一、直接成像技术在PCB中的应用（论文文献综述）
姜旭[1]（2021）在《基于DMD的大面积PCB曝光性能优化的研究》文中指出光刻技术是印刷电路板（PCB）制版的核心技术,目前大批量生产PCB采用掩模光刻技术,通常选用菲林片制作掩模,制作速度快、成本低,但使用菲林掩模制版精度低,而且化学试剂会严重影响环境和人体健康。因此,更具环保价值的无掩模光刻技术迅速发展。其中数字微镜器件（DMD）作为无掩模光刻的关键器件,具有高速、灵活、分辨率高等优点,将其用作数字掩模可取代菲林片等物理掩模版,实现无掩模光刻。在基于DMD的大面积PCB制版中,曝光性能直接影响着PCB的质量与制版的经济效益。因此,本文对制版技术中提高曝光效率和曝光精度两方面进行研究。大面积PCB曝光通常使用步进式光刻模式,该模式通过精密运动平台控制DMD从起点到终点沿S型路径曝光,但该路径可能包含无需曝光的坐标,造成曝光路径冗余。对于线路疏密程度不均匀的大面积PCB,路径冗余严重影响曝光与生产效率。针对上述问题,提出一种基于聚类思想的改进蚁群算法。仿真结果表明,对于线路疏密程度不均匀的大面积PCB,使用本文算法规划路径与S型路径相比,曝光效率提高68.3%,与蚁群算法规划路径相比,曝光效率提高41.8%。由于DMD微镜的光学特性与加工平台机械装调误差,导致大面积曝光图像存在边缘锯齿、表面空隙以及拼接错位等问题,严重影响PCB图形的精度与质量。本文通过校正误差改善PCB图形的精度与质量。实验结果表明,对于边缘锯齿与表面空隙问题,在原锯齿大小约为一个像素尺寸的情况下误差减少50%,表面空隙被完全填补。对于拼接错位问题,在像素中心偏移0.1mm～0.5mm的误差范围内误差减少80%,在低倍显微镜下观察PCB图形无线路错位情况,符合电路板外观质量检验标准。在基于DMD的无掩模光刻技术中,通过路径规划和误差校正完成大面积PCB曝光性能的优化,可提高PCB生产的效率和曝光精度,使其更适用于工业上的大批量生产,为无掩模光刻在大规模制造中提供良好的技术基础。
廖文杰[2]（2021）在《面向SMT的高精度元器件自动定位算法》文中研究说明关于PCB元器件自动定位是电子设计自动化领域一个重要的应用型研究任务,PCB元器件自动定位的目的是为了实现PCB元器件在机器进行贴装元器件的过程中,能够准确地贴装每一个元器件,减少人工去检查贴片位置的中间过程。人工智能发展的今天,极大地推动了工业自动化领域的发展,SMT自动贴片技术的发展在现阶段已经相当成熟,2018年美国“电子复兴计划”,强调美国制造业将人工智能的应用转移到电子智能制造产业,我国对于工业智能化方向的重视也逐渐提高,但是主要的核心技术还是依靠欧美等科技发达国家的技术,因此本文的研究主要是关于计算机视觉在工业自动化方向的应用,提高自主研发的竞争力,降低制造成本。本文的主要研究是对PCB图像中元器件的自动定位算法的研究,算法主要采用基于传统的数字图像处理的元器件自动定位和基于图卷积神经网络算法的元器件自动定位两种方法的研究。基于数字图像处理的元器件自动定位算法包括图像采集成像系统、图像预处理、元器件的匹配以及单应变换等步骤来实现PCB元器件的自动定位。自动定位过程中需要对PCB图像的偏置角度进行校正,因为像素待匹配点在与物理坐标点进行匹配的过程中,由于元器件之间比较密集,对于点与点之间的角度、长度要求比较严格,误差较大的情况下会导致像素坐标点与物理坐标匹配错误的现象,进而影响整个PCB图像元器件定位的精度,因此需要对PCB图像的偏置角度进行校正,提高PCB图像元器件初定位的精度。基于图卷积神经网络的元器件自动定位算法包括构建卷积神经网络提取特征、构建图结构、节点信息聚合以及反卷积输出结果等步骤来实现PCB元器件的自动定位。由于PCB图像中元器件的大小差异性较大,因而在对图像数据进行分割的过程,分割的方式会影响网络模型的训练效果,因而在实验过程对不同的分割方式的实验结果进行对比,选择最好的一种分割方式的数据集。本实验的定位算法还存在不足,希望在后续的研究中能进一步提高定位的准确度和精度,可以推动PCB元器件自动定位算法应用于实际生产中,实现SMT自动贴片机的自主研发,赶超国外的元器件自动定位技术,提高核心竞争力,对国内工业自动化的发展尽一份力。
顾红宇[3]（2021）在《高分辨率空间相机驱动及高速数据传输研究》文中研究表明高分辨率成像系统在航天遥感、工业检测、医疗成像等诸多领域都发挥着非常重要的作用。为了获取更高分辨率的遥感图像数据,对相机存储量、传输带宽、采样速率都有更高的要求。随着CMOS传感器制造工艺的提升,CMOS相机逐渐应用到空间探测领域。国内在高分辨率高速成像领域的研究受限于国外芯片进口限制,相关研究水平相对落后,因此,采用国产芯片技术开展高分辨率高速空间相机研究工作具有重大的实用价值和研究意义。本文基于长春长光辰芯公司所研发的一款高性能CMOS图像传感器GL1608,进行高分辨率高速空间相机系统研究和设计,主要工作有以下几点:（1）设计了系统总体架构。通过分析目前成像系统的研究现状,提出了系统的性能指标要求,完成系统中所需核心器件的选型工作。前端采集器选用GL1608图像传感器芯片,核心处理芯片选用Xilinx公司的ZYNQ7000系列的XC7Z035,缓存模块采用DDR3-SDRAM,数据传输接口选择SFP+光模块。（2）对本系统的硬件平台进行搭建。基于CMOS图像传感器GL1608设计了图像采集电路,信号处理电路和数据传输电路。遵循高速PCB设计原则,完成了前端图像采集板和信号处理板的设计与测试。（3）设计了基于ZYNQ-7035的系统软件,实现了FPGA部分的时序逻辑设计和ARM部分的寄存器控制设计。时序逻辑部分采用自顶向下的设计模式,包括顶层文件CMOS驱动控制,以及SPI总线控制、数据串转并及对齐控制、数字图像处理、DDR3-SDRAM的读写控制和SFP+光通信子模块。（4）搭建系统测试平台,完成高速成像实验。借鉴目前己有的测试方法与测试经验,对相机系统MTF和SNR核心指标进行测试和评价。
张露文[4]（2021）在《PCB图像表面缺陷检测算法研究》文中研究指明在当今信息时代的背景和进程下,作为信息技术载体和媒介的印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）,从我们日常生活中经常接触和使用的手机、电脑等各类电子产品,到军事中的飞机、卫星等领域都有着广泛的应用。由于工业生产中对PCB更高的要求加之现在的电子产品高度的集成化,PCB板的生产更加细化、走线结构更加复杂,从而导致PCB板带有缺陷的概率大大提升。PCB板必须保证线路连接、线距以及外观等指标都符合工业生产中的标准要求,任何一个环节出现问题或瑕疵都会影响PCB的最终质量,变成不能流入市场的废板。PCB板常见的缺陷有短路、断路等物理缺陷,即真缺陷;同时,还有灰尘、氧化等伪缺陷。存在真缺陷的PCB是不允许进入市场的,存在伪缺陷的印刷电路板是可以经过清洗之后投入使用的。由于对PCB板精细的生产要求,传统的缺陷检测方法例如人工目测等技术难以支撑工业流水线上对PCB板细化、高效、精确的检测标准。故而在满足效率的情况下生产符合质量的PCB板,将不符合质量标准的PCB板剔除出生产线避免其流入市场尤为重要。为此,本文从降低PCB的误检率,提高PCB图像缺陷的识别率和降低算法复杂度角度考虑,提出了PCB图像表面缺陷检测算法,实现了对PCB的高效、快速、准确的检测。基于对PCB图像缺陷检测的研究和分析,提炼出了论文的几个研究方向如下:1、在PCB图像预处理方面,首先通过Hough变换对数据库中的PCB图像进行倾斜校正,为后续对PCB图像进行滤波预处理奠定基础;其次采用形态学自适应图像增强算法对PCB图像进行增强,凸显出了PCB图像的边缘信息;最后采用改进NLM的PCB图像去噪算法对PCB图像进行去噪并且与传统的去噪算法进行了对比实验。2、在PCB图像的缺陷特征提取方面,首先采用基于分水岭的PCB图像分割算法对缺陷图像进行缺陷和非缺陷区域的分割,便于之后进行特征提取;其次采用基于连通分量提取算法对PCB图像的缺陷进行粗定位,大致提取出缺陷的位置;最后,采用基于改进的区域生长法对PCB图像进行缺陷检测及特征提取。3、在PCB图像的缺陷检测方面,针对PCB缺陷检测效率低、误检率高、漏检率高的问题,本文构造了一个PCB缺陷检测网络。首先,将Faster R-CNN与特征金字塔卷积网络相结合应用于PCB缺陷检测问题。对于数据库中的693张PCB图像采用数据增强技术进行扩充,在扩充的数据集上训练Faster R-CNN模型。其次,在缺陷特征提取阶段,采用VGG16网络对PCB图像进行缺陷的特征提取;设计适合的锚点,采用多尺度特征融合的技术对PCB图像进行缺陷检测。最后,为了去除重复框,降低误检率,在缺陷检测的后续步骤采用了SoftNMS算法提高PCB图像缺陷检测的精度。目前学者对PCB图像的缺陷检测算法在缺陷识别率和算法鲁棒性方面存在一定的不足,本文针对这些不足主要在以上3个方面对PCB图像进行研究。对PCB图像的实验结果表明:本文提出的算法对PCB图像去噪、特征提取、缺陷检测方面效果显着,可以有效识别PCB短路、断路、孔洞缺失、灰尘、氧化等缺陷,算法的鲁棒性强,能满足对PCB图像缺陷检测的要求,具有一定的实用性,PCB图像缺陷检测的效率也有明显提高。
张聪林[5]（2021）在《CCD成像技术在PCB数控铣床的应用研究》文中研究说明印制电路板（PCB）是搭载芯片及元器件的核心集成件,其制造品质决定了通讯、高性能计算机、国防装备等高端装备电子系统的安全性和可靠性,随着电子元器件向集成化、微型化、高性能化趋势发展,PCB制造精度要求也日益增加。PCB制造工艺中的轮廓成形是一道重要的加工工序,其加工方式主要有:剪切加工,模具冲压加工,数控铣削加工。几种加工方式中,PCB数控铣削的成形精度最高（±0.1～0.06mm）。随着电子行业的不断发展,PCB的成形精度要求进一步提高,部分精密PCB成形精度要求达到±0.05mm,现有通用PCB铣床难以实现此类PCB的加工要求,本文针对精密PCB铣削成型加工需求,以市场上主流PCB数控铣床为基础,首次将CCD图像技术引入到PCB加工,在数控铣削定位基础上进行创新,开展带CCD偏差补偿的PCB数控铣床的辅助定位研究,旨在不改变原有机床机构基础上,通过增加辅助机构消除或减少PCB定位误差,从而提高铣床铣削成型精度。首先,根据PCB数控铣床结构及控制特点,对比分析提升其加工精度的技术方案,从经济性及时效性出发,确定了通过增加辅助机构来提升铣床加工精度的技术路线。通过辅助构件对比分析,最终确定技术方案为:在铣床Z轴增加CCD工业相机,通过CCD成像技术,修正初始定位坐标系,有效减少因装夹定位所产生的误差,从而提高铣床加工精度。其次,对PCB数控铣床的加工工艺进行了分析,确定了带CCD偏差补偿的PCB数控铣床工艺路线,该工艺路线简化了原有工艺,能有效避免人工操作误差。确定工艺路线之后,根据加工现场要求,对CCD及其配件进行了选型,并且对CCD测量精度进行了检测,得到了单位像素误差值,印证了选择的合理性。通过分析高端PCB常用的圆形Mark图像特性,确定了坐标点识别及转换方式,根据Mark点坐标建立实际坐标系,再利用仿射变换使实际坐标系和机床加工坐标系重合,从而完成定位工作,消除PCB在人工装夹时的粗定位误差。最后,根据Mark点定位要求,制定了对Mark点的处理工艺路线,处理工艺包括图像获取,图像预处理,轮廓提取和圆心坐标识别等工作。预处理工作包含了去噪、锐化增强、二值化、腐蚀等。测试并分析了哈夫变换和最小二乘法对PCB圆形Mark圆心坐标的提取效果,通过两种方法检测实验的结果对比,确认了哈夫变换更适合应用于PCB圆形Mark点的定位识别,能有效提升PCB的定位精度。采用CCD辅助定位方案后,PCB数控铣床的成型精度能达到±0.05mm,因此本论文研究方案能在不改变PCB数控铣床原有结构基础上,通过增加视觉辅助系统来提升其铣削成形精度,经济性及使用价值较高。
龚永林[6]（2021）在《2020年电子电路技术热点》文中提出文章归纳了2020年电子电路产业一些技术热点,主要有5G电路板设计和基材,制造方面半加成法、3D打印、直接金属化孔电镀和垂直互连结构等技术,以及集成电路封装载板技术。
石新红,周华梅,张军[7]（2020）在《喷墨打印技术在PCB线路制作中的应用》文中研究表明电子产品未来发展趋势是轻小、便捷、节能和环保的方向。传统的PCB生产制作流程在节能减排和制造精度上都存在着无法克服的问题。PCB 喷墨打印技术在缩短生产周期、降低生产成本、减少环境污染等方面具有诸多优势,有着较好的发展前景。目前市场上该技术主要包括四个方面的应用:抗蚀层、线路直接成型、字符、阻焊。通过市场调研、成本评估、工艺能力评估,重点研究喷墨打印技术在线路抗蚀层制作中的应用。喷墨打印技术相对于传统的线路制作工艺具有一定的成本优势和线路制作优势。
陈佳俊[8]（2020）在《基于主动光源的反射式叶片叶绿素含量检测仪的设计与试验》文中进行了进一步梳理作物叶片叶绿素含量的测定在农情监测、产量估计等方面有重要的意义,因此快速实时地获取作物叶绿素含量对农业的精细化管理尤为重要。目前传统的检测方法主要有分光光度法、光谱检测法和透射式SPAD仪检测法,前二种方法所用的仪器体积较大,一般仅限于实验室使用,第三种方法虽可以在田间使用,但仪器所采用的夹持式透射法不具备实时监测的应用前景。为实现田间作物信息的实时获取,部分学者采用叶绿素的敏感波长研制专用的反射式信息感知装备,但目前国内尚处于研发阶段,尚未有成熟的商用产品。为了推进国内自研仪器的商用,本文以田间环境下的应用为背景,全方位地剖析了仪器在设计和使用过程中可能会出现的影响检测精度的相关因素,并针对这些因素给出了详细的解决方案,并以此为基础设计了一款基于主动光源的反射式叶片叶绿素含量检测仪,以期提升仪器的实用性。主要研究内容和结论如下:（1）探究了反射式叶片叶绿素含量的检测机理和方法,论证了归一化植被指数（NDVI）、绿色归一化植被指数（GNDVI）、比值植被指数（RVI）、绿度植被指数（GVI）、红色特征参数（RCP）和绿色特征参数（GCP）的值与检测距离之间的无关性,从而使设计的仪器能够适应检测距离的变化。分析了仪器在设计和使用过程中可能会出现的影响检测精度的相关因素,为后续的解决方案提供了明确的线索。（2）以菠菜、青菜和油麦菜为对象,分析了这三种叶片的叶绿素含量与光谱反射率之间的相关性,确定了550nm、710nm和850nm为叶绿素含量的最佳检测波长。探讨了各种光学器件的优劣,选取了最适宜的器件。（3）对仪器的各部分结构进行了设计。主要设计了多波长检测光路,让仪器在不同波长下的检测区相同,避免了检测值出现偏差。采用了模块化的设计思想设计了电路框架,既方便了后期根据不同的需求修改检测波长,又提升了二次开发的效率。（4）对仪器的软硬件进行了设计。设计了恒流源驱动电路,确保了检测光源的稳定性。采用了光源调制和同步检波的设计方案,抑制了环境光和暗电流的影响,使仪器能够适应田间复杂的光照环境。分析了PCB设计对电路性能的影响,使检测光强与电压之间的线性相关性尽量不受PCB干扰。最后,完成了焊板调试和嵌入式软件的开发。（5）对开发的检测仪进行了测试与试验。在不同光照条件下,仪器输出电压的最大波动率为0.95%,在不同的检测距离下,仪器输出特征参数的最大波动率为1.13%,表明仪器能够适应环境光和检测距离的变化。以菠菜、青菜和油麦菜为试验对象,采用最小偏二乘算法建立了仪器输出特征参数与叶绿素含量之间的检测模型,结果表明,所有特征参数与叶绿素含量之间均有良好的线性度,其相关系数均大于0.8304,但不同叶片的叶绿素含量与特征参数之间的相关性存在一定的差异。为了获取每种叶片的最佳检测模型,采用枚举法评估了各种组合特征参数所构成的检测模型对叶绿素含量的检测效果,筛选出了每种叶片的最佳检测模型。通过实验表明,三种叶片的最佳检测模型的均方根误差分别为0.1108mg/g、0.0919mg/g和0.0587mg/g。本文设计的仪器有较好的实用性,能够适应环境光和检测距离的变化,又能输出丰富的特征参数,可为田间作物的差异化分析提供途径。
温悦欣[9]（2020）在《基于机器视觉的PCB表面缺陷检测方法研究与系统实现》文中进行了进一步梳理制造业是实体经济的主体,是国家工业化的关键,而印制电路板（Printed Circuit Board,PCB）是电子化、信息化的硬件载体。随着我国创新升级和产业升级的不断推进,PCB自动化质量检测技术已经成为了经济生产环节中至关重要的一环。目前,PCB表面质量的检测仍以人工视检为主,检测速度慢、稳定性差、主观因素高。自动光学检测（Automated Optical Inspection,AOI）作为一种广泛应用于各种工业环境中的技术,可以通过非接触的方式完成检测任务。该项技术以机器视觉技术为核心,能有效应对PCB表面缺陷的自动化检测问题。本文以单层单面PCB裸板为主要检测对象,其表面镀铜或镀镍,光学成像特性复杂。相较于常规PCB板,本系统待检测PCB板的尺寸较大,最高为550mm?600mm,系统处理的数据量大,因此需要在保证检测效果的前提下提高系统实时性。在综合实际需求后,本文最终完成了硬件设备的选型与搭建,包括LED光源、高分辨率工业相机、运动装置等。然后,针对短路、断路、凸起、凹陷这四种缺陷,重点设计并实现了一套以图像处理为核心的软件系统。本文的核心内容在于研究软件部分中的图像预处理、缺陷的检测与识别方法。在对缺陷做进一步识别前,先对图像进行预处理。首先,针对PCB板上密集分布的线路边缘存在轮廓模糊的现象,先对图像进行增强,在对比直方图均衡、Sobel梯度锐化、拉普拉斯锐化等图像增强方法后,本文采用拉普拉斯锐化方法,有效改善了线路边缘的成像效果。然后,在参考法的整体框架下,对样本图像和标准图像进行配准,在综合了准确率、匹配率、结构相似度等指标后,选定SURF作为最终的配准方法,并从配准的尺度不变性出发提出了一种配准的快速计算方法。预处理后,通过OTSU阈值分割方法和图像异或,得到了样本图与标准图之间的差异图像,再以形态学滤波去除小缺陷。最后用改进的缺陷外边缘扫描法,实现缺陷识别,并在缺陷状态变化点的基础上,提出了凸起与凹陷的定量评估方法。本文逐一描述了系统关键模块等内容,包括系统整体结构、检测方法的原理与流程、人机交互界面等。测试结果表明,在满足0.1mm检测精度的条件下,系统的漏检率小于3%,误检率小于5%,检测时间小于10s,可以满足实际生产需求。
王英杰[10]（2020）在《印制电路导电图形表面粗糙度调控及传输损耗的研究》文中认为伴随着第5代移动通信技术应用大规模展开,电子产业对于印制电路板信号的高速传输能力的需求急剧增加,这使得在高速信号传输过程中产生的信号完整性问题越发突出。本文主要研究了传输线内层加工中的棕化工艺选择与棕化工艺参数对导体表面粗糙度以及对信号传输损耗的影响,进而找出使信号完整性最优的工艺以及工艺参数。同时本文还针对超低轮廓铜箔建立了一个粗糙度与传输损耗的预测模型以供量化估计粗糙度变化所带来的传输损耗增幅。此外本模型还能够有效降低工艺选型与优化过程中的传输损耗验证成本。具体研究内容如下:对比了B（低粗糙型硅烷偶联剂棕化）、C（低粗糙型棕化）、D（传统型棕化）三种棕化工艺对铜箔表面粗糙度、信号传输损耗以及可靠性方面的影响。研究发现棕化处理会使铜箔表面的表面积比提升0.25以上,而对粗糙深度的影响不显着。同时三种工艺处理得到的测试模块传输损耗大小顺序为D>B>C,这也印证了信号损耗随粗糙度增大而增大的观点。三种棕化工艺实现的抗剥离强度大小顺序为D≈B>C且均能满足大于0.175 N/mm的要求,此外经过验证三种棕化工艺均能满足产品的热可靠性需求。在麦克斯韦方程建立的简化预测模型基础上,将相对细微部分的粗糙结构对信号传输的影响以及信号电流在传输线的光面与毛面间的电流分布纳入考量从而建立了一个相对完备的粗糙度与信号传输损耗关系预测模型。经验证可知,本模型较现有模型预测更精准,传输损耗测量值和模拟值的平均预测误差为1.8%。对全部棕化工艺参数进行数据收集,然后通过线性回归得到回归模型,利用P值确定出具有显着影响的工艺参数,且对筛选出的显着工艺参数进行响应曲面优化实验设计,最终得到了设计区间内铜箔表面粗糙度关于工艺参数的拟合回归模型。根据回归模型做出重叠等值线图,得到了更优化的工艺参数控制区间:传输速度为3.69m/min、棕化温度33.5°C-35.5°C、碱洗温度53.3°C-55.3°C。实现了在保证结合力的前提下的粗糙度最小化为:表面积比仅提升至0.26,粗糙深度的均方根Sq提升至0.218μm。此外还利用本文提出的粗糙度预测模型对优化后的工艺参数对传输损耗优化的验证,结果发现对于低粗糙棕化工艺的应用而言,在20GHz下对测试板而言工艺参数的优化能使传输损耗相较于不做优化减小0.4%。
二、直接成像技术在PCB中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、直接成像技术在PCB中的应用（论文提纲范文）
（1）基于DMD的大面积PCB曝光性能优化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于DMD的光刻制版系统 |
| 1.2.2 提升光刻效率 |
| 1.2.3 校正曝光误差 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 PCB光刻制版系统 |
| 2.1 整体系统架构 |
| 2.2 照明系统 |
| 2.2.1 光源 |
| 2.2.2 匀光整形系统 |
| 2.3 DMD及其控制系统 |
| 2.3.1 DMD微反射镜结构 |
| 2.3.2 DMD工作原理 |
| 2.3.3 DMD驱动器 |
| 2.3.4 DMD及其驱动器选型 |
| 2.4 投影物镜 |
| 2.5 大面积光刻的曝光模式 |
| 2.5.1 扫描式光刻 |
| 2.5.2 步进式光刻 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 大面积PCB曝光效率优化 |
| 3.1 路径规划的算法原理 |
| 3.1.1 ISODATA算法基本思想 |
| 3.1.2 蚁群算法基本思想 |
| 3.2 路径规划的算法改进与验证 |
| 3.2.1 本文算法的适用场景 |
| 3.2.2 蚁群算法的改进 |
| 3.2.3 路径规划算法融合 |
| 3.3 路径规划的算法应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 大面积PCB曝光精度优化 |
| 4.1 倾角误差的分析与校正 |
| 4.1.1 数学模型 |
| 4.1.2 运动补偿的校正方法 |
| 4.2 图像表面误差的分析与校正 |
| 4.2.1 数学模型 |
| 4.2.2 基于灰度的错位叠加校正方法 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验流程 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（2）面向SMT的高精度元器件自动定位算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于图像处理定位算法研究现状 |
| 1.2.2 基于深度神经网络定位算法研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 SMT的元器件自动定位系统基础 |
| 2.1 SMT技术基础介绍 |
| 2.2 元器件自动定位问题描述 |
| 2.3 相机成像模型 |
| 2.3.1 小孔成像 |
| 2.3.2 线阵扫描相机 |
| 2.4 小孔成像图像畸变分析 |
| 2.4.1 径向畸变 |
| 2.4.2 切向畸变 |
| 2.5 线阵扫描相机图像畸变分析 |
| 2.5.1 线阵相机畸变原理 |
| 2.5.2 线阵相机畸变校正 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于图像处理的元器件自动定位算法 |
| 3.1 基于图像处理的PCB元器件自动定位总体思路 |
| 3.1.1 网表分析 |
| 3.1.2 图像预处理 |
| 3.1.3 图像元器件初定位 |
| 3.1.4 元器件匹配 |
| 3.1.5 单应变换 |
| 3.2 基于SIFT特征匹配的PCBA元器件自动定位 |
| 3.2.1 尺度空间极点检测 |
| 3.2.2 关键点精确定位 |
| 3.2.3 关键点方向确定 |
| 3.2.4 SIFT特征点匹配 |
| 3.3 实验方案与结果分析 |
| 3.3.1 实验方法设计 |
| 3.3.2 实验结果定性分析 |
| 3.3.3 实验结果定量分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于图卷积神经网络的元器件自动定位算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于图卷积神经网络的元器件自动定位总体思路 |
| 4.2.1 CNN特征提取 |
| 4.2.2 图结构构建 |
| 4.2.3 节点信息聚合 |
| 4.2.4 反卷积 |
| 4.3 实验方案与结果分析 |
| 4.3.1 实验方案设计 |
| 4.3.2 实验方案实现 |
| 4.3.3 实验结果定性分析 |
| 4.3.4 实验结果定量分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读专业硕士学位期间取得的成果 |
（3）高分辨率空间相机驱动及高速数据传输研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 CMOS图像传感器研究现状 |
| 1.2.2 CMOS图像传感器的光学遥感应用现状 |
| 1.2.3 CMOS成像技术研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及论文安排 |
| 第2章 CMOS图像传感器工作原理及特性 |
| 2.1 CMOS图像传感器工作原理 |
| 2.2 CMOS图像传感器特性参数 |
| 2.2.1 光谱响应特性 |
| 2.2.2 像元尺寸与分辨率 |
| 2.2.3 噪声 |
| 2.2.4 信噪比 |
| 2.2.5 动态范围 |
| 2.2.6 快门模式 |
| 2.2.7 暗电流 |
| 2.3 CMOS图像传感器与CCD图像传感器的性能比较 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 相机系统硬件平台搭建 |
| 3.1 系统总体方案 |
| 3.2 系统器件选型 |
| 3.2.1 GL1608 图像传感器 |
| 3.2.2 核心控制器件ZYNQ-So C |
| 3.2.3 数据传输接口 |
| 3.3 系统硬件架构 |
| 3.4 电路原理设计 |
| 3.4.1 GL1608 接口电路设计 |
| 3.4.2 ZYNQ处理器电路设计 |
| 3.4.3 DDR3 外围电路设计 |
| 3.4.4 SFP+光模块电路设计 |
| 3.5 高速相机系统PCB设计 |
| 3.5.1 高速PCB设计原则 |
| 3.5.2 系统PCB设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于ZYNQ-7035 的系统软件设计 |
| 4.1 系统软件架构 |
| 4.2 FPGA逻辑设计 |
| 4.2.1 CMOS驱动控制模块 |
| 4.2.2 SPI总线驱动模块设计 |
| 4.2.3 串转并及数据对齐模块设计 |
| 4.2.4 DDR3-SDRAM读写控制模块 |
| 4.2.5 数字图像处理模块 |
| 4.2.6 UDP万兆光通信模块设计 |
| 4.3 ARM程序设计 |
| 4.3.1 基于Vivado平台的ZYNQ开发流程 |
| 4.3.2 AXI总线设计 |
| 4.3.3 AMP双核设计 |
| 4.3.4 UART串口通信接口设计 |
| 4.4 上位机程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 高速成像实验 |
| 5.1 电路性能测试及分析 |
| 5.1.1 电源测试 |
| 5.1.2 时钟测试 |
| 5.2 成像测试环境搭建 |
| 5.3 相机性能指标测试与评价 |
| 5.3.1 MTF测试 |
| 5.3.2 SNR测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作总结 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（4）PCB图像表面缺陷检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 PCB图像预处理算法研究 |
| 2.1 PCB图像去噪预处理概述 |
| 2.2 基于Hough的 PCB图像倾斜矫正 |
| 2.3 PCB图像增强算法 |
| 2.3.1 空间域的灰度变换 |
| 2.3.2 形态学权重自适应的图像增强算法 |
| 2.3.3 常用的几种去噪算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进NLM的 PCB图像去噪算法研究 |
| 3.1 非局部均值去噪(NLM)算法 |
| 3.1.1 噪声模型 |
| 3.1.2 非局部均值去噪(NLM) |
| 3.2 PCB图像增强及特征匹配算法 |
| 3.2.1 PCB图像的形态学权重自适应图像增强 |
| 3.2.2 基于Harris的特征匹配 |
| 3.3 基于改进NLM的 PCB图像去噪算法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 去噪结果主观评价 |
| 3.4.2 去噪效果客观评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 PCB图像缺陷特征提取算法研究 |
| 4.1 基于分水岭的PCB图像分割算法 |
| 4.1.1 形态学图像重建 |
| 4.1.2 基于图像重建的分水岭分割算法 |
| 4.2 基于连通分量提取的PCB图像缺陷粗定位 |
| 4.3 基于改进的区域生长法的PCB图像缺陷检测算法研究 |
| 4.3.1 区域生长法 |
| 4.3.2 改进的区域生长法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 PCB图像缺陷检测及分类算法研究 |
| 5.1 基于深度学习的PCB缺陷检测概述 |
| 5.2 Faster R-CNN概述 |
| 5.3 基于深度学习的PCB缺陷检测网络 |
| 5.3.1 PCB图像数据增强和锚点选取 |
| 5.3.2 基于VGG16 的特征提取网络 |
| 5.3.3 多尺度特征融合 |
| 5.3.4 Soft-NMS算法 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 评价指标 |
| 5.4.2 实验结果主观评价 |
| 5.4.3 实验结果客观评价 |
| 5.5 PCB的真缺陷与伪缺陷分类 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间成果 |
（5）CCD成像技术在PCB数控铣床的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 辅助构件在数控铣床中的研究意义 |
| 1.4 本章小结及章节安排 |
| 2 PCB数控铣床的机器视觉系统的总体设计 |
| 2.1 机器视觉的PCB数控铣床工艺生产流程 |
| 2.2 机器视觉的PCB数控铣床机械结构 |
| 2.2.1 机座组件 |
| 2.2.2 伺服运动系统 |
| 2.2.3 主轴组件 |
| 2.2.4 横梁组件 |
| 2.2.5 工作平台组件 |
| 2.2.6 立柱 |
| 2.3 主轴组件中CCD的安装位置 |
| 2.4 CCD视觉系统选型分析 |
| 2.4.1 拍摄光源选型 |
| 2.4.2 工业相机的选型 |
| 2.4.3 镜头的选型 |
| 2.5 小结 |
| 3 CCD参数调整及铣床视觉工艺设计 |
| 3.1 CCD设备参数调整参数 |
| 3.2 像素精度校验计算 |
| 3.3 仿射变换 |
| 3.4 图像处理的任务分析 |
| 3.4.1 CCD工作流程的确定 |
| 3.5 小结 |
| 4 Mark点处理工艺分析与研究 |
| 4.1 图像降噪方法分析 |
| 4.1.1 中值滤波法 |
| 4.1.2 自适应滤波法 |
| 4.2 图像锐化增强 |
| 4.3 二值化最优化分析 |
| 4.3.1 P-参数法阈值分析 |
| 4.3.2 Otsu法阈值分析 |
| 4.4 腐蚀运算 |
| 4.5 轮廓分割分析 |
| 4.5.1 Sobel检测分析 |
| 4.5.2 Laplace算子检测分析 |
| 4.5.3 Canny算子检测分析 |
| 4.6 Mark点识别 |
| 4.6.1 最小二乘法 |
| 4.6.2 hough变换法 |
| 4.7 小结 |
| 5 实验测试结果 |
| 5.1 检测识别结果 |
| 5.1.1 表面氧化的圆型Mark点 |
| 5.1.2 光照不均匀的圆型Mark点 |
| 5.1.3 磨损的圆型Mark点 |
| 5.1.4 圆形不完整或近似圆Mark点 |
| 5.2 实验误差数据分析 |
| 5.3 实验数据与结论 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（6）2020年电子电路技术热点（论文提纲范文）
| 1 符合5G应用的电路设计 |
| 1.1 电路信号完整性 |
| 1.1.1 线路的布局与结构 |
| 1.1.2 互连阻抗 |
| 1.1.3 基材的选择 |
| 1.1.4 表面涂饰层选择 |
| 1.2 设计优化 |
| 2 高速PCB用新材料不断推出 |
| 3 新一代工艺技术动向 |
| 3.1 半加成法(SAP)成为高密度板的主流 |
| 3.2 直接金属化技术应用扩大 |
| 3.3 打印加成制造进入商业化 |
| 3.4 垂直导电结构(VeCS)技术显现 |
| 4 IC封装载板动向 |
| 5 结束语 |
（7）喷墨打印技术在PCB线路制作中的应用（论文提纲范文）
| 1 喷墨打印在PCB制造中抗蚀层的应用 |
| 2 喷墨打印工艺研究 |
| 2.1 喷印抗蚀层的结合力与膜厚研究 |
| 2.2 解析度的测试结果 |
| 2.3 蚀刻前后的比较结果 |
| 2.4 褪膜后线型对比 |
| 2.5 喷墨打印抗蚀层成本分析 |
| 3 结论 |
（8）基于主动光源的反射式叶片叶绿素含量检测仪的设计与试验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 叶绿素含量检测方法的研究现状 |
| 1.2.1 分光光度法 |
| 1.2.2 光谱无损检测法 |
| 1.2.3 叶绿素仪分析法 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 反射式叶片叶绿素含量检测机理及方法研究 |
| 2.1 叶片叶绿素含量光学检测机理分析 |
| 2.2 反射率测量方法 |
| 2.3 输出特征参数及其优化 |
| 2.4 检测模型标定方法及评价指标 |
| 2.4.1 标定方法 |
| 2.4.2 评价指标 |
| 2.5 影响仪器检测精度的相关因素分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 数据采集及检测波长研究 |
| 3.1 试验材料 |
| 3.2 高光谱数据采集 |
| 3.2.1 高光谱图像采集装置 |
| 3.2.2 高光谱图像的校正与采集 |
| 3.2.3 感兴趣区域和高光谱数据提取 |
| 3.3 叶片叶绿素含量测定 |
| 3.4 检测波长研究 |
| 3.4.1 叶片的反射率特性 |
| 3.4.2 反射率与叶绿素含量之间的相关性分析 |
| 3.5 光学器件选型 |
| 3.5.1 主动光源选型 |
| 3.5.2 滤光片选型 |
| 3.5.3 光电探测器选型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 仪器整体及各部分结构设计 |
| 4.1 仪器的整体结构设计 |
| 4.2 光路结构设计 |
| 4.3 仪器结构及电路板框设计 |
| 4.4 电路结构框架设计 |
| 4.4.1 仪器整体电路结构框架设计 |
| 4.4.2 主控板电路结构框架设计 |
| 4.4.3 光源板电路结构框架设计 |
| 4.4.4 检测板电路结构框架设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 软硬件设计 |
| 5.1 主控板电路设计 |
| 5.1.1 电源电路 |
| 5.1.2 STM32F407VGT6 最小系统电路 |
| 5.1.3 串口电路 |
| 5.1.4 FLASH电路 |
| 5.1.5 接口电路 |
| 5.2 光源板电路设计 |
| 5.2.1 电源滤波电路 |
| 5.2.2 分时调制电路 |
| 5.2.3 光源电路 |
| 5.2.4 接口电路 |
| 5.3 检测板电路设计 |
| 5.3.1 电源滤波电路及基准电压电路 |
| 5.3.2 I/V转换电路 |
| 5.3.3 交流耦合电路 |
| 5.3.4 同步检波电路 |
| 5.3.5 A/D采样电路 |
| 5.3.6 接口电路 |
| 5.4 PCB设计 |
| 5.4.1 PCB走线长宽的影响 |
| 5.4.2 PCB布局规则 |
| 5.4.3 PCB布线规则 |
| 5.4.4 PCB中模拟地与数字地处理方法 |
| 5.4.5 PCB中关键信号的测试方法 |
| 5.4.6 PCB制作 |
| 5.5 嵌入式软件开发 |
| 5.5.1 功能模块驱动开发 |
| 5.5.2 业务逻辑代码开发 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 仪器测试与试验 |
| 6.1 检测板关键链路的信号测试 |
| 6.1.1 调制信号测试 |
| 6.1.2 I/V转换电路输出信号测试 |
| 6.1.3 交流耦合电路输出信号测试 |
| 6.1.4 同步检波电路输出信号测试 |
| 6.2 仪器的性能测试 |
| 6.2.1 稳定性测试 |
| 6.2.2 输出值对检测距离的适应性测试 |
| 6.3 试验验证 |
| 6.3.1 特征参数与叶绿素含量之间的相关性验证 |
| 6.3.2 模型的预测性能验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士研究生期间的学术成果 |
（9）基于机器视觉的PCB表面缺陷检测方法研究与系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及目标 |
| 1.4 论文目录安排 |
| 第二章 PCB缺陷检测系统总体设计 |
| 2.1 产品需求分析 |
| 2.2 PCB缺陷概述 |
| 2.3 系统方案设计 |
| 2.3.1 系统硬件设计 |
| 2.3.2 系统软件设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 图像预处理方法研究 |
| 3.1 图像增强 |
| 3.1.1 直方图均衡 |
| 3.1.2 图像锐化 |
| 3.2 图像配准 |
| 3.2.1 配准流程与评价指标 |
| 3.2.2 配准算法对比 |
| 3.2.3 SURF算法原理 |
| 3.2.4 配准的快速计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 PCB缺陷检测方法研究 |
| 4.1 阈值分割 |
| 4.1.1 OTSU阈值分割 |
| 4.1.2 全局单阈值分割 |
| 4.2 图像异或 |
| 4.3 形态学处理 |
| 4.4 缺陷识别 |
| 4.5 凸起与凹陷的量化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统硬件实现 |
| 5.2 系统软件实现 |
| 5.2.1 模块详细工作流程 |
| 5.2.2 多线程加速 |
| 5.2.3 人机交互界面实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）印制电路导电图形表面粗糙度调控及传输损耗的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 高速印制电路板信号完整性概述 |
| 1.2.1 传输线理论 |
| 1.2.2 理想传输线与有损传输线 |
| 1.2.3 有损传输线中传输损耗的来源 |
| 1.2.4 趋肤效应与表面粗糙度 |
| 1.3 印制电路板导电图形粗糙度调控技术概述 |
| 1.3.1 黑化表面处理工艺 |
| 1.3.2 棕化表面处理工艺 |
| 1.3.3 非蚀刻型表面处理工艺 |
| 1.3.4 低蚀刻型表面处理工艺 |
| 1.4 选题依据与研究内容 |
| 1.4.1 选题依据 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 不同棕化工艺对导电图形粗糙度调控效果研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验方案 |
| 2.2.1 测试板设计 |
| 2.2.2 棕化处理效果测试 |
| 2.3 实验流程 |
| 2.4 测试与表征 |
| 2.4.1 粗糙度表征方法 |
| 2.4.2 传输损耗表征方法 |
| 2.4.3 可靠性表征方法 |
| 2.5 结果与讨论 |
| 2.5.1 不同棕化工艺引起的粗糙度差异 |
| 2.5.2 不同棕化工艺引起的传输损耗差异 |
| 2.5.3 不同棕化工艺引起的抗剥离强度差异 |
| 2.5.4 不同棕化工艺引起的热可靠性差异 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 印制电路导电图形粗糙度与传输损耗模型优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 导电图形表面粗糙度对信号传输损耗的预测模型 |
| 3.1.2 Polar SI9000 软件介绍 |
| 3.2 针对超低轮廓铜箔的粗糙度与传输损耗模型优化 |
| 3.2.1 丘陵部分扰动 |
| 3.2.2 微粗糙部分扰动 |
| 3.2.3 电流分布的影响 |
| 3.3 优化模型验证 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 印制电路导电图形粗糙度调控工艺参数优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 内层表面粗糙度调控技术参数 |
| 4.1.2 过程能力指数概述 |
| 4.1.3 多元线性回归分析&响应曲面优化设计概述 |
| 4.2 确定对粗糙度具有显着影响的工艺参数 |
| 4.2.1 数据收集 |
| 4.2.2 显着因子分析 |
| 4.3 响应曲面优化设计与分析 |
| 4.3.1 Rsar响应曲面优化设计结果分析 |
| 4.3.2 抗剥离强度的响应曲面优化设计结果分析 |
| 4.3.3 工艺参数优化设计 |
| 4.4 优化后粗糙度验证与传输损耗预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 全文结论 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、直接成像技术在PCB中的应用（论文参考文献）
- [1]基于DMD的大面积PCB曝光性能优化的研究[D]. 姜旭. 长春理工大学, 2021(02)
- [2]面向SMT的高精度元器件自动定位算法[D]. 廖文杰. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]高分辨率空间相机驱动及高速数据传输研究[D]. 顾红宇. 长春大学, 2021(02)
- [4]PCB图像表面缺陷检测算法研究[D]. 张露文. 昆明理工大学, 2021(01)
- [5]CCD成像技术在PCB数控铣床的应用研究[D]. 张聪林. 西华大学, 2021(02)
- [6]2020年电子电路技术热点[J]. 龚永林. 印制电路信息, 2021(02)
- [7]喷墨打印技术在PCB线路制作中的应用[J]. 石新红,周华梅,张军. 电子工艺技术, 2020(04)
- [8]基于主动光源的反射式叶片叶绿素含量检测仪的设计与试验[D]. 陈佳俊. 江苏大学, 2020(02)
- [9]基于机器视觉的PCB表面缺陷检测方法研究与系统实现[D]. 温悦欣. 电子科技大学, 2020(07)
- [10]印制电路导电图形表面粗糙度调控及传输损耗的研究[D]. 王英杰. 电子科技大学, 2020