基于AOI的PCB缺陷檢測(cè)方法研究.pdf

1、印刷電路板(Printed Circuit Board，PCB)的生產(chǎn)過程繁瑣、工序復(fù)雜，在生產(chǎn)過程中容易產(chǎn)生各種缺陷。相比傳統(tǒng)的人工目檢和常用的電測(cè)法，自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(Automatic Optic Inspection，AOI)具有提高檢查準(zhǔn)確性、避免元器件機(jī)械損傷等優(yōu)勢(shì)，可以提高PCB的檢測(cè)效率，對(duì)于PCB生產(chǎn)過程中的缺陷檢測(cè)具有非常重要的實(shí)用意義。
　　 本文分析了國內(nèi)外AOI技術(shù)的研究現(xiàn)狀，介紹了PCB缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的原理

2、，并對(duì)其硬件組成部分進(jìn)行了說明與分析，研究了基于圖像處理的PCB定位和位置缺陷檢測(cè)方法，并進(jìn)行了系統(tǒng)軟件開發(fā)。通過PCB定位，可根據(jù)PCB的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)得到元器件的先驗(yàn)位置信息，以此作為元器件位置缺陷檢測(cè)的依據(jù)。因此，PCB定位是后續(xù)PCB位置缺陷檢測(cè)的基礎(chǔ)。本文應(yīng)用基于梯度方向矢量和尺度分割的優(yōu)化廣義Hough變換(Optimized Generalized Hough Transform，OGHT)算法來進(jìn)行基于標(biāo)記點(diǎn)的PCB定位，相比

3、于傳統(tǒng)的廣義Hough變換(GeneralizedHough Transform，GHT)，OGHT不但保持了對(duì)噪聲與形狀缺陷的魯棒性，而且通過引入多分辨率的金字塔結(jié)構(gòu)，減少了算法的空間開銷，提高了運(yùn)算速度，提高了算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了以上性能的提高。在PCB的位置缺陷檢測(cè)中，介紹并分析了基于灰度和邊緣的歸一化灰度互相關(guān)算法及相位匹配算法；利用基于元器件模板的圖像匹配得到元器件位姿；利用字符區(qū)域灰度值特征與最小距離分類器實(shí)現(xiàn)了針對(duì)