# 使用Python进行焊点检测的完整指南
在现代电子制造中，焊点的质量直接关系到电路板的功能和可靠性。因此，焊点检测是确保产品质量的重要步骤。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行焊点检测，包括整个流程和相关代码的实现。
## 整体流程概述
我们将整个焊点检测过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Halcon焊点检测例子解析什么是焊点检测检测的目的检测的思路总结Halcon焊点检测源码 什么是焊点检测 如图：以上为Halcon焊点检测例子所用图片【例程—>方法—>Blob分析—>ball.hdev】 按照上图操作可找到halcon焊点检测例程检测的目的①：识别焊点的个数 ②：计算焊点的重心坐标，以及焊点面积 ③：判断是否炸焊、少焊、漏焊检测的思路①：读取图片，若图片为彩
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2023-10-19 09:20:39
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实时X射线检测是一种有价值的无损检测技术，可以提供有关BGA焊点的重要信息。对于BGA焊点质量检查，通常首先进行非破坏性技术检测，即无损检测。进一步的检查是破坏性检查技术，包括染料分析，金相检查和扫描电镜(SEM)及能量色散谱(EDS)分析，这些通常用于界面分析，可以识别大多数BGA失效的焊点。 X射线无损检测技术可以提供BGA焊点的初步缺陷信息，有助于引导后续的破坏性检测分析。X射线
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2023-10-24 11:03:46
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描述电路板故障检测方法1、目视检查首先检查元器件是否有过高现象，元器件过高将盖不上后盖，因此需要对过高元器件进行修正。其次检查是否有漏焊现象，如果有漏焊现象应及时将该元器件进行补焊，然后用放大镜检查各焊点是否有虚焊、拉尖、桥连等焊接缺陷存在，焊盘是否有脱落，铜箔是否有翘起等现象。检查焊点是否光滑、圆润，是否满足合格焊点要求，最后检查印制电路板上是否有残留钎剂。2、触摸检查在目视检查之后对目视检查出
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2023-07-27 19:20:17
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# 焊点检测深度学习实现指南
在工业生产中，焊点的质量直接影响到产品的可靠性。因此，利用深度学习进行焊点检测是一个非常重要的应用场景。对于刚入行的小白来说，实现焊点检测的流程可以分为几个步骤。本文将逐步讲解这些步骤，并提供必要的代码示例。
## 整体流程
下面是焊点检测深度学习实现的流程图，包括各个步骤的详细说明：
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] -
Halcon例程中有一个焊点检测例程ball.hdev，大家可以在例程中搜索查看，如下是实例使用的测试图和运行结果图：测试图像：运行结果图：实现的大致步骤：①二值化后获取Board区域，设置为分析的ROI ②二值化 +开运算获取和分割大致为焊点的区域 ③ 通过Blob的圆度阈值删选，剔除非圆的Blob，保留圆形焊点④计算圆形焊点的最小外接矩形直径并标示Halcon实现代码：* ball....
原创
2022-03-09 14:20:51
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Halcon例程中有一个焊点检测例程ball.hdev，大家可以在例程中搜索查看，如下是实例使用的测试图和运行结果图：测试图像：运行结果图：实现的大致步骤：①二值化后获取Board区域，设置为分析的ROI ②二值化 +开运算获取和分割大致为焊点的区域 ③ 通过Blob的圆度阈值删选，剔除非圆的Blob，保留圆形焊点④计算圆形焊点的最小外接矩形直径并标示Halcon实现代码：* ball....
原创
2021-06-10 17:16:17
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关键词：圆形焊点检测 | 开运算 | 圆形结构元素 | 圆度计算 | 颜色表数组
原创
2022-12-01 09:01:10
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说明根据读者反映，咱们的这个PCB素材设置的不对，应该是没有漆，铜线等等，应该是黑白的。额，具体我也知道，但没去过工厂，实在很难获得这些素材。。。 所以就当是一次瑕疵识别的实践，具体的数据集你可以自己定义。代码在Github: Source code : https://github.com/Ixiaohuihuihui/Tiny-Defect-Detection-for-PCB一点心路历程，供需
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2024-08-07 08:59:59
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# Python焊点个数检测教程
## 目录
1. 引言
2. 流程步骤
3. 代码实现
4. 总结
## 1. 引言
在焊接电路板时，焊点的数量和质量是非常重要的。为了确保焊点的质量，我们可以使用Python编程语言来实现焊点个数的检测。在本教程中，我将教会你如何使用Python来自动检测焊点的个数。
## 2. 流程步骤
下面是实现“Python焊点个数检测”的流程图：
```merm
原创
2023-09-18 06:35:11
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OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)Haar-like通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用
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2023-11-17 22:42:18
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言方法1方法2总结参考文献 引言语音的实际应用场景中，经常是给定一段包含多句句子的长语音，这就产生了语音端点检测的需求，从而实现对句子的分割。端点检测可以是只检测长语音的开始和结束，也可以细化到每一句句子的开始和结束，以下示例为句子级的端点检测。方法1使用短时能量和谱质心特征进行端点检测，在matlab上有封装好的函数，以
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2023-11-20 10:41:28
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零之前言这一章的数学我真的有点看不懂，没有认真专研过，所以，这节内容的代码主要搞清楚参数怎么设置，然后参数怎么调会有怎样的结果就可以了。一.图像特征对于图像的特征提取，一个关键的特征就是角点。角点是比较好检测的一种东西。做过软件识图的都知道，如果没有角点的搜寻图，纯色搜寻很容易搜索到其他的东西，那为什么说角点能够作比较好的特征检测的东西呢？尝试移动一下这三个框，就很容易知道结果了。二.Harris
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2023-10-24 00:40:02
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# PCB焊点缺陷检测的实现指南
在现代电子产品中，PCB（印刷电路板）是必不可少的部件。焊点缺陷会严重影响产品的性能和可靠性。因此，实现PCB焊点缺陷检测显得尤为重要。本文将详细介绍如何使用Python来进行PCB焊点缺陷检测，包括必要的流程、代码实现和实际应用的注意事项。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现这一功能的整体流程。下表展示了实现PCB焊点缺陷检测的主要步骤：
| 步骤
关键性元件需要在PCB上设计测试点。用于焊接表面组装元件的焊盘不允许兼作检测点，必须另外设计专用的测试焊盘，以保证焊点检测和生产调试的正常进行。用于测试的焊盘尽可能的安排于PCB的同一侧面上，即便于检测，又利于降低检测所花的费用。1.工艺设计要求 (1) 测试点距离PCB边缘需大于5mm； (2) 测试点不可被阻焊剂或文字油墨覆盖； (3)
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2024-06-15 15:05:41
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文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测,尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于 能判断,但是不敢保证 判别准确性 的阶段. 现在基于
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2024-02-19 14:28:32
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手机屏幕消费者使用手机时最先接触的一环，承载着画面显示和触控操作，手机屏幕的大小、亮度、刷新率、对比度等等都影响着消费者的使用体验。手机屏幕性能也成为各手机品牌之间差异化的体现和竞争的关键性因素。手机屏幕分为LCD屏幕和OLED屏幕两种，在制造完成后，都需要经过专业的性能测试，才能得以应用，为了避免劣质屏幕流入市场，在手机屏幕测试中，要选择专业的测试仪器和模组，例如大电流弹片微针模组。
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2023-12-13 23:20:28
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我们经常会在Excel表格中进行数据的核对修改，如果要在第一时间知道哪些数据被修改过，通过对修改过的数据做出标记是快速识别这类数据的好方法。利用Excel的有关组件，我们就可以实现被修改数据的标记功能。下面，我们以在Excel 2019中操作为例来说明。 1. 用好突出显示修订 修改数据轻松标记
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2023-11-11 23:39:31
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大家好，我是东哥。本篇介绍一个经典的异常检测算法：局部离群因子(Local Outlier Factor)，简称LOF算法。一、背景Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et. al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法
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2024-08-08 13:34:18
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一、基础概念YoloV7提供的yolov7-tiny.onnx 对于图像中包含较大尺寸的足球检测准确率高。但在实际应用中，足球视频中的足球非常小，默认的模型难于满足实际的足球检测需求。1.1 识别目标1）固定机位的视频中足球的逐帧识别1.2 实现思路1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中二、数据标注下载
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2024-03-23 11:27:36
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