基于機器視覺的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng).pdf

1、PCB缺陷檢測，是PCB裝配過程中必經(jīng)的檢測流程，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，針對此類PCB，人工目檢更加困難甚至無法實現(xiàn)。為了能夠滿足越來越高的檢測要求，及時發(fā)現(xiàn)PCB在焊接過程中存在的缺陷，采用機器視覺技術(shù)實現(xiàn)PCB缺陷的檢測已經(jīng)成為當前PCB缺陷檢測研究的主體方向，其中大多數(shù)是

2、通過比較被檢測圖像與標準圖像來識別PCB缺陷。但是，這種檢測方法只能識別是否存在缺陷，而無法確定缺陷的類別，同時也無法指出缺陷與PCB上元器件的具體從屬關(guān)系。
　　針對上述問題，本文設(shè)計了基于機器視覺的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)，主要包括系統(tǒng)總體方案設(shè)計、PCB圖像定位以及PCB缺陷檢測相關(guān)算法的研究。在對缺陷檢測相關(guān)算法的研究過程中，結(jié)合系統(tǒng)對PCB缺陷檢測內(nèi)容以及檢測精度的具體要求，本文實現(xiàn)了系統(tǒng)各模塊功能，設(shè)計了系統(tǒng)的硬件平臺以

3、及相關(guān)軟件。本文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點總結(jié)如下：
　　(1)在圖像定位相關(guān)算法研究中，為了提高檢測PCB對角定位孔的效率，提出一種改進的Hough變換算法，改進算法從圓參數(shù)方程入手，將圖像空間像素點映射到參數(shù)空間，然后在降低累加器維度的同時用多維數(shù)組來代替多重循環(huán)進行統(tǒng)計投票，獲取圓半徑，在經(jīng)過計算得出圓心坐標。并經(jīng)過與標準Hough變換的多次實驗比較與分析，證明了該圓檢測算法的可行性以及時效性。
　　(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識號(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：首先以唯一標識號作為索引，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，提高了缺陷檢測的精度。
　　(3)本文提出了一種缺陷自動檢測方法,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)容實現(xiàn)：首先，通過PCB對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