一种印刷电路板(PCB)AOI假缺点的修复方法

摘要

近几年来，随着半导体、LCD、PCB、通信等新兴产业的发展，自动光学检测(AOI)技术发展非常迅速。目前已经在半导体业、电子业、工业机器人、汽车零件制造子系统、印刷、钢铁、纺织、医疗与医药等诸多行业得到了的广泛应用。
　　本文首先介绍了自动光学检测(AOI)系统的工作原理，包括硬件架构和软件处理流程;对比了国内外发展及应用状况，同时对自动光学检测(AOI)系统的发展趋势进行了展望。然后详细的分析了PCB生产中遇到的因蚀刻带来的图形假缺点问题，从而找到了图形假缺点问题产生的根本原因:板面铜厚差异导致尖角修复量无法适用于整个PCB板面。最后在此基础上找到了一种新的方法:利用自动光学检测(AOI)系统的图像处理和量测功能推导出量测部位铜厚，可以有针对性的添加蚀刻修复量，从而解决现有的假缺点问题。这种方法对现有自动光学检测(AOI)系统中数字图像处理模块进行了优化、对假缺点识别修复程序进行了更新，降低了图形假缺点问题给PCB生产效率带来的影响。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 自动光学检测(AOI)系统简介

1．3 自动光学检测(AOI)系统生产作业流程

1．4 自动光学检测(AOI)系统的应用

1．4．1 国外应用现状

1．4．2 国内应用现状

1．5 自动光学检测(AOI)系统发展趋势

1．6 本文要解决的技术问题

1．7 本文研究的主要内容

第二章 AOI工作原理分析

2．1 自动光学检测(AOI)系统缺点判断原理

2．2 假缺点产生的原因分析

2．3 现有自动光学检测(AOI)修复尖角方法

2．4 尖角修复量添加标准

2．5 铜厚分布分析

2．6 假缺点产生原因的结论

第三章 系统设计目标与解决方案

3．1 系统设计目标

3．2 假缺点问题的初步解决方案

3．3 初步方案的可行性进行评估

3．4 系统设计

3．4．1 侧蚀量的计算

3．4．2 侧蚀量与铜厚的对应关系

3．4．3 不同的铜厚对应添加不同的尖角修复量

第四章 系统方案的实现

4．1 锐化图像边缘

4．1．1 图像锐化算法选择

4．1．2 Canny算子的实现过程

4．2 建立动态修复量的模式识别

4．2．1 特征选择或提取

4．2．2 分类决策

第五章 调试结果及分析

5．1 程序适用性验证

5．2 验证结果

第六章 总结与展望

参考文献

致谢