PCB缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著PCB(Printed Circuit Board)行業(yè)的迅速發(fā)展，PCB的生產(chǎn)質(zhì)量成為企業(yè)生存的重要基石，因此需要嚴(yán)格把關(guān)PCB的質(zhì)量問(wèn)題。自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)從采集的圖像中提取有效數(shù)據(jù)，處理并理解相關(guān)數(shù)據(jù)完成相關(guān)目標(biāo)的檢測(cè)。自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)因其無(wú)損傷、速度快、精度高等特點(diǎn)，成為PCB缺陷檢測(cè)的發(fā)展方向。
　　自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)主要包括照明系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)，其中硬件部分為照明系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)，軟件部分為圖像處理系

2、統(tǒng)，本文主要對(duì)圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行深入的研究。主要研究PCB圖像預(yù)處理、PCB圖像配準(zhǔn)以及PCB的缺陷檢測(cè)與識(shí)別，主要研究工作和成果如下:
　　本文首先研究了如何以Gerber文件生成參考PCB圖像的問(wèn)題。考慮Gerber文件是PCB的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)文件，對(duì)Gerber文件中的指令進(jìn)行解析，獲取PCB走線和焊盤(pán)坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成了PCB參考圖像。其次，研究了待檢測(cè)PCB圖像的濾波及分割算法。通過(guò)幾種濾波與分割算法的比較，本文采用了Mean Shi

3、ft濾波算法有效的去除了PCB圖像中的噪聲，同時(shí)HSV彩色空間閾值分割算法準(zhǔn)確分離出了PCB圖像中的焊盤(pán)和走線。之后研究了參考圖像與待測(cè)PCB圖像的配準(zhǔn)問(wèn)題。本文通過(guò)最小二乘擬合算法獲取待檢測(cè)PCB圖像定位孔參數(shù)，以定位孔圓心為配準(zhǔn)特征點(diǎn)，經(jīng)仿射變換完成了參考圖像與待測(cè)PCB圖像的配準(zhǔn)。最后研究了待檢測(cè)PCB圖像缺陷檢測(cè)與識(shí)別問(wèn)題。本文采用差影運(yùn)算和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)了PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)，并通過(guò)缺陷的面積、連通域和歐拉數(shù)三個(gè)特征，完成