CN111598771B - 一种基于ccd相机的pcb电路板缺陷检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测系统，包括CCD图像采集模块，以及分别与所述CCD图像采集模块设置在同一台上位机上的图像重组拼接模块、缺陷检测模块以及自校正模块，基于上述系统，本发明还公开了一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法。本发明利用线性CCD按行扫描采集图像的特点，通过控制图像成像行数来实现部分图像信息进行检测及信息可调。本发明利用自校正模块对拼接行数进行调整，得到图像行数信息，避免误检测。本发明有效利用线性CCD相机有效地提高了PCB缺陷检测的效率，节约了生产成本，提高了实时性。

Description

一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测系统及方法

技术领域

本发明属于PCB电路板缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测系统及方法。

背景技术

PCB电路板制造过程中工序繁多，缺陷可能会在各个工序中产生，这些细微的缺陷如果不能在生产过程中准确迅速的发现，对产品会造成产品合格率的下降、影响其可靠性，甚至可能导致印制板整张报废，使生产成本増加。制成后的PCB电路板如果发现故障，其代价是巨大的，而将故障PCB板投放到市场上的代价更是致命的，因此，缺陷检测在PCB电路板生产过程中有着十分重要的位置。同时，在现有的PCB电路板在线检测方法中，检测速度存在瓶颈，因此，本发明利用线性CCD相机扫描成像的特点，大大提高其检测的效率，同时节约了成本。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测系统及方法，能够提高实时采集和检测效率，具有较高的准确率和实时性，以实现PCB电路板在线检测的进一步发展。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

本方案提供一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测系统，包括CCD图像采集模块，以及分别与所述CCD图像采集模块设置在同一台上位机上的图像重组拼接模块、缺陷检测模块以及自校正模块；

所述CCD图像采集模块用于实时扫描采集图像，并将实时扫描采集的图像以及获取的标准采样图像传入至图像重组拼接模块；所述CCD图像采集模块包括CCD相机以及CCD图像采集接口；

所述图像重组拼接模块用于接收自校正模块传入的图像行数信息，并根据所述图像行数信息，将输入的实时采集图像以及标准采样图像按行分别进行图像拼接重组，并将拼接后的图像传入至缺陷检测模块；

所述缺陷检测模块用于根据拼接后的采集图像和标准采样图像利用结构相似性算法，计算得到对应图像的亮度、对比度和结构，并根据计算结果得到采集图像和标准采样图像的差异，并根据所述差异得到缺陷位置，并将其缺陷位置传入至自校正模块；

所述自校正模块用于根据得到的缺陷位置对扫描行数进行调整，并将调整行数输入至图像拼接模块。

基于上述方法，本发明还公开了一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，包括以下步骤：

S1、获取标准采样图像，并设置CCD相机的采集行数以及CCD相机的基本设置，并利用CCD相机实时扫描采集图像；

S2、输入图像行数信息，并根据所述图像行数信息将所述标准采样图像以及实时采集图像按行分别进行图像拼接重组处理；

S3、利用结构相似性算法分别计算得到拼接后的采集图像和标准采样图像的亮度、对比度和结构，并根据计算结果判断是否存在缺陷，若是，则进入步骤S4，否则，结束本次检测，从而完成对PCB电路板的缺陷检测；

S4、根据判断结果进行扫描行数调整处理，并将调整的扫描行数信息作为步骤S2中的输入图像行数信息，并返回步骤S2。

进一步地，所述步骤S1中实时采集图像的矩阵表达式为：

所述标准采样图像的矩阵表达式为：

其中，A为实时采集图像的矩阵，B为标准采样图像的矩阵，ε为起始扫描位置，x为每次扫描的行数，y为每次扫描的列数，η为标准采样图像截取的起始值。

再进一步地，所述步骤S2包括以下步骤：

S201、输入实时采集图像；

S202、输入图像行数信息：设置拼接行数的默认值，并根据所述行数的默认值计算得到下一次的拼接行数值；

S203、图像拼接重组：根据所述拼接行数的默认值，将所述标准采样图像以及实时采集图像按行进行图像拼接重组处理。

再进一步地，所述步骤S202中下一次拼接行数值的表达式如下：

ω′＝ω+R_pre+R_after

其中，ω'为下一次拼接行数值，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值。

再进一步地，所述步骤S203中重组后实时采集图像的矩阵表达式为：

所述重组后标准采样图像的矩阵表达式为：

其中，A'为重组后的实时采集图像矩阵，B'为重组后的标准采样图矩阵，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值，x为每次扫描的行数，y为每次扫描的列数，η为标准采样图像截取的起始值。

再进一步地，所述步骤S3包括以下步骤：

S301、利用结构相似性算法分别计算得到拼接后的实时采集图像和标准采样图像的亮度、对比度以及结构；

S302、将实时采集图像和标准采样图像的亮度、对比度以及结构按比例进行融合，得到评价函数；

S303、判断所述评价函数是否大于预设的检测阈值T_d，若是，则结束本次检测，从而完成对PCB电路板的缺陷检测，否则，标记当前采集图像中的缺陷位置，并输出当前的缺陷检测图像，并进入步骤S4。

再进一步地，所述评价函数的表达式如下：

F(A',B')＝[L(A',B')]^α[C(A',B')]^β[S(A',B')]^γ

其中，F(A',B')为评价函数，μ_A'为矩阵A'的像素平均灰度值，μ_B'为矩阵B'的像素平均灰度值，N为像素点总数，x_i为矩阵A'对应的像素点的值，y_i为矩阵B'对应的像素点的值，i为矩阵A'中对应点的下标，σ_A'为矩阵A'的标准差，σ_B'为矩阵B'的标准差，L(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的亮度对比函数，

为矩阵A'的像素平均灰度值的平方，

为矩阵B'的像素平均灰度值的平方，C₁，C₂，C₃均为用来增加计算结果的稳定性参数，C(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的对比度对比函数，

为矩阵A'的方差，

为矩阵B'的方差，S(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的结构对比函数，σ_A'B'为矩阵A'和矩阵B'的协方差，α，β，γ均为调整三个模块间的参数，A'为重组后的实时采集图像矩阵，B'为重组后的标准采样图矩阵。

再进一步地，所述步骤S4包括以下步骤：

S401、根据判断结果判断是否有缺陷检测图像输入，若是，则进入步骤S402，否则，结束流程；

S402、判断是否需要之前的扫描行信息，若是，则设置当前的行数信息为所需之前行数R_pre，并进入步骤S403，否则，当前图像的成像范围为PCB电路板的起始范围，并进入步骤S403；

S403、判断是否需要之后的扫描行信息，若是，则设置当前的行数信息为所需之后行数R_after，并利用所需之后行数R_after补全当前图像信息，并进入步骤S404，否则，结束流程；

S404、将所述所需之前行数R_pre以及所需之后行数R_after作为步骤S2中的输入图像行数信息，并返回步骤S2。

再进一步地，所述步骤S404中输入图像的行数信息的表达式如下：

ω′＝ω+R_pre+R_after

其中，ω'为输出图像的行数信息，即下一次拼接行数值，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值。

本发明的有益效果：

(1)本发明为了克服现有PCB在线检测技术实时性和效率上的不足，使用CCD作为采集设备，以PCB电路板作为检测对象，以图像采集、图像处理等技术为支撑，对PCB板进行在线的缺陷检测，能够提高实时采集和检测效率，具有较高的准确率和实时性，以实现PCB在线检测的进一步发展。本发明是在使用线性CCD相机在标准采集速度下的基础上进行，利用线性CCD相机按行扫描采集图像的特点，使用结构相似性算法的作为缺陷检测基础的情况下，进行PCB电路板缺陷检测，由于使用结构相似性算法进行缺陷检测需要大量的图像信息，常用的以整体图像为主，本发明利用CCD相机特点，通过控制图像成像行数来实现部分图像信息进行检测及信息可调；

(2)本发明使用线性CCD采集图像，利用线性CCD行扫描成像的特点，实现图像拼接，缺陷检测，自校正的功能，同时，CCD采集模块与其他模块互不干扰，并行运行，实现在线检测的效果。本发明通过将采集图像和标准采样图像分别传入图像修复还原模块，缺陷检测模块，自校正模块完成对PCB的缺陷检测，利用自校正模块对拼接行数进行调整，完备图像信息，避免误检测。本发明有效利用线性CCD相机有效地提高了PCB缺陷检测的效率，节约了生产成本，提高了实时性。

附图说明

图1为本发明的系统框图。

图2为本发明实施例的并行示意图。

图3为本发明的方法流程图。

图4为本发明的图像重组拼接模块流程图。

图5为本发明的缺陷检测模块流程图。

图6为本发明的自校正模块流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

实施例

如图1所示，本发明提供了一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测系统，包括CCD图像采集模块，以及分别与所述CCD图像采集模块设置在同一台上位机上的图像重组拼接模块、缺陷检测模块以及自校正模块；

所述CCD图像采集模块用于实时扫描采集图像，并将实时扫描采集的图像以及获取的标准采样图像传入至图像重组拼接模块；所述CCD图像采集模块包括CCD相机以及CCD图像采集接口；

所述图像重组拼接模块用于接收自校正模块传入的图像行数信息，并根据所述图像行数信息，将输入的实时采集图像以及标准采样图像按行分别进行图像拼接重组，并将拼接后的图像传入至缺陷检测模块；

所述缺陷检测模块用于根据拼接后的采集图像和标准采样图像利用结构相似性算法计算得到对应图像的亮度、对比度和结构，并根据计算结果得到采集图像和标准采样图像的差异，并根据所述差异得到缺陷位置，并将其缺陷位置传入至自校正模块；

所述自校正模块用于根据得到的缺陷位置对扫描行数进行调整，并将调整行数输入至图像拼接模块。

本实施例中，本发明采用并行模块，CCD图像采集模块与图像重组拼接模块、缺陷检测模块以及自校正模块并行工作，用于提升检测的实时性，完成在线检测。

本实施例中，如图2所示，整个系统运行主要含有两大部分，即采集程序和检测程序，采集程序和检测程序均设计为在同一台上位机上以并行的方式运行。采集程序中主要运行图像采集模块，检测程序主要运行图像拼接重组模块，缺陷检测模块和自校正模块。从时间轴上看，采集程序和运行程序并行运行，因为线性CCD采集图像时通过行扫描，所以在行扫描的过程中，检测程序主要是将某部分的行进行拼接检测，构成独立的程序块。每个检测程序块独立运行互不干扰，以并行的方式运行，从图像采集行数的轴上来看，每个检测程序检测不同的行，实现并行运行。

本发明是在使用线性CCD相机在标准采集速度下的基础上进行，利用线性CCD按行扫描采集图像的特点，使用结构相似性算法的作为缺陷检测基础的情况下，进行PCB电路板缺陷检测，由于使用结构相似性算法进行缺陷检测需要大量的图像信息，常用的以整体图像为主，本发明利用线性CCD按行扫描采集图像的特点，通过控制图像成像行数来实现部分图像信息进行检测及信息可调，如图3所示，其实现方法如下：

S1、获取标准采样图像，并设置CCD相机的采集行数以及CCD相机的基本设置，并利用CCD相机实时扫描采集图像。

本实施例中，依线性CCD成像的特点，设置每次扫描的行数为x，列数为y，设置列数为固定值，设起始扫描位置为ε，故每次所扫描成像的图像大小为x×y，所成矩阵为：

同时所需标准采样图传入的大小同样为x×y，标准采样图传入的大小是本身图片中像素行数的截取部分，保留一个原始标准采样图截取起始值为η，故截取图像的成像范围矩阵：

将实时采集图像矩阵A传入至图像重组拼接模块。

S2、输入图像行数信息，并根据所述图像行数信息将所述标准采样图像以及实时采集图像按行分别进行图像拼接重组处理，如图4所示，其实现方法如下：

S201、输入实时采集图像；

S202、输入图像行数信息：设置拼接行数的默认值，并根据所述接行数的默认值计算得到下一次的拼接行数值；

下一次拼接行数值的表达式如下：

ω′＝ω+R_pre+R_after

其中，ω'为下一次拼接行数值，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值；

S203、图像拼接重组：根据所述拼接行数的默认值，将所述标准采样图像以及采集图像按行进行图像拼接重组处理，重组后实时采集图像的矩阵表达式为：

所述重组后标准采样图像的矩阵表达式为：

其中，A'为重组后的实时采集图像矩阵，B'为重组后的标准采样图矩阵，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值，x为每次扫描的行数，y为每次扫描的列数，η为标准采样图像截取的起始值。

本实施例中，图像重组拼接模块旨在将输入的实时采集图像按行进行图像拼接传递给缺陷检测模块，同时图像重组拼接模块也接收自校正模块所传递的拼接行数信息，便于下一步缺陷检测的处理。

S3、利用结构相似性算法分别计算得到拼接后的实时采集图像和标准采样图像的亮度、对比度和结构，并根据计算结果判断是否存在缺陷，若是，则进入步骤S4，否则，结束本次检测，从而完成对PCB电路板的缺陷检测，其实现方法如图5所示：

S301、利用结构相似性算法分别计算得到拼接后的实时采集图像和标准采样图像的亮度，对比度以及结构；

S302、将实时采集图像和标准采样图像的亮度，对比度以及结构按比例进行融合，得到评价函数；

S303、判断所述评价函数是否大于预设的检测阈值T_d，若是，则结束本次检测，从而完成对PCB电路板的缺陷检测，否则，标记当前采集图像中的缺陷位置，并输出当前的缺陷检测图像，并进入步骤S4。

本实施例中，所述的缺陷检测模块旨在通过结构相似性算法对传入的采集图像和标准采样图进行相应的亮度、对比度、结构的计算，通过具体的计算得出两幅图像的差异，从而得出其缺陷位置，若存在缺陷，则将其标记后传入自校正模块。

本实施例中，从图像重组拼接模块中，传入采集图像矩阵A'和传入的标准采样图像矩阵为B'。图像质量受到亮度信息和对比度信息的制约，因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响。

本实施例中，以图像平均灰度值作为亮度测量的估计，矩阵A'的像素平均灰度值为：

矩阵B'的像素平均灰度值为：

以图像标准差作为对比度估量值，矩阵A'的标准差为：

矩阵B'的标准差为：

矩阵A'和B'的亮度对比函数为：

矩阵A'和B'的对比度对比函数为：

矩阵A'和B'的结构对比函数为：

其中，

组合亮度，对比度和结构三个相关函数，得到评价函数：

F(A',B')＝[L(A',B')]^α[C(A',B')]^β[S(A',B')]^γ

上述式中，F(A',B')为评价函数，μ_A'为矩阵A'的像素平均灰度值，μ_B'为矩阵B'的像素平均灰度值，N为像素点总数，x_i为矩阵A'对应的像素点的值，y_i为矩阵B'对应的像素点的值，i为矩阵A'中对应点的下标，σ_A'为矩阵A'的标准差，σ_B'为矩阵B'的标准差，L(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的亮度对比函数，

为矩阵A'的像素平均灰度值的平方，

为矩阵B'的像素平均灰度值的平方，C₁，C₂，C₃均为用来增加计算结果的稳定性参数，C(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的对比度对比函数，

为矩阵A'的方差，

为矩阵B'的方差，S(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的结构对比函数，σ_A'B'为矩阵A'和矩阵B'的协方差，α，β，γ均为调整三个模块间的参数，A'为重组后的实时采集图像矩阵，B'为重组后的标准采样图矩阵。

本实施例中，通过该评价函数可以计算出图像中具体的像素差异，从而发现缺陷，明显的，该公式从像素级别进行判断，所以有很强的敏感性，从而会出现误检测的情况，其不存在漏检现象，存在误检现象，是由于当前图像信息不完备所造成的，这是使用结构相似性算法的一个缺陷，在自校正模块中对此缺陷进行了一定的修正。

S4、根据判断结果进行扫描行数调整处理，并将调整的扫描行数信息作为步骤S2中的输入图像行数信息，并返回步骤S2，如图6所示，其实现方法如下：

S401、判断是否有缺陷检测图像输入，若是，则进入步骤S402，否则，结束流程；

S402、判断是否需要之前的扫描行信息，若是，则设置当前的行数信息为所需之前行数R_pre，并进入步骤S403，否则，当前图像的成像范围为PCB电路板的起始范围，并进入步骤S403；

S403、判断是否需要之后的扫描行信息，若是，则设置当前的行数信息为所需之后行数R_after，并利用所需之后行数R_after补全当前图像信息，并进入步骤S404，否则，结束流程；

S404、将所述所需之前行数R_pre以及所需之后行数R_after作为步骤S2中的输入图像行数信息，并返回步骤S2，

所述输入图像的行数信息的表达式如下：

ω′＝ω+R_pre+R_after

其中，ω'为输出图像的行数信息，即下一次拼接行数值，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值。

本实施例中，所述自校正模块旨在通过调节当前图像中的行数信息来规避由于图像信息不足造成的误检测现象，将调节的行数信息输出到图像重组拼接模块中，完成自校正过程，应当注意的是，之前行和之后行的信息均根据需求可调。

本发明通过以上设计，能够提高实时采集和检测效率，具有较高的准确率和实时性，以实现PCB电路板在线检测的进一步发展。

Claims (9)

1.一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测系统，其特征在于，包括CCD图像采集模块，以及分别与所述CCD图像采集模块设置在同一台上位机上的图像重组拼接模块、缺陷检测模块以及自校正模块；

所述CCD图像采集模块用于实时扫描采集图像，并将实时扫描采集的图像以及获取的标准采样图像传入至图像重组拼接模块；所述CCD图像采集模块包括CCD相机以及CCD图像采集接口；

所述图像重组拼接模块用于接收自校正模块传入的图像行数信息，并根据所述图像行数信息，将输入的实时采集图像以及标准采样图像按行分别进行图像拼接重组，并将拼接后的图像传入至缺陷检测模块，其具体为：

输入实时采集图像；

输入图像行数信息：设置拼接行数的默认值，并根据所述行数的默认值计算得到下一次的拼接行数值；

图像拼接重组：根据所述拼接行数的默认值，将所述标准采样图像以及实时采集图像按行进行图像拼接重组处理；

所述缺陷检测模块用于根据拼接后的采集图像和标准采样图像利用结构相似性算法，计算得到对应图像的亮度、对比度和结构，并根据计算结果得到采集图像和标准采样图像的差异，并根据所述差异得到缺陷位置，并将其缺陷位置传入至自校正模块；

所述自校正模块用于根据得到的缺陷位置对扫描行数进行调整，并将调整行数输入至图像拼接模块。

2.一种基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取标准采样图像，并设置CCD相机的采集行数以及CCD相机的基本设置，并利用CCD相机实时扫描采集图像；

S2、输入图像行数信息，并根据所述图像行数信息将所述标准采样图像以及实时采集图像按行分别进行图像拼接重组处理，其具体为：

所述步骤S2包括以下步骤：

S201、输入实时采集图像；

S202、输入图像行数信息：设置拼接行数的默认值，并根据所述行数的默认值计算得到下一次的拼接行数值；

S203、图像拼接重组：根据所述拼接行数的默认值，将所述标准采样图像以及实时采集图像按行进行图像拼接重组处理；

S3、利用结构相似性算法分别计算得到拼接后的采集图像和标准采样图像的亮度、对比度和结构，并根据计算结果判断是否存在缺陷，若是，则进入步骤S4，否则，结束本次检测，从而完成对PCB电路板的缺陷检测；

S4、根据判断结果进行扫描行数调整处理，并将调整的扫描行数信息作为步骤S2中的输入图像行数信息，并返回步骤S2。

3.根据权利要求2所述的基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1中实时采集图像的矩阵表达式为：

所述标准采样图像的矩阵表达式为：

其中，A为实时采集图像的矩阵，B为标准采样图像的矩阵，ε为起始扫描位置，x为每次扫描的行数，y为每次扫描的列数，η为标准采样图像截取的起始值。

4.根据权利要求2所述的基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S202中下一次拼接行数值的表达式如下：

ω′＝ω+R_pre+R_after

其中，ω'为下一次拼接行数值，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值。

5.根据权利要求2所述的基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S203中重组后实时采集图像的矩阵表达式为：

重组后标准采样图像的矩阵表达式为：

其中，A'为重组后的实时采集图像矩阵，B'为重组后的标准采样图矩阵，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值，x为每次扫描的行数，y为每次扫描的列数，η为标准采样图像截取的起始值。

6.根据权利要求2所述的基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

S301、利用结构相似性算法分别计算得到拼接后的实时采集图像和标准采样图像的亮度、对比度以及结构；

S302、将实时采集图像和标准采样图像的亮度、对比度以及结构按比例进行融合，得到评价函数；

S303、判断所述评价函数是否大于预设的检测阈值T_d，若是，则结束本次检测，从而完成对PCB电路板的缺陷检测，否则，标记当前采集图像中的缺陷位置，并输出当前的缺陷检测图像，并进入步骤S4。

7.根据权利要求6所述的基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述评价函数的表达式如下：

F(A',B')＝[L(A',B')]^α[C(A',B')]^β[S(A',B')]^γ

其中，F(A',B')为评价函数，μ_A'为矩阵A'的像素平均灰度值，μ_B'为矩阵B'的像素平均灰度值，N为像素点总数，x_i为矩阵A'对应的像素点的值，y_i为矩阵B'对应的像素点的值，i为矩阵A'中对应点的下标，σ_A'为矩阵A'的标准差，σ_B'为矩阵B'的标准差，L(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的亮度对比函数，

为矩阵A'的像素平均灰度值的平方，

为矩阵B'的像素平均灰度值的平方，C₁，C₂，C₃均为用来增加计算结果的稳定性参数，C(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的对比度对比函数，

为矩阵A'的方差，

为矩阵B'的方差，S(A',B')为矩阵A'和矩阵B'的结构对比函数，σ_A'B'为矩阵A'和矩阵B'的协方差，α，β，γ均为调整三个模块间的参数，A'为重组后的实时采集图像矩阵，B'为重组后的标准采样图矩阵。

8.根据权利要求2所述的基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：

S401、根据判断结果判断是否有缺陷检测图像输入，若是，则进入步骤S402，否则，结束流程；

S402、判断是否需要之前的扫描行信息，若是，则设置当前的行数信息为所需之前行数R_pre，并进入步骤S403，否则，当前图像的成像范围为PCB电路板的起始范围，并进入步骤S403；

S403、判断是否需要之后的扫描行信息，若是，则设置当前的行数信息为所需之后行数R_after，并利用所需之后行数R_after补全当前图像信息，并进入步骤S404，否则，结束流程；

S404、将所述所需之前行数R_pre以及所需之后行数R_after作为步骤S2中的输入图像行数信息，并返回步骤S2。

9.根据权利要求8所述的基于CCD相机的PCB电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S404中输入图像的行数信息的表达式如下：

ω′＝ω+R_pre+R_after

其中，ω'为输出图像的行数信息，即下一次拼接行数值，R_pre为所需之前行，R_after为所需之后行，ω为拼接行数默认值。

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