CAJ | 학술논문

为了提高在线自动光学检测系统(AOI)的自动化程度,提出了一种基于增量聚类的智能焊点检测方法.首先,设计了在线智能AOI的系统框架.然后,根据焊点外观进行归纳分类,将关键子区域的面积特征应用于焊盘特征的量化与提取,将每类样本聚类为若干子类从而实现对多批次焊点的检测.最后,提出一种增量聚类算法,在线检测过程中系统可根据人工维修站反馈信息自动学习新的样本并调整相关检测参数.为了提高增量学习的效率,每次增量学习之前选择少量代表样本用于增量学习.采用提出的AOI系统检测焊点,准确率可达96.5％,平均每个焊点耗费9.3 ms.结果表明,本文提出的检测方法不仅可以对多批次的焊点缺陷进行有效识别,且对生产中工艺条件的变化有自适应能力,智能化程度较高,具有较强的实用价值.
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