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基于机器视觉的PCB裸板缺陷检测方法研究的任务书
任务书
题目：基于机器视觉的PCB裸板缺陷检测方法研究
任务来源：电子工程学院
任务对象：电子信息类专业研究生
任务背景：
PCB（PrintedCircuitBoard，印刷电路板）是电子产品中不可或缺的重要组成部分。在PCB的制造过程中，裸板是其重要基础。裸板的质量直接影响到后续电路的性能以及电子产品寿命。因此，裸板的缺陷检测是制造过程中不可避免的。传统的裸板检测方法采用人工目视，其效率低下且准确率不高。为此，采用机器视觉技术进行裸板缺陷检测成为研究的热点。
任务目标：
本次任务的目标是对机器视觉技术在PCB裸板缺陷检测中的应用进行研究。具体任务目标包括：
1.对现有的机器视觉算法进行调研，找到适用于PCB裸板缺陷检测的算法模型。
2.构建合适的PCB裸板缺陷检测系统，包括硬件设备（相机等）和软件开发等。
3.通过实验验证机器视觉算法的性能，调整算法参数，提高检测准确率。
4.最终形成PCB裸板缺陷检测方法的研究报告，探索机器视觉技术在PCB制造中的应用价值。
任务要求：
1.对机器视觉技术和PCB制造有较好的了解和实践经验。
2.具备较强的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言。
3.具备一定的实验设计和实验操作能力，有独立完成实验的能力。
4.具备较好的文献检索和阅读能力，能够进行资料整理和实验报告撰写。
任务时间安排：
1.第一周：进行机器视觉算法的调研，阅读相关文献。
2.第二周至第四周：构建PCB裸板缺陷检测系统，进行软硬件开发及调试。
3.第五周至第七周：进行实验验证，分析结果，调整参数，提高检测准确率。
4.第八周至第九周：进行数据统计和分析；整理实验报告，完成研究报告。
任务成果：
1.研究报告（不少于10000字），包括PCB裸板缺陷检测方法、实验结果分析和总结等内容。
2.实验数据和应用程序等相关文件。
3.汇报演示材料，包括演示文稿和PPT等。
任务成果评估：
1.研究报告的全面性、深度和论证能力。
2.实验数据的合理性和结果的可靠性。
3.应用程序的完整性和可操作性。
4.汇报演示的清晰度和表现能力。
参考文献：
1.黄彬，袁富生，余文清.基于机器视觉的PCB表面缺陷检测技术研究[J].仪器仪表学报，2003(4)：368-372。
2.资行国，张善元.基于图像处理的PCB裸板表面缺陷检测方法[J].电子产品制造，2015(10)：60-62。
3.张勇，张建华.基于模板匹配的PCB表面缺陷检测方法[J].信息技术，2017(1)：64-66。
4.陈辉，尹秀法，张玉灵.基于神经网络的PCB缺陷检测系统[J].电子测量与仪器学报，2005(1)：88-90。
5.贾永吉，曹俊文.基于加权以及局部模式描述符的PCB检测算法研究[J].计算机与数字工程，2019(9)：67-73。