基于智能机器视觉的工业大数据预警分析系统

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基于智能机器视觉的工业大数据预警分析系统

作者：王先毅

来源：《电子技术与软件工程》2017年第10期

在人工智能高速发展的大环境下，计算机视觉作为人工智能的眼睛，将为人工智能的发展做出极其有力的技术支撑。本文面向电子装配行业，创新性地将AI技术与机器视觉融合，研发PCB智能视觉高速排错系统，并提出智能视觉机器人协作生产线方案；同时探索基于大数据挖掘技术，构建工业分析预警系统。

【关键词】人工智能机器视觉 PCB 机器人生产线

随着《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的发布和国家对制造业的高度重视，2016年中国人工智能市场规模达到239亿，其中智能硬件平台为152.5亿，占比达到63.8%，高于86.5亿的软件集成平台。未来三年人工智能市场将迎来新兴机遇点，预计2017年产业规模达到295.9亿，2018年将达到381亿元，复合增长率达26.3%。

很显然，人工智能正处于爆发式的发展阶段，作为对于先进科技最为敏感的工业界，会有大批量的技术更新换代的需求。人工智能可以从各种方面优化制造业，提高流水线效率，精进制造工艺，解放技术工人生产力等等。人工智能的发展将会重塑万亿级别的产业，激发工业界的潜在创新能力。

1 基于计算机视觉的视觉层智能高速检测排错设备设计方案

印刷电路板（PCB）是集成各种电子元器件的信息载体，由于贴片元器件体积小，安装密度大，这就要求PCB板的集成度进一步提高。为了保证电子产品的性能，PCB板缺陷检测技术已经成为电子行业中非常关键的技术。电路板缺陷检测包括两部分：焊点缺陷检测和元器件检测，传统的检测采用人工检测方法，容易漏检、检测速度慢、检测时间长、成本高，已经逐渐不能够满足生产需要。因此，设计一种高效精准搭载工业相机以取代人眼的机器视觉电路板检测系统，具有非常重要的现实意义。机器视觉检测技术是建立在图像处理算法的基础上，通过数字图像处理与模式识别的方法来实现，与传统的人工检测技术相比，提高了缺陷检测的效率和准确度。

本系统将视觉设备设置于电子设备（如PCB板，单片机，电脑主板）安装的末端，采用高速工业摄像头，对装配好的器材进行拍照，并出传输到排错设备的主机进行高速的分析，在毫秒级单位的时间内，分析出正在检测的设备是否正确安装及正确排版等一系列视觉层可分析的错误（电容大小是否正确，排线顺序是否正确，电路板虚焊是否存在等问题）。