基于机器视觉的雷达微波组件气泡缺陷检测方法研究

作     者：李傲杰 

作者单位：湖南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：毛建旭;段峰

授予年度：2023年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 081105[工学-导航、制导与控制] 0802[工学-机械工程] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：微波组件缺陷 视觉检测 图像拼接 图像融合 卷积神经网络 

摘      要：随着空中目标外形结构设计技术与隐身材料技术的发展,传统的探测雷达难以满足当前的需求,为了实现对弱小目标的探测,相控阵雷达得到了广泛的应用。微波组件是有源相控阵雷达的核心组件之一,因此生产稳定、高质量的微波组件对于保障相控阵雷达平稳运行至关重要。然而在实际生产过程中,受工艺水平、操作方式的影响,微波组件的电路基板会出现不规则气泡缺陷,当钎透率(指已焊接面积占总需焊接面积的百分比)低于某个阈值,表明微波组件质量不达标,如果应用于相控阵雷达将会影响雷达的探测能力,降低其寿命与可靠性。因此,检测出钎透率不合格的微波组件电路板是生产相控阵雷达的重要环节。但是,由于气泡缺陷目标尺度小、形状不规则、颜色不统一、背景干扰大,导致传统的缺陷检测方法在微波组件的气泡缺陷检测中效果不佳。 目前,微组装现场主要采用人工方式判断组件的钎透率,无法标准化,随意性比较大。本论文以雷达微波组件为研究对象,对图像拼接与融合技术、图像分割以及缺陷检测方法展开研究,提出了基于机器视觉的微波组件气泡缺陷检测算法,降低了主观误差,提高了钎透率计算的准确率。论文的主要工作如下: 1.针对微波组件不能在X-Ray设备一次完整成像的问题,在对传统的特征点提取算法和特征点配准算法进行分析的基础上,研究实现了一种基于AKAZE特征的微波组件图像拼接融合算法,通过采用非线性扩散滤波构建尺度空间和M-LDB特征描述算法生成描述符来提取图像特征,经过图像配准与图像融合后可生成完整、无鬼影、无裂缝、高质量的微波组件拼接图像,方便后续处理。 2.为了准确分割图像中的ROI区域,提出了一种基于改进Deep Labv3+网络的微波组件图像分割算法。该方法使用Mobile Net网络替换Xception网络以减少模型的参数量与计算量,同时引入通道注意力模块ECANet以提高模型的精度与性能。随后构建基板与钼铜衬底的数据集,并使用数据增强算法扩充数据集完成模型的训练。实验结果表明,本文研究的基于改进Deep Labv3+网络的微波组件图像分割算法在保证分割精度的同时,平均分割时间缩短为原来的69.1%。 3.针对气泡缺陷形状小且灰度值与背景相仿难以检测的问题,提出了一种基于K-means的自适应阈值分割算法。首先通过聚类算法将目标检测区域分为背景、气泡缺陷、焊球与电子元器件四类,然后将直方图信息转化为区间数据并根据先验知识计算出最佳分割阈值,最后计算钎透率并分割出气泡缺陷。实验结果表明,本文算法的检测准确率达到了85%以上,钎透率平均误差在10%以下。 4.设计并实现了微波组件气泡缺陷检测软件系统。结合微波组件气泡缺陷检测的需求设计了软件系统的各个模块。详细介绍了登录模块、用户管理模块、图像处理模块、日志管理模块和设置模块的设计与实现。该软件系统为本论文提出的微波组件图像拼接与融合算法、微波组件图像分割算法和微波组件气泡缺陷检测算法的实际应用奠定了基础。