基于PCA和粒子群优化算法的焊点缺陷识别

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 1次 | 上传用户：speedieke

【摘要】

：

针对生产线上的表面贴装技术(SMT)焊点图像的特点,提出了一种基于PCA和粒子群算法-误差反向传播(PSO-BP)神经网络的焊点缺陷识别方法;首先使用图像处理技术和CCD传感器对PCB焊点图像进行预处理,采用中值滤波、灰度图像增强、全局阈值法等方法,有效抑制噪声干扰并提高了图像对比度,提取出较好的图像特征;然后运用主成分分析法,提取包含焊点86.6%特征信息的5个主成分,并输入到经粒子群算法改进后

【作者】

：

廖坤锐陈卫兵杨雪

【机构】

：

湖南工业大学计算机学院

【出处】

：

计算机测量与控制

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

焊点缺陷主成分分析粒子群优化算法 BP神经网络 solder joint defectPCAparticle swarm optimizationBP ne

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