PCB制造過程中的缺陷,主要介紹自動光學(xué)檢測(AOI)系統(tǒng)的作用、工作原理、生產(chǎn)流程、主要組成部分及主要技術(shù)模塊..

隨著計算機技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論、CCD技術(shù)及圖像處理技術(shù)的發(fā) 展，國內(nèi)外越來越重視自動光學(xué)檢測技術(shù)的研究與應(yīng)用，自動光學(xué)檢測技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)、氣象觀測、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域迅速推廣應(yīng)用。
　　PCB的 檢測zui早采用人工目測方式，隨著PCB生產(chǎn)技術(shù)不斷進步，人工目測方式已不能滿足可靠性的要求。對于重復(fù)、單調(diào)、嚴(yán)格的檢測任務(wù)，采用自動光學(xué)檢測系統(tǒng) (AOI)檢測是的解決方案，因此圖像檢測法也將成為PCB缺陷自動檢測技術(shù)的主要方法。本文探討了自動光學(xué)檢測系統(tǒng)(AOI)檢測技術(shù)在印制電路板 生產(chǎn)和檢測中的具體應(yīng)用。
　　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法,自動光學(xué)檢測( Automatic Optic Inspection, AOI)具有提高檢查準(zhǔn)確性、避免元器件機械損傷等優(yōu)勢,可以提高PCB的檢測效率,對于PCB生產(chǎn)過程中的缺陷檢測具有非常重要的實用意義。本文分析了 國內(nèi)外AOI技術(shù)的研究現(xiàn)狀;介紹了PCB缺陷檢測系統(tǒng)的原理,并對其硬件組成部分進行了說明與分析;研究了基于圖像處理的PCB定位和位置缺陷檢測方 法,并進行了系統(tǒng)軟件開發(fā)。 通過PCB定位,可根據(jù)PCB的設(shè)計數(shù)據(jù)得到元器件的先驗位置信息,以此作為元器件位置缺陷檢測的依據(jù)。因此,PCB定位是后續(xù)PCB位置缺陷檢測的基 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)算法來進行基于標(biāo)記點的PCB定位,相比于傳統(tǒng)的廣義Hough變換( Generalized Hough Transform,GHT),OGHT不但保持了對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,提高了運算速 度,提高了算法的性能。實驗結(jié)果也驗證了以上性能的提高。 在PCB的位置缺陷檢測中,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zui小距離分類器實現(xiàn)了針對元器件的字符識別,并根據(jù)字符識別的結(jié)果與PCB設(shè)計數(shù)據(jù)比較來檢測元器件位置缺陷。 在VC++6.0開發(fā)環(huán)境中編寫了相關(guān)算法的程序,進行了系統(tǒng)軟件開發(fā),并給出了實驗結(jié)果圖。

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