本文關(guān)鍵詞： 印制電路板 圓心檢測(cè) 圖像拼接 缺陷檢測(cè)　出處：《大連理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：印制電路板(PCB)是為當(dāng)今電子產(chǎn)品提供電氣連接的關(guān)鍵互連組件,為了提高電子產(chǎn)品的穩(wěn)定性,就需要品質(zhì)優(yōu)良的印制電路板。所以,在印制電路板生產(chǎn)過(guò)程中,缺陷檢測(cè)是不可或缺的環(huán)節(jié)。而傳統(tǒng)的人工的檢查在大量的生產(chǎn)中會(huì)因?yàn)檎`判率高、速度慢、漏檢率高等缺陷導(dǎo)致生產(chǎn)停滯,因此,由于自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)[1]在速度、精度與費(fèi)用等方面更有優(yōu)勢(shì),所以其可以替代人工檢查。本課題主要探討自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)[1]在印制電路板制造中的應(yīng)用。基于圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)理論,本文主要研究了系統(tǒng)各環(huán)節(jié)算法,使用Matlab編譯環(huán)境對(duì)獲取的圖像進(jìn)行分析比對(duì)。本課題首先研究對(duì)印制電路板內(nèi)層板首個(gè)工序,基板曝光中全自動(dòng)曝光機(jī)對(duì)膠片同基板的靶標(biāo),計(jì)算其類同心圓圓心的位置關(guān)系。然后運(yùn)用自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)機(jī)(AOI)拍攝圖片,由于拍攝的圖片為連續(xù)并具有部分重復(fù)特征的圖片,需要運(yùn)用圖片拼接技術(shù)對(duì)其進(jìn)行拼接。最后對(duì)內(nèi)層板工序中的斷路、針孔等問(wèn)題進(jìn)行提取和鑒別,從而達(dá)到較好的質(zhì)量檢測(cè)和控制效果。本課題工作主要可以概括為以下3個(gè)方面：(1)對(duì)內(nèi)層板制造中全自動(dòng)曝光機(jī)靶點(diǎn)定位圖片進(jìn)行圓心檢測(cè),通過(guò)圖像灰度化,圖像二值化,檢測(cè)圖像中的邊緣點(diǎn),運(yùn)用霍夫變換精確檢測(cè)兩圓圓心坐標(biāo),計(jì)算出內(nèi)層板孔圓心同膠片定位靶點(diǎn)圓心之間的距離。(2)對(duì)內(nèi)存板自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)機(jī)(AOI)行掃描后CCD拍照的照片進(jìn)行拼接,研究了SIFT算子的特征,其對(duì)形狀類似的物體也能產(chǎn)生大量的特征向量。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在降低匹配精度的情況下,不但能很好的找到相同的特征點(diǎn),而且還大大提高了工作效率。利用匹配到的特征點(diǎn),基于最小二乘法對(duì)圖片進(jìn)行拼接。(3)對(duì)于PCB缺陷檢測(cè),本位主要運(yùn)用相關(guān)參考法。首先采集標(biāo)準(zhǔn)PCB圖像并灰度化,然后再進(jìn)行圖像預(yù)處理；接著同樣采集并灰度化待測(cè)PCB,最后對(duì)處理后的二圖做相減操作,保留標(biāo)準(zhǔn)圖與待測(cè)圖的對(duì)比圖,經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)處理后,分析缺陷特征并記錄。
[Abstract]:Printed circuit board (PCB) is a key interconnection component to provide electrical connection for today's electronic products. In order to improve the stability of electronic products, high quality printed circuit boards are needed. In the production process of printed circuit board, defect detection is an indispensable link, and the traditional manual inspection in a large number of production will be due to the high rate of misjudgment, slow speed, high rate of missed detection and other defects leading to production stagnation. Automatic optical detection technology. [1) it has more advantages in speed, precision and cost, so it can replace manual inspection. This paper mainly discusses the technology of automatic optical inspection. [Based on the image processing technology and the theory of machine vision, this paper mainly studies the algorithm of every link of the system. Using Matlab compiler environment to analyze and compare the obtained images. Firstly, this paper studies the target of the first working procedure of the printed circuit board inner laminate, the automatic exposure machine in the substrate exposure to the same substrate. The position relation of the concentric circle center is calculated, and then the image is taken by the automatic optical detector (AOI), because the image is continuous and has the characteristic of partial repetition. It is necessary to use the technology of picture stitching. Finally, the problems such as broken road and pinhole in the inner laminate process are extracted and identified. In order to achieve a better quality detection and control effect. This work can be summarized as the following three aspects: 1) the automatic exposure machine target location pictures in the manufacture of inner laminates to detect the center of the circle. The edge points in the image are detected by image grayscale and image binarization, and the coordinates of two circular centers are accurately detected by Hough transform. The distance between the hole center of the inner laminate and the center of the target point of the film was calculated. (2) the CCD photographs taken by the memory plate automatic optical detector were stitched after scanning. We study the features of SIFT operators, which can also produce a large number of feature vectors for objects with similar shape. Experiments show that in the case of reducing the matching accuracy, not only the same feature points can be found very well. It also greatly improves the working efficiency. Using the matching feature points, the paper uses the least square method to mosaic the image. 3) for the PCB defect detection. First, the standard PCB images are collected and grayscale, and then the image preprocessing is carried out. Then the PCBs are also collected and grayscale to be tested. Finally, the two images are subtracted, and the contrast between the standard map and the new map is retained. After morphological processing, the defect features are analyzed and recorded.
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN41;TP391.41

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本文編號(hào)：1471661