HCI-A3型PCB板缺陷检测系统设计与实现

发布时间：2020-11-08 22:55

　　 随着PCB行业的迅猛发展,对PCB检测技术也提出了更高的要求。PCB缺陷自动光学检测系统(AOI,Automated Optical Inspection)是基于图像处理对生产过程中遇到的缺陷进行检测和处理。实践表明,这种方法准确率高、实用性强,国内外已有多家企业开发产品并投入使用。但是面对国外昂贵的检测设备和国内旺盛的PCB自动检测设备需求,研究经济实用的PCB缺陷检测系统具有重要的经济价值。本文以PCB裸板为研究对象,对其典型缺陷进行识别并分类,以提高PCB生产效率。本文借鉴国内外相关行业产品,设计并实现了一套PCB缺陷检测系统,分析了系统的关键技术,完成了主要功能模块的实现。系统主要包括两大部分:硬件系统由照明单元、图像采集单元及运动控制单元三部分构成,软件系统包括系统初始化、标准图像获取、图像采集与预处理、缺陷识别与分类几大模块。软件系统一方面实现对下位机控制,另一方面是图像处理和缺陷检测的算法实现。本文的具体研究内容和成果如下:1、设计了一套PCB缺陷检测系统,完成主要器件的选型,搭建系统硬件工作平台,结合硬件环境确定图像采集方案。2、在分析Gerber文件语法结构的基础上,首先通过正则表达式提取信息,并设计相应的类保存提取得到的图元信息及路径信息,然后利用GDI+完成标准图像的绘制,给出了绘制过程中出现的像素坐标不匹配问题的解决方法。3、研究了自动对焦技术中的核心问题即图像清晰度评价函数的选取,从其幅频响应角度分析了常用空域图像清晰度评价函数,经实验验证得到了本实验环境下较优的Brenner算法。4、根据PCB图像的特点,明确图像预处理的方案为去噪、畸变矫正、图像增强三个步骤,分别对各个步骤中的常用算法进行实验的基础上,采用了在图像去噪领域已得到广泛应用的自适应全变分模型进行PCB图像去噪;针对图像的桶形畸变,采用双线性插值进行灰度重建,使畸变得到有效矫正;提出了去除灰度冗余与局部均方差结合的图像增强方法,拉伸灰度范围的同时使对比度得到增强。5、采用基于同心圆特征的配准算法,分析了传统Hough检测的原理后对其进行改进,并对改进后的算法进行实验测试。通过游程编码算法标记连通目标,最后统计缺陷目标的连通区域数、二值图像面积、外包线像素值等特征参数,联合多个缺陷特征逐级分类识别缺陷种类。6、开发了PCB缺陷检测软件系统,通过对系统主要功能的测试,表明本文完成了系统主要模块功能。该系统硬件成本较低,检测结果相对稳定,软件界面简洁易操作,符合我国市场的实际需求。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN41;TP391.41
【部分图文】：

图 2-1 缺陷检测系统工作原理图检测系统通用结构包括照明单元、图像采集单元、个部分[21]。照明单元用于提供稳定、高质量的光源，；图像采集单元负责拍摄清晰的图像并传输至 PC 端定传送到镜头视野范围内；软件系统用于控制硬件的功能[22]，系统结构框图如图 2-2 所示。CCD摄像机镜头运动控制器计算机及软件系统标准图获取待测图采集图像预处理图像配准图像对比缺陷检出检测结果显示

图 2-3 不同照明方式示意图板是由多层压制而成，每一层都是由不同材质构成的，例如基油层是由绿油构成，焊盘层由铜片构成，钻孔为通孔，在图的颜色。PCB 表面反射的主要类型是漫反射和镜面反射，为B 板图像，在照明系统中采用 LED 环形低角度照明，型号为 H 2-4 所示。图 2-4 HF-HX7040 光源像采集单元设计

图 2-3 不同照明方式示意图制而成，每一层都是由不同材质构成油构成，焊盘层由铜片构成，钻孔为 表面反射的主要类型是漫反射和镜照明系统中采用 LED 环形低角度照
【参考文献】

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本文编号：2875478