基于機(jī)器視覺的PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng).pdf

1、PCB缺陷檢測(cè)，是PCB裝配過程中必經(jīng)的檢測(cè)流程，早期主要靠人工目檢來完成，但是人類視覺終究是存在一定的局限性，容易發(fā)生漏檢和誤檢，且效率不高。而且，隨著PCB生產(chǎn)制造技術(shù)的不斷發(fā)展，大型化、高密度化以及高精度化成為PCB的發(fā)展趨勢(shì)，針對(duì)此類PCB，人工目檢更加困難甚至無法實(shí)現(xiàn)。為了能夠滿足越來越高的檢測(cè)要求，及時(shí)發(fā)現(xiàn)PCB在焊接過程中存在的缺陷，采用機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)PCB缺陷的檢測(cè)已經(jīng)成為當(dāng)前PCB缺陷檢測(cè)研究的主體方向，其中大多數(shù)是

2、通過比較被檢測(cè)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像來識(shí)別PCB缺陷。但是，這種檢測(cè)方法只能識(shí)別是否存在缺陷，而無法確定缺陷的類別，同時(shí)也無法指出缺陷與PCB上元器件的具體從屬關(guān)系。
　　針對(duì)上述問題，本文設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，主要包括系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)、PCB圖像定位以及PCB缺陷檢測(cè)相關(guān)算法的研究。在對(duì)缺陷檢測(cè)相關(guān)算法的研究過程中，結(jié)合系統(tǒng)對(duì)PCB缺陷檢測(cè)內(nèi)容以及檢測(cè)精度的具體要求，本文實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)各模塊功能，設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的硬件平臺(tái)以

3、及相關(guān)軟件。本文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下：
　　(1)在圖像定位相關(guān)算法研究中，為了提高檢測(cè)PCB對(duì)角定位孔的效率，提出一種改進(jìn)的Hough變換算法，改進(jìn)算法從圓參數(shù)方程入手，將圖像空間像素點(diǎn)映射到參數(shù)空間，然后在降低累加器維度的同時(shí)用多維數(shù)組來代替多重循環(huán)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)投票，獲取圓半徑，在經(jīng)過計(jì)算得出圓心坐標(biāo)。并經(jīng)過與標(biāo)準(zhǔn)Hough變換的多次實(shí)驗(yàn)比較與分析，證明了該圓檢測(cè)算法的可行性以及時(shí)效性。
　　(2)在元器件圖像以及

4、焊盤圖像的提取過程中，本文提出了一種基于PCB元器件信息文檔中唯一標(biāo)識(shí)號(hào)(Designator)、封裝信息(Footprint)、元器件焊盤位置信息(Mid_X,Mid_Y)、旋轉(zhuǎn)角度(Rotation)以及元器件容量(Value)等信息的感興趣區(qū)域(Region Of Interest,ROI)提取算法。具體提取過程為：首先以唯一標(biāo)識(shí)號(hào)作為索引，讀取元器件的封裝信息；結(jié)合元器件焊盤位置信息與封裝信息，得出元器件圖像區(qū)域范圍以及焊盤區(qū)域

5、范圍；提取感興趣區(qū)域圖像。通過上述提取算法，可以自動(dòng)確定元器件以及元器件焊盤的圖像區(qū)域，提高了缺陷檢測(cè)的精度。
　　(3)本文提出了一種缺陷自動(dòng)檢測(cè)方法,該方法將PCB元器件信息文檔引入到具體元器件圖像的定位與獲取過程，不但可以明確缺陷類別，也可以指出缺陷與PCB上元器件的具體從屬關(guān)系，主要通過以下內(nèi)容實(shí)現(xiàn)：首先，通過PCB對(duì)角線上的定位孔校正待檢PCB圖像，解決圖像采集過程中可能發(fā)生不同程度幾何畸變的問題，其中PCB左下角定位孔