PCB錫膏質(zhì)量檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代檢測技術(shù)的快速發(fā)展，視覺圖像檢測作為自動化應(yīng)用領(lǐng)域中一個不可或缺的環(huán)節(jié)，得到越來越多的重視和研究。就電子行業(yè)而言，隨著半導(dǎo)體設(shè)計和制造生產(chǎn)的技術(shù)發(fā)展，印刷電路板也呈現(xiàn)出更輕薄、高密度、多層數(shù)、高性能的發(fā)展趨勢。由于在整個印刷電路板生產(chǎn)過程中影響產(chǎn)品質(zhì)量的環(huán)節(jié)眾多，PCB錫膏的質(zhì)量檢測就是其中典型的代表，如何使用一種高效、高速、高精度、高可靠性的印刷電路板自動檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為PCB行業(yè)的一種迫切需求！本論文詳細論述一種基于視覺的原

2、理，通過采集運動狀態(tài)下物體的輪廓數(shù)據(jù)并進行相應(yīng)圖像處理的自動檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要用于前期的應(yīng)用測試以及相關(guān)的可行性分析。論文完成的主要工作內(nèi)容如下：
　　一、根據(jù)傳感器產(chǎn)品參數(shù)特性和檢測要求，構(gòu)建集成智能照相機、直線運動機構(gòu)、激光光源等硬件的檢測系統(tǒng)。區(qū)別不同的被測對象特點（PCB板上錫膏的形狀特點、材料的光學(xué)特性），可以靈活地修改安裝方式和安裝角度，達到較好的光線輪廓效果，實現(xiàn)真實的、高質(zhì)量的原始圖像數(shù)據(jù)的采集。
　　二、

3、結(jié)合檢測需求（檢測速度、檢測精度）設(shè)計符合要求的運動控制模式和程序，設(shè)置伺服控制參數(shù)（速度、定位范圍），從而配合確定相應(yīng)的采樣時間周期，獲得后期處理所需的物體采樣數(shù)據(jù)。
　　三、基于Matlab軟件平臺，針對采樣取得的圖像原始數(shù)據(jù)進行流程化的處理，得到所需的檢測結(jié)果參數(shù)。大致的圖像處理步驟包括：
　?。?）圖像分割處理：根據(jù)物體的高度線性對應(yīng)出像素灰度值所生成類似二維的灰度圖像，使用與數(shù)據(jù)驅(qū)動相關(guān)的閾值分割法把需要檢測的區(qū)域

4、進行分離的方法。
　　（2）圖像預(yù)處理：提取分割后的原始圖像數(shù)據(jù)，利用均值濾波和閾值灰度變換進行圖像的預(yù)處理（除去圖像中孤立的高亮小噪點）。
　?。?）質(zhì)心算法：針對印刷電路板錫膏灰度圖像的特點，研究了一種改進的質(zhì)心查找方法。該方法通過相應(yīng)灰度閾值判斷找出每行每列端位兩個像素的位置，然后對所有滿足要求的像素進行算術(shù)平均求得相應(yīng)圖像的質(zhì)心，并對算法的運算量和準(zhǔn)確性進行了實驗驗證。
　　（4）模版示教和匹配：使用一定數(shù)量的

5、圖像數(shù)據(jù)（良品）,以各個圖像相應(yīng)質(zhì)心為中心點設(shè)定固定像素范圍，求取各個良品數(shù)據(jù)中相同位置像素（灰度值）的算術(shù)平均值作為示教模版相同位置的灰度值并生成示教圖像。然后以質(zhì)心為基準(zhǔn)計算標(biāo)準(zhǔn)灰度模版與待匹配圖像中各個子圖像之間的像素灰度絕對差值之和SAD（Sum of absolute distance），根據(jù)所求得的每個圖像的差值數(shù)據(jù)得到相應(yīng)的匹配評價，實現(xiàn)對圖像三維輪廓的質(zhì)量檢測。
　?。?）使用基于輪廓像素數(shù)量比對的輪廓匹配算法對檢