的损坏。
4. 实时监测：机器视觉系统可以实时监测电力设备的运行状态，及时发现设备的故障和缺陷，保证了电力设备的安全和稳定性。
视觉焊缝识别原理
视觉焊缝识别原理视觉焊缝识别是一种基于计算机视觉技术的焊接质量检测方法。
随着工业自动化程度的不断提高，焊接作为一种常见的连接工艺在各个领域得到广泛应用。
然而，焊接过程中产生的焊缝质量问题对于产品的结构强度和使用寿命等方面都会产生重要影响，因此，焊缝质量的检测变得尤为重要。
视觉焊缝识别技术通过对焊缝图像进行处理和分析，实现对焊接质量的自动检测。
其基本原理是利用计算机视觉算法对焊缝图像进行特征提取和分类，从而实现对焊缝的缺陷和异常情况进行自动识别。
在视觉焊缝识别中，首先需要获取焊缝图像。
常用的图像获取方法包括摄像机拍摄、扫描仪扫描等。
获取到焊缝图像后，需要进行预处理，包括图像的灰度化、二值化等操作，以便后续的特征提取和分类处理。
接下来，利用计算机视觉算法对焊缝图像进行特征提取。
特征提取是视觉焊缝识别的核心步骤，其目的是从图像中提取出表征焊缝质量的特征信息。
常用的特征包括边缘特征、纹理特征、形状特征等。
通过对这些特征进行提取和分析，可以得到一个能够表征焊缝质量的特征向量。
在特征提取之后，需要进行分类处理。
分类是将输入的焊缝图像划分到不同的类别中，常见的类别包括焊缝正常、焊缝缺陷等。
分类的方法有很多种，常用的方法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。
这些方法通过学习已有的焊缝图像样本，建立分类模型，然后利用该模型对新的焊缝图像进行分类。
视觉焊缝识别技术的应用非常广泛。
它可以应用于焊接生产线上的焊缝质量检测，实现对焊接过程的实时监控和控制。
同时，它也可以应用于焊接设备的质量检测和故障诊断，提高设备的可靠性和稳定性。
此外，视觉焊缝识别技术还可以应用于焊接工艺的优化和改进，通过对焊缝图像的分析，找出焊接过程中的不足之处，提出改进措施，从而提高焊缝质量。
视觉焊缝识别技术是一种基于计算机视觉的焊缝质量检测方法。
它通过对焊缝图像进行处理和分析，实现对焊接质量的自动检测。
视觉焊缝识别技术具有应用广泛、效率高、准确性高等优点，可以在焊接生产中发挥重要作用。
机器视觉应用
机器视觉应用在当今科技发展迅猛的时代，机器视觉已经成为了一个备受瞩目的领域。
通过模仿人类视觉系统的能力，机器视觉技术能够使计算机系统能够感知和理解图像或视频，进而进行智能分析和决策。
机器视觉的应用已经渗透到了各行各业，并为人们的生活带来了诸多便利。
一、工业生产方面的机器视觉应用机器视觉在工业生产中的应用是最为广泛的领域之一。
在工业自动化生产线上，机器视觉技术可以用于产品检测、质量控制、零件装配等诸多环节。
例如，在电子产品生产中，机器视觉可以用于检测电路板上的焊点、元件位置等是否符合标准要求，从而提高生产效率和产品质量。
二、智能交通领域的机器视觉应用随着城市交通的不断拥堵和道路安全问题的突出，机器视觉应用在智能交通领域日益引起关注。
交通监控摄像头可以通过机器视觉技术实现车辆识别、违章抓拍等功能，从而可以更加准确地掌握交通情况，提高交通管理的效率。
同时，机器视觉技术还可以应用于无人驾驶汽车的发展，实现自动驾驶和智能导航等功能。
三、医疗健康方面的机器视觉应用在医疗健康领域，机器视觉技术同样有着广泛的应用前景。
医学影像处理是机器视觉技术应用的重要方向之一，通过对医学影像的自动分析和识别，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
此外，机器视觉还可以应用于手术机器人和远程医疗等领域，提高医疗服务的精准度和效率。
四、农业领域的机器视觉应用机器视觉技术在农业领域的应用也呈现出巨大潜力。
农业机器人可以利用机器视觉技术进行作物病虫害的检测和防治，实现精准喷药和施肥。
此外，机器视觉还可以应用于农产品质量检测、果蔬分级和采摘等环节，提高农业生产效率和产品质量。
五、安防领域的机器视觉应用在安防领域，机器视觉技术已经成为了一个不可或缺的工具。
通过智能监控摄像头的视觉分析，可以实现对异常行为的自动识别和报警。
同时，机器视觉还可以应用于人脸识别、身份验证等功能，提升安防系统的可靠性和准确性。
综上所述，机器视觉技术在各个领域的应用带来了巨大的变革和便利。
机器视觉在智能制造中的应用案例研究
机器视觉在智能制造中的应用案例研究1. 引言机器视觉是一种利用计算机和摄像机等设备对图像进行分析和处理的技术。
随着智能制造的快速发展，机器视觉在工业领域的应用越来越广泛。
本文将研究机器视觉在智能制造中的应用案例，并探讨其在提高生产效率、降低成本和提升产品质量等方面的作用。
2. 机器视觉在质量检测中的应用案例研究质量检测是制造业中至关重要的一环。
机器视觉可以通过对产品表面的图像进行分析，实现自动化的质量检测。
例如，某电子厂使用机器视觉系统对PCB板上的焊点进行检测。
系统能够识别缺陷、冷焊、过度和不足的焊料等问题，并自动将不合格产品分类和拒绝。
这一应用大大提高了质量检测的效率和准确性。
3. 机器视觉在装配过程中的应用案例研究装配是制造过程中的关键环节之一。
传统的装配过程通常需要经验丰富的工人进行操作，但是由于人为因素的限制，难以实现高质量的装配。
机器视觉可以通过对装配过程中的图像进行分析，辅助工人完成装配操作。
例如，某汽车厂在发动机组装过程中使用机器视觉系统，通过识别零件的外观和形状，指导工人对所有部件进行正确的配对和安装。
这一应用大大提高了装配的准确性和效率。
4. 机器视觉在物流领域中的应用案例研究物流是智能制造中的一个重要环节，而机器视觉在物流领域的应用也相当广泛。
例如，某仓库利用机器视觉系统对入库和出库的货物进行识别和分类。
系统能够自动识别物品的外观、尺寸和数量，并将其与数据库中的信息进行匹配。
这一应用极大地提高了仓库的物流效率和准确性。
5. 机器视觉在安全监控中的应用案例研究安全监控是制造业中不可或缺的一部分。
传统的安全监控系统往往需要人工监控和判断，容易出现漏报和误报。
而机器视觉系统可以通过对图像进行分析和识别，实现对安全风险的自动监控。
例如，某化工厂使用机器视觉系统对生产现场进行实时监控，识别危险源和不安全行为，并及时发出警报。
这一应用大大提高了生产环境的安全性和可控性。
6. 机器视觉在产品追溯中的应用案例研究产品追溯是保证产品质量和安全的重要环节。
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1.引言
如今伴随数字产品已在人们生活中的大量使用，半导体设备制造业得到迅猛的发展，键合机就是半导体封装其中很重要的一个工序，而焊线后检测（PBI：Post Bond Inspect）又是键合机提高机器性能，拓展机器功能的一个重要课题。
结果证明，PBI算法可以快速判定在指定位置是否存在球，也可以精准的计算球的位置和半径。
4.2PBI算法的应用展望
根据检测出来球的状态，位置和半径这些详细的信息，我们可以打开思路，在工业上会有非常多的具体的应用。本文只是浅谈几项该技术的具体应用。
1）.PBI算法一开始被提出来就是为了实现断线检测而开始被大家去研究的，断线检测就是机器取代替人工去找出没焊上线的次品芯片，相当于一个自动质检的过程（很重要，能省很多人力）。有了完善的算法之后，我们可以通过图像处理在理想位置附近寻找球的存在与否来判定焊线状况，很大程度上完善了机器的功能和提高了设备的效益。
4.PBI（焊线检测）的测验结果和应用展望
4.1PBI算法的测验结果
将PBI算法应用在设备上，通过大量的测试，得到了很好的实验结果。
以下是部分实验结果：
图4-1各种焊点正常下的PBI处理结果
图4-2各种焊点不正常的PBI处理结果
从图中我们可以知道，针对焊点正常的情况，不计环境的差异性，光路的差异性，球形的差异性，都可以用该算法，正确的找到球的位置和半径；而针对各种焊点不正常的情况，均没有误找的发生。
腐蚀的作用是消除物体消除物体边界点，使目标缩小，可以消除小于结构元素的噪声点；膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，，可添补目标中的空洞。
开运算是先腐蚀后膨胀的过程，可以消除图像上细小的噪声，并平滑物体边界。闭运算是先膨胀后腐蚀的过程，可以填充物体内细小的空洞，并平滑边界。
因为环境或者光路的复杂性，有的焊点并不标准，焊球会部分缺失，在这里利用闭运算完成补洞或者补边的操作。以下是图像膨胀腐蚀闭运算的结果：
图3-3图像膨胀腐蚀闭运算结果
3.4开圆运算和形状选择。
通过以上过程得到的区域，一般是很复杂的区域，不能直接得到有用信息，而从这些负杂区域中提取圆的信息，就需要使用图像形态学中的Open Circle（开圆运算）和Shape-Select（形状选择）。
开圆运算是针对复杂区域，根据一些先验条件进行形态学处理，消除小区域，平滑大区域。
增加图像对比度，放大差异信息，称之为图像增强。
包含了对比度变换、空间滤波等方法，
选取区域，使用非线性变换图像增强的示例如下：
图3-1图像增强示例
图片当中，区域内是图像增强后的效果。
3.2图像分割（image segmentation)
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过。包含了基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
关键词：半导体设备；机器视觉；焊点检测（PBI）；
Application of Inspect ball bonding with Machine Vision
Yang YinghaoLiuQingCui Jie
Abstract:Thisarticle introduces inspecting ball bonding with some MachineVisionalgorithmon process ofencapsulatingsemiconductordevice,which mainly contain Image Pretreatment,ImageSegmentationwithauto threshold, Imageexpanding, File up hole, Image connection, Generatecircle region , Inspect circularity shape, Calculate Circle radius. Then we can get a good method to achieve Inspecting ball bonding through makea lotofexperiments to decide the parameter.
形状选择是针对一组区域，根据设定的区域特征，选择出我们需要的区域。
我们可以根据设定理想的球半径和环形度等先验条件，进行开圆运算和形状选择，选出符合我们要求的球区域。并且计算球区域的半径。
图3-4图像开圆和选形的运算结果
从图中我们可以看出处理的结果。从复杂区域中利用开圆运算，舍弃小区域，平滑大区域，然后根据选形运算舍弃掉不规则的圆形区域，最后计算出球的半径。
本文选取的是基于自动阈值的图像分割方法来完成了图像分割。
其中，阈值T是根据图像区域的均值m，和方差a自动计算出来的。
经过图像分割所处理的结果如下图所示：
图3-2图像分割示例
图片当中的黄色的线是分割出来的区域边界。
3.3图像膨胀和腐蚀
腐蚀的原理是：用一个结构元素扫描图像中的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作，如果都为1，则该像素为1，否则为0.膨胀原理则相反，上诉的两种像素之间做“或”操作。
目前流行的焊线质检方式是焊完线后人工质检，浪费人力，且不能实时完成质检。而本文就如何利用机器视觉自动实现精准，快速，稳定的焊线后检测进行了讨论和研究——本文主要检测的是焊球的位置和偏差，得到了一种性能优越的图像处理方法，经过实验验证，精度可以达98%以上。
2.半导体机器视觉系统构成
机器视觉系统的主要目的是给机器或自动生产线添加一套类似人眼的视觉系统。其原理是由计算机或图像处理器以及相关的设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息。
2）在键合机的设备上有一个BTO的概念，指的似乎劈刀和镜头之间的间距，它的精准与否极大影响了焊线的精度。而因为焊线是在加热的条件下工作的，因着热胀冷缩的影响，BTO这个值是不断变化的，进而会出现打偏的情况，传统的解决方法是在键合头上加一套保温的装置，使键合头在打线的过程中能够削弱温度的变化，进而削弱BTO的变化，提高焊线精度。而新的解决方案是利用PBI检测技术检测出焊球位置的偏差来实时校正BTO。实现智能化，性能优越，而又节省成本。
机器视觉在焊点检测中的应用
杨英豪柳青崔洁
（中国电子科技集团公司第四十五研究所，北京101601）
摘要：本文主要阐述了利用图像处理的一些算法来对半导体封装过程中的焊点进行检测，主要包括了图像预处理，自动阈值图像分割，图像膨胀，空洞填充，图像连通，区域开圆运算，形状检测，计算区域特征等算法。并通过大量实验确定了参数，得到一种确实可行的应用方法去完成焊点的检测。
参考文献：
[1]蒋先刚.数字图像模式识别工程软件设计[M].中国水利水电出版社，2002
[2]陈兵旗.实用数字图像处理与分析[M].清华大学出版社，2006
[3]王小鹏.形态学图像分析原理与应用[M].清华大学出版社，2008பைடு நூலகம்
3）在其他半导体设备上的具体应用。
5.结语
综上所述，PBI（焊球检测）算法有着优越的性能，广阔的应用空间和高效的实用价值，并且随着半导体设备自动化程度的提高和生产规模的扩大，机器视觉将在其中扮演重要的角色，而PBI算法也将会在各种半导体设备中得到更为广泛的应用和发展。
在当今的科技领域里，软件算法的地位越来越重要，它以它的变化，节省成本，利于实现，高效大大加速了科技的进步和发展。希望更多的科技工作者投入到图像处理算法的研究和学习当中，为人类社会做出卓越的贡献。
机器视觉系统构成：
1.图像获取：照明光源，光学镜头，工业相机，图像采集卡。
2.图像处理：图像处理软件。
图2-1机器视觉系统
3.PBI（焊线检测）算法的原理及实现
原理：利用图像形态学的原理从图像中提取出球的信息，根据指定位置上的焊球信息，来判定焊线情况。
其形态学完成PBI的流程如下。
3.1图像增强（image intensification ）