基于机器视觉的电子元器件质量检测技术研究

　　员佩 袁娜

　　【摘 要】基于机器视觉的电子元器件质量检测技术是一个重要的研究领域。随着电子元器件在各个行业中的广泛应用，保证其质量成了关键问题。传统的质量检测方法往往需要大量人力和时间，并且容易出现误判。因此，引入机器视觉技术进行电子元器件的质量检测具有重要的意义。鉴于此，本文围绕电子元器件展开讨论，深入分析机器视觉技术在质量检测中的应用。

　　【关键词】机器视觉；电子元器件；质量检测技术

　　引言

　　现阶段，电子制造业发展迅速，电子元器件发展速度不断提升，微型化已经成为主要发展方向，而电子元器件质量检测的难度也随之提高，对元器件各方面提出严格要求。传统人工质检办法在应用时，工作效率不高，经常被主观因素影响，出现错误的概率较高。对此，针对电子元器件的形状缺陷，应该加强对机器视觉检测技术的研究与应用，构建完善的质量检测模型，实现检测的自动化、标准化目标。

　　一、机器视觉检测技术概述

　　（一）机器视觉检测技术

　　机器视觉技术主要是应用相机和图像处理算法，使计算机能够感知和理解图像或视频中的内容。该技术具有低成本、易实现等优点，即便是在恶劣环境中，也可以将检测任务顺利完成，检测速度快，检测结果精准度高。近年来，在计算机硬件设备性能的不断优化下，加之数字图像处理技术愈发成熟，技术应用的范围愈发广泛。

　　20世纪50年代，机器视觉第一次被提出，并尝试在二维图像的识别以及分析工作中使用。发展到70年代，机器视觉技术得到快速发展，国外一些重点大学纷纷开设与“机器视觉”相关的课程。90年代末期，我国引进机器视觉技术，经过多年的发展，该技术在我国愈发成熟，技术水平已经在全世界遥遥领先。

　　（二）机器视觉检测技术的应用优势

　　机器视觉技术在电子元器件质量检测中有许多显著的优势，诸如高精度、高效率、全面性、自动化和追溯性等，可以为电子行业提供一种可靠、先进的质量检测方法。

　　（1）高精度、高效率。与传统的人工检测方法相比，在电子元器件质量检测中，强化对机器视觉技术的应用，具备可靠和高效的优点，可提高生产效率和降低人力成本[1]。

　　（2）全面性。在电子元器件质量检测中，涵盖的内容较多，诸如外观缺陷、尺寸偏差、组装错误等。在机器视觉技术的支持下，可以确保产品的质检符合标准要求，让质量检测更具有全面性，减少因质量问题带来的损失和风险。

　　（3）自动化。将机器视觉技术应用在电子元器件质量检测中，能够处理大量的数据，并进行自动化的分析和判断。通过使用适当的算法和模型，可以快速准确地识别出电子元器件中的问题，如焊接不良、短路等，提前发现潜在问题，并采取相应的措施进行修复和改进，让电子元器件的质量得到保证[2]。

　　（4）追溯性。利用机器视觉技术检测电子元件器的质量，还能实现追溯，对整个检测过程完整记录，对每一个电子元器件进行唯一标识和跟踪，确保产品的可追溯性和质量溯源，从而帮助企业建立完善的品质管理体系。

　　（5）多元化。机器视觉检测技术广泛应用于各个领域，如工业制造、智能交通等。在工业制造领域，机器视觉可以用于产品缺陷检测、尺寸测量等。在智能交通领域，机器视觉可以用于车牌识别、交通监控等；在医疗诊断领域，机器视觉可以用于疾病检测、影像分析等。

　　二、电子元器件产品常见故障分析

　　电子元器件产品常见故障分析是一个重要的话题，可以帮助检修人员更好地理解和解决电子产品中可能出现的问题。当前，比较常见的电子元器件产品故障有三种：

　　（1）电路连接点开路故障。此故障在电子元器件中出现的频率较高，经分析可知，主要是因为电路连接点可能发生了松动或断开而导致开路故障，或者连接器插针没有正确插入、锁定，也有可能连接点接触不良引起的。同时电路连接点处的焊点可能会因为温度变化、机械应力或焊接质量问题而开裂，最终出现电路开路问题。

　　（2）元器件损坏。当电子元器件接收到超过其承受能力的电流时，可能会发生损坏。这可能是由电路设计错误、电源故障或其他外部因素引起的。在安装、运输或使用过程中，如果受到剧烈的震动或冲击，元器件也可能会受损[3]。

　　（3）软件故障。这一故障会对电子元器件的质量造成较大影响。在利用电解电容器期间，暴露出较多不良问题，诸如漏电等。但因为故障具有隐蔽性特征，很难被发现，因此无法对元器件进行全面检测，导致故障不能在第一时间得到处理，故障的蔓延导致电子元器件产品质量下降。

　　三、基于机器视觉的电子元器件质量检测技术研究

　　（一）电子元器件图像预处理技术

　　为确保电子元器件质量检测能有序推进，应该采取预处理图像，主要从以下几个方面展开：

　　（1）图像畸变校正。在预处理电子元器件期间，图像畸变校正是比较常见的一种方法，目的是要将镜头畸变等因素导致的图像失真问题彻底消除。在进行畸变校正时，应该对校正需要的图像样本全面收集，包括已知形状、几何特征等图像。同时利用相机标定算法，完成相机的标定工作。在这一步骤中，旨在确定相机内部的具体参数，包括主点坐标等，并且要明确外部参数，如相机旋转等。利用校准板对畸变参数科学估计，校准板上的特定几何结构可以通过计算与实际几何结构的差异来确定畸变参数。根据估计的畸变参数，畸变校正需要校正的图像。此过程可以将图像中的各个像素作为依据，结合畸变模型，重新进行映射。对校正之后的图像认真检查与分析，确定最终的结果能否达到最初标准。可以利用参考物体或者特定几何结构完成定量评估，对畸变矫正之前与之后的差异进行对比。通过对图像进行变换，将畸变后的图像映射回原始状态。在此过程中，会涉及对图像进行几何转换，如透视变换或径向畸变校正。透视变换可以校正图像中的透视畸变，使得平行线在图像中仍然保持平行。根据具体要求，可以进一步使用其他图像处理技术，继续处理校正后的图像，如去噪、边缘增强等。这些操作方法可以帮助消除图像中的畸变，提高电子元器件图像预处理的准确性和可靠性。

　　（2）图像去噪。在获取图像期间，因为被环境、硬件质量等因素干扰，图像噪声问题出现概率较大。这种噪声会对有效信息的获取造成影响，甚至会出现误检的情况，因此要做好图像去噪工作。电子元器件在图像采集时，噪声的来源主要有两种，其一，由于没有良好的照明条件，加之传感器温度高，最终出现噪声，这种属于高斯噪声。其二，电子元器件质量检测需要在生产车间实现，该环境复杂，经常被电磁影响，致使噪声产生，此种属于脉冲噪声。在高斯噪声去噪期间，利用非局部均值去噪，计算像素周围领域的相似度来去除高斯噪声，用整个图像的信息进行噪声估计，可保留图像细节。针对脉冲噪声去噪，可以运用数字滤波器，诸如低通滤波器，削弱高频信号来滤除噪声。也可以通过多次采样并对采样值进行平均，减小脉冲噪声的影响，提高信号的质量。

　　（二）基于YOLO网络的电子元器件检测与识别

　　YOLO网络是目前较为常见的目标检测算法。在电子元器件检测和识别过程中，应用此种方式，能够对输入的图像合理分割，让其形成固定大小的网格，并预测出每一个网格中的位置以及类别。该方法能实时检测图像中的目标，适用于对实时性要求较高的应用场景，并且不需要事先提取候选区域，大大减少了计算量。此外，还能检测出图像中的多个目标，将它们的位置和类别一起输出，促进检测精准度的提高。

　　（1）网络结构。利用YOLO网络，运用区域建议网络思想清除连接层，之后借助卷积层，对目标框的偏移、置信度精准预测，最终确定元器件目标概率以及具体位置。在利用该检测方法时，应该通过深度学习网络，实现多级特征的融合，展现出结构性。同时依照不同细粒度特点，适当增加目标检测的鲁棒性。在对细微特征检测时，为促进模型检测能力的增强，还要将多级特征图整合在一起，完成不同类别的精准检测。YOLO网络结构通常是由池化层、卷积层组合而成，在特殊环境中，可以为检测工作提供辅助，提升检测的效率与精准度，在规定时间内将检测工作完成。但是在具体检测阶段，因为采集的图像以及目标对象单一，所以即便没有YOLO网络结构的支持，也能完成后相应工作，节约检测的时间。

　　（2）网络训练。选择合适的参数对电子元器件进行网络训练。如果选取的参数大，会对网络训练的效率产生影响。并且，参数选择不合理，还会引发收敛难度大的问题。然后选择适合的数据集，在网络训练中，带有标签的数据集可以为训练提供依据。最后选择损失函数，实现稳定收敛的目的，提升网络训练效果。

　　（三）基于图像配准的电子元器件质量判定

　　在电子元器件质量检测过程中，图像配准技术可以对图像快速处理，是目前应用效果较好的技术之一。图像匹配的目的是要在一大幅图像将目标元件精准找出来，提升电子元器件质量检测的精准性和可靠性。在图像配准期，需要将即将配准的图像转换到和标准图像相同的位置上，让不同的图像可以在相同的物理点上逐一相对，最终找出最合适的映射关系，提升电子元器件质量检测效率。

　　在图像配准期间，需要保证模型空间变换的精准性，让刚性、放射等变换顺利完成。同时严格依照图像配准相似的原则，保证模板图像和度量配准后的图像具有较高的相似度，加快最佳变换参数的找寻速度。此外，在对参数找寻期间，应用的方式方法必须达到最佳。现阶段，比较常见的方法有迭代法、穷举法等，对电子元器件质量检测效果的提升有促进作用。

　　（1）图像配准步骤。

　　在电子元器件质量检测期间，图像配准技术的应用，需要严格依照流程进行，确保检测结果能达到最佳。

　　①特征检测。在图像配准过程中，此环节是关键，与图像配准的稳定性、精准性密切相关。因此在具体检测中，检测的特征应该确保是两幅图像共有，并且这一特征对变换的敏感度不高，不会被平移、旋转等影响。现阶段，比较常见的线特征有直线、曲线等，点特征主要包括特殊边缘点、角点等。

　　②特征匹配。此过程的目的在明确特征之间的对应关系。在实际匹配中，需要以检测的特征作为依据，如角点等。针对每个提取出的特征点，准确计算出描述子，应用比较常见的方式有ORB描述子等。在进行图像特征点匹配期间，采用计算的方式，找出描述子之间的相似点或者距离。因为特征匹配出现错误的概率较大，因此要对匹配的结果过滤。依照匹配的特征点，对图像之间的变换关系科学评估，如缩放、平移等。

　　③图像变换。以获取的几何变换参数为依据，对需要配准的图像实施映射，最后在模板图像的坐标空间中体现。在变换图像期间，因为受人为等因素干扰，会出现点坐标不是完整像素的问题。针对这一情况，在处理过程中，可以借助插值函数解决，诸如双线形插值等，但具体应用何种方式还要结合实际情况而定，确保问题能彻底解决。

　　（2）图像配准方法

　　①以灰度信息作为核心的图像配准方法。在参数空间中，合理使用寻优算法，将相似度最大变换参数精准找出。此方法在应用期间，可以将以往繁琐的图像预处理流程简化。但针对通过旋转方式转换过来的图像配准，需要经过大规模的计算，很难满足高精准度的要求，并且在非线性形变配准中的适用性不强。

　　②以变换域信息作为基准的图像配准方法。图像在经历几何变换过程中，可以直观体现在相关领域中，借助对图像估计的方式，计算出在频域内与之相对的变换参数，最后确定空间域上的几何参数，提升图像配准的精准度。在利用此方法进行图像配准时，能够对图像的缩放、平移等作出准确估计，同时对独立噪声的敏感度不强。

　　③以特征信息为基准的图像配准方法。为提升电子元器件质量检测的合理性，在图像配准期间，也可以将特征信息为基准，有针对性地对图像进行配准，对特征点精准提取。在两幅图像中寻找具有相似特征的点来进行对齐，如角点、边缘点等，然后计算两幅图像中特征点的相似性，找到它们之间的对应关系，从而实现图像的配准。在对变换模型参数获取后，将匹配图像和模板图像对齐后放在相同位置上。此方法的匹配准确度高。

　　结束语

　　综合而言，基于机器视觉的电子元器件质量检测技术具有准确、快速和可靠的特点，可以大大提高电子元器件的生产效率和质量，减少人为因素的干扰。在今后发展中，随着机器学习和深度学习等技术的不断发展，基于机器视觉的电子元器件质量检测技术将会更加智能化和自动化。因此为提升电子元器件质量检测效果和水平，应该强化对技术的应用和研究。

　　参考文献：

　　[1] 杨磊. 浅析航天电子元器件质量控制与可靠性保障[J]. 产业创新研究,2021(24):94-96.

　　[2] 石锦成, 刘鑫, 刘蜜等. 电子元器件产品外观质量智能检测技术研究[J]. 仪表技术与传感器,2020(12):101- 104,109.

　　[3] 吴永乐. 电子元器件产品质量自动检测技术的研究与应用[J]. 中国新通信,2016,18(19):88-88.