基于机器视觉的PCB缺陷检测系统的设计

发布时间：2020-08-18 11:04

【摘要】：印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)缺陷检测是电子产品生产过程中必不可少的环节。自动光学检测(Automatic Optic Inspection,AOI)是自动产线中PCB检测的核心技术。但是,目前高端的AOI设备主要由国外公司垄断且价格昂贵多数小规模电子产品生产企业依然采用传统的人工目检方式进行PCB检测。人工目检工作强度高,容易发生漏检和误检,且效率不高。针对中小企业研发一种低成本、高效率的自动PCB缺陷检测系统已经成为迫切的需求。因此,课题开展了基于机器视觉的PCB缺陷检测系统设计研究。完成的工作主要包括了:(1)研究PCB自动光学检测系统的硬件构成,针对企业的需求对各个主要模块的硬件进行选择和确定,包括工业相机、工业镜头、光源等;(2)研究PCB板的定位算法,通过研究基于Powell的互信息定位算法及基于SURF特征点匹配定位算法,分析其优缺点,最终选择SURF算法,并提出结合距离筛选的SURF(modified SURF,MSURF)定位算法。该方法采用已知的距离先验作为约束,加速了特征点的匹配搜索过程,与基于RANSAC的SURF特征点匹配定位算法相比,MSURF在不影响系统定位精度的前提下,将定位速度提高了 40%;(3)研究PCB板上的元件定位方法,最终采用相机标定及元件信息相结合的方式对其进行定位;(4)针对中小型生产PCB企业所给的检测需求,对元件是否缺件、反贴、错件的相应缺陷检测算法进行研究。设计的缺陷检测算法可以实现元件缺件、反贴、错件的检测;(5)综合课题研究完成了能够进行缺陷报警,生成缺陷位置状态报告,并存储缺陷信息文件的PCB缺陷检测系统。课题研究工作以及设计的PCB缺陷检测系统对降低企业生产成本提高企业效益具有重要的意义和促进作用。
【学位授予单位】：福建工程学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP274;TN41
【图文】：

缺陷进行检测。这些缺陷包括己经裸板状态下导线的短路、断路、毛刺、缺损等问题以及逡逑贴装过元件状态下的贴片电容、芯片错件缺陷、ＰＣＢ元件多件缺件等缺陷。逡逑相应的国内也出现了一些生产ＡＯＩ设备的厂商，如图１－２所示，神州ＡＬＤ６２５为国内逡逑厂商生产的ＡＯＩ．设备。其甩全彩色高速智能Ｉｔ字相机，最小分辨率１５Ｍｍ，可用于检测逡逑元件的偏移、缺件、歪斜、立碑、侧立、翻件、错件、破损；焊锡的少锡、短路、污染、逡逑浮高、极性、虚焊、空焊、锡洞等。逡逑３逡逑

系统的性能产生直接的、重要的影响逡逑通过上节内容我们可以知道，ＰＣＢ图像采集系统主要是通过硬件平台负责，硬件平台逡逑的结构如图２－２所示，１．ＣＭＯＳ工业相机，２．Ｃ接口镜头，３．条形泛光光源，４．二维运动平逡逑台，５．待检测ＰＣＢ板。根据系统需求，选定型号为ＭＱ０４２ＣＧ－ＣＭ的ＣＭＯＳ工业相机，型逡逑号为ＨＫ３５１４ＭＰ５的焦距３５ｍｍ光圈１．４５ＭＰ的镜头，条形泛光光源及步进电机驱动的二逡逑维运动平台。相应的摆放方式为：ＣＭＯＳ工业相机镜头放置于待检测ＰＣＢ板上方，光心与逡逑ＰＣＢ板相垂直，其高度由ＰＣＢ板大小及所需精度可进行调节；光源放置在相机镜头同一逡逑水平面上，且不在相机视场的正上方，以防止光照反射，影响系统检测；２维步进运动平逡逑台于相机下方，实现待检测ＰＣＢ板的移动，完成ＰＣＢ板图像的采集。逡逑0邋0逡逑＾，１逡逑Ｉ逦＾＜５逦＾４逡逑１邋 一逡逑图２－２图像采集系统结构示意图逡逑７逡逑

整的基于机器视觉的缺陷检测系统包括：图像采集、图像处理以及像采集是一切机器视觉的基础也是关键，它为后续的的图像处理及。图像采集的速？、质量及准确性影响着机器视觉检测的检测速度像噪声多、图像模糊，可能使后续的图像处理的复杂度增加、降低像检测无法实现。因此，ＰＣＢ图像采集系统的性能对整个ＰＣＢ缺产生直接的、重要的影响逡逑节内容我们可以知道，ＰＣＢ图像采集系统主要是通过硬件平台负责２－２所示，１．ＣＭＯＳ工业相机，２．Ｃ接口镜头，３．条形泛光光源，４．ＰＣＢ板。根据系统需求，选定型号为ＭＱ０４２ＣＧ－ＣＭ的ＣＭＯＳ１４ＭＰ５的焦距３５ｍｍ光圈１．４５ＭＰ的镜头，条形泛光光源及步进电。相应的摆放方式为：ＣＭＯＳ工业相机镜头放置于待检测ＰＣＢ板直，其高度由ＰＣＢ板大小及所需精度可进行调节；光源放置在相且不在相机视场的正上方，以防止光照反射，影响系统检测；２维方，实现待检测ＰＣＢ板的移动，完成ＰＣＢ板图像的采集。逡逑0邋0逡逑

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 尹静;程亮亮;樊敏;申远;赵晓虎;;基于SURF特征的PCB贴片元件标记算法研究[J];合肥师范学院学报;2015年06期

2 朱奇光;王佳;张朋珍;陈颖;;基于高斯矩改进SURF算法的移动机器人定位研究[J];仪器仪表学报;2015年11期

3 宋玉彬;邵荣旺;韩旭明;辛德成;;基于计算机视觉的PCB板检测系统应用研究[J];北华航天工业学院学报;2015年03期

4 李战明;施颖迪;;基于视频序列的图像拼接[J];电子设计工程;2015年12期

5 马卫;孙正兴;李俊楼;;基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法[J];计算机应用研究;2015年06期

6 郝飞;史金飞;朱松青;张志胜;韩亚丽;陈茹雯;;机器视觉系统前置矩形LED阵列的优化布置[J];光学学报;2014年12期

7 李兵;刘磊;魏志强;;一种具有强实时性、强鲁棒性的图像匹配算法[J];软件学报;2014年07期

8 李海军;;LabVIEW与普通数据采集卡连接在伺服电机参数测试方面的应用[J];数字技术与应用;2014年07期

9 潘忆江;黄际彦;吴波;母国才;;Hough变换的PCB Mark校准研究[J];现代电子技术;2014年10期

10 赵莉华;张亚超;金阳;梁勇;任泽生;;基于LabVIEW和Matlab虚拟实验室的实现[J];实验室研究与探索;2014年04期

相关硕士学位论文 前6条

1 李方宁;高清高速CMOS相机系统设计[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2014年

2 黄晓华;面向PCB检测的AOI系统关键技术研究[D];南京信息工程大学;2012年

3 魏晓敏;图像配准算法研究与系统设计实现[D];南京航空航天大学;2010年

4 齐立荣;基于图像处理的PCB缺陷自动光学检测系统的研究与实现[D];北京邮电大学;2010年

5 陈贤巧;基于特征的图像配准算法研究[D];中国科学技术大学;2009年

6 宋凡峰;基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统[D];南京航空航天大学;2007年

本文编号：2796143