HCI-A3型PCB板缺陷检测系统设计与实现

摘要

随着PCB行业的迅猛发展，对PCB检测技术也提出了更高的要求。PCB缺陷自动光学检测系统（AOI，Automated Optical Inspection）是基于图像处理对生产过程中遇到的缺陷进行检测和处理。实践表明，这种方法准确率高、实用性强，国内外已有多家企业开发产品并投入使用。但是面对国外昂贵的检测设备和国内旺盛的PCB自动检测设备需求，研究经济实用的PCB缺陷检测系统具有重要的经济价值。本文以PCB裸板为研究对象，对其典型缺陷进行识别并分类，以提高PCB生产效率。 本文借鉴国内外相关行业产品，设计并实现了一套PCB缺陷检测系统，分析了系统的关键技术，完成了主要功能模块的实现。系统主要包括两大部分：硬件系统由照明单元、图像采集单元及运动控制单元三部分构成，软件系统包括系统初始化、标准图像获取、图像采集与预处理、缺陷识别与分类几大模块。软件系统一方面实现对下位机控制，另一方面是图像处理和缺陷检测的算法实现。本文的具体研究内容和成果如下： 1、设计了一套PCB缺陷检测系统，完成主要器件的选型，搭建系统硬件工作平台，结合硬件环境确定图像采集方案。 2、在分析Gerber文件语法结构的基础上，首先通过正则表达式提取信息，并设计相应的类保存提取得到的图元信息及路径信息，然后利用GDI+完成标准图像的绘制，给出了绘制过程中出现的像素坐标不匹配问题的解决方法。 3、研究了自动对焦技术中的核心问题即图像清晰度评价函数的选取，从其幅频响应角度分析了常用空域图像清晰度评价函数，经实验验证得到了本实验环境下较优的Brenner算法。 4、根据PCB图像的特点，明确图像预处理的方案为去噪、畸变矫正、图像增强三个步骤，分别对各个步骤中的常用算法进行实验的基础上，采用了在图像去噪领域已得到广泛应用的自适应全变分模型进行PCB图像去噪；针对图像的桶形畸变，采用双线性插值进行灰度重建，使畸变得到有效矫正；提出了去除灰度冗余与局部均方差结合的图像增强方法，拉伸灰度范围的同时使对比度得到增强。 5、采用基于同心圆特征的配准算法，分析了传统Hough检测的原理后对其进行改进，并对改进后的算法进行实验测试。通过游程编码算法标记连通目标，最后统计缺陷目标的连通区域数、二值图像面积、外包线像素值等特征参数，联合多个缺陷特征逐级分类识别缺陷种类。 6、开发了PCB缺陷检测软件系统，通过对系统主要功能的测试，表明本文完成了系统主要模块功能。该系统硬件成本较低，检测结果相对稳定，软件界面简洁易操作，符合我国市场的实际需求。

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究的背景及意义

1.2 缺陷检测系统国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 章节安排

第二章 PCB缺陷检测系统设计

2.1 缺陷检测系统设计

2.2 系统硬件设计

2.2.1 照明单元设计

2.2.2 图像采集单元设计

2.2.3 运动控制单元设计

2.3.1 软件需求分析

2.3.2 软件系统设计

2.4 本章小结

第三章 标准图像获取

3.1 引言

3.2 Gerber文件简介

3.3 解析流程设计

3.3.1 词法分析

3.3.2 语法分析

3.4 图像绘制实现

3.4.1 Gerber图像绘制

3.4.2 图像坐标变换的问题及处理方法

3.4.3 图像合成及后期处理

3.5 实验结果

3.6 本章小结

第四章 图像采集及预处理

4.1 引言

4.2 自动对焦原理

4.3 图像清晰度评价算法

4.3.1 清晰度评价算法分析

4.3.2 实验结果分析

4.4 图像去噪

4.4.1 常见去噪方法

4.4.2 自适应全变分模型图像去噪

4.4.3 实验结果及分析

4.5 图像畸变矫正

4.5.1 灰度插值算法

4.5.2 实验结果及分析

4.6 图像增强

4.6.1 去除灰度冗余原理

4.6.2 局部均方差增强原理

4.6.3 实验结果及分析

4.7 本章小结

第五章 缺陷识别和分类

5.1 引言

5.2 图像配准

5.2.1 同心圆的检测

5.2.2 Hough变换圆检测法

5.2.3 改进的同心圆检测算法

5.2.4 实验结果及分析

5.3.1 图像对比

5.3.2 对比后处理

5.4 缺陷标记

5.4.1 PCB常见缺陷

5.4.2 缺陷标记算法

5.5 缺陷识别及分类

5.5.1 特征提取

5.5.2 逐级分类缺陷识别法

5.5.3 实验结果及分析

5.6 本章小结

第六章 系统测试

6.1 实验条件

6.2 界面测试

6.2.1系统初始化模块测试

6.2.2 获取标准图像模块测试

6.2.3 图像采集模块测试

6.2.4 图像预处理模块测试

6.2.5 缺陷识别模块测试

6.3 实验结果分析

6.4 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 主要成果

7.2 研究展望

致谢

参考文献