导　　师： 陈新度; 秦磊

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 广东工业大学

摘　　要： 随着电子制造产业的高速发展,电路板的制造品质要求也在不断提高,为了有效降低产品的废品率,PCB外观缺陷检测在实际的工业生产中已是至关重要。PCB的外观缺陷检测最早采用人工目测,随着电子设备的日益高度集成化,人工目测这种生产方式已不能满足工业生产的实际需求,光学自动化检测是针对重复、单调、严格的检测作业的最好的解决方案。PCB外观光学检查机是集照明系统、高速线阵相机图像采集、高精度伺服传动系统、图像处理软件技术于一体的多模块集成系统。美国、日本、以色列为代表的发达国家在PCB外观光学检查机领域的研发走在世界领先地位,已经有一定规模的成果实现商品化,国内在该领域的起步相对较晚,和国际先进水平有一定的差距。本文是在国内外PCB外观缺陷检测研究成果的基础上,针对PCB外观缺陷检测中存在样板类型多种多样、待检测图像色彩种类丰富、图像特征信息复杂、缺陷种类繁多、检测精度要求较高等学术难题,提出了一整套完整的PCB外观缺陷检测硬件构成体系和检测算法方案。首先探讨了相机种类、光源种类、光源色温、光源照明方式等对PCB成像的影响以及选型依据。为了降低图像采集过程中的图像畸变,提出了基于多传感器信号融合的检测物协调运动控制方案,有效的抑制了图像采集过程中的图像畸变。其次通过对前人PCB缺陷检测算法的研究,提出了一系列PCB缺陷检测算法:基于Gerber文件解析以及基于CIE-Lab色彩空间进行色彩传递的标准板图像信息生成算法,与传统的直接对无缺陷PCB进行取像作为标准板图像信息的建标方法相比较,使用此算法能够实现更稳定高效的图像建标,建标效果受光源的影响更小,在更精确的描述PCB的细节信息的同时,将标准板与在线待测图片的色彩灰度信息进行统一,色彩差异控制在更小的误差范围内;基于图像配准以及检测区域定义的PCB自动光学参考法检测算法,相对于非参考检查算法,能够在PCB图像信息复杂、缺陷种类繁多、加工精度不统一且有工艺误差的前提条件下实现稳定的缺陷检测;基于缺陷局部像素分布特征的缺陷分类算法,能够根据缺陷的外形特征很好的将划痕类缺陷与非划痕类缺项进行分类标记。最后,设计了一个集取像系统、分拣系统、照明系统及图像处理软件于一体具有良好人机交互界面的PCB外观缺陷检测机,重点描述了PCB外观缺陷检查机的软件系统的设计和实现,介绍了本项目的产学研成果。对本项目所研发的PCB外观缺陷检测机进行了外观缺陷检测实验,验证了本文所提出的缺陷检测算法的可行性。实验结果表明本文所设计的PCB外观缺陷检测机具有良好的稳定性,本文所提出的检测算法能比较准确的检测出PCB所存在的外观缺陷,基本实现了实时性的无接触自动光学检测。更多还原

关 键 词： [7603726]PCB 自动光学外观检测 缺陷检测 [2698760]图像处理 [2700665]图像配准

分 类 号： [TP391.41;TN41]

领　　域： [] []