印刷电路板缺陷检测系统研究

摘要

随着制造技术的不断发展和工艺水平的不断提高，PCB朝着层数更多、密度更高的方向发展。PCB缺陷检测技术中，自动光学检测技术越来越受到重视，其中图像检测法也将成为自动光学检测(AOI)的主流。 在分析国内外对AOI系统中图像识别软件研究成果的基础上，基于图像处理技术、模式识别技术和数学形态学技术，提出了一种运用参考法和设计规则校验法处理彩色PCB图像进行PCB缺陷检测的方案。重点研究了PCB图像采集方案、基于特征量的自适应彩色图像分割算法、PCB图像定位算法和PCB缺陷识别算法，并通过PCB在线检测软件的开发验证了所提出方案的可行性。论文的主要研究成果和特色如下： (1)提出了一种基于特征量的自适应彩色图像分割算法。本文通过非线性变换，将RGB色彩空间转换到能独立感知各颜色分量变化的均匀色彩空间HSI。根据PCB图像的特点，通过比较色度、饱和度以及亮度直方图的峰谷、峰值的特点，选取合适的特征量进行自适应阈值分割。 (2)通过对设计规则校验法的分析和研究，针对PCB走线比较规则的特点，提出了在中心线画法线的算法来检测线宽和线距。实现检查导体内部或导体之间尺寸是否满足设计标准所要求的宽度或间隙，任何与设计规则要求不符的宽度或间隙均被认为是潜在的缺陷。 (3)综合上述研究成果，开发了PCB图像检测软件，主要包括：图像采集、图像预处理、图像分割和缺陷检测四个主要模块。实现了PCB常见缺陷的自动检测以及得出检测结果分析报告。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1 PCB缺陷检测的重要性

1.2 PCB检测方法现状

1.2.1 PCB检测方法

1.2.2 AOI的研究和国内应用现状

1.3 PCB图像检测算法国内外研究现状

1.4研究意义

1.5主要研究内容

2系统总体方案设计

2.1系统方案设计

2.2 PCB图像预处理方案

2.3图像分割方案比较与选择

2.4 PCB图像定位方案比较与选择

3 PCB图像处理

3.1图像采集

3.1.1图像采集的基本理论

3.1.2图像量化

3.1.3 PCB图像采集方法

3.2图像预处理

3.2.1 PCB图像增强

3.2.2中值滤波

3.3图像分割

3.3.1彩色图像分割的定义

3.3.2彩色图像分割方法

3.4 PCB图像分割

3.4.1自适应阈值的一般理论

3.4.2一种自适应阈值法用于PCB图像分割

本章小结

4 PCB缺陷检测方法

4.1 PCB缺陷识别过程简介

4.2 PCB图像定位

4.3模板匹配法检测PCB缺陷

4.3.1断路识别

4.3.2短路识别

4.3.3突起识别

4.3.4凹陷和空洞识别

4.3.5划痕识别

4.4非参考法检测线宽和线距

4.4.1线宽线距检测标准

4.4.2寻找中心线

4.4.3线宽检测方法

4.4.4线距检测方法

本章小结

5系统软件设计与实现

5.1开发工具的选择

5.2系统功能模块与工作流程

5.3软件设计与实现

5.3.1图像预处理程序的设计与实现

5.3.2图像分割程序实现

5.3.3 PCB检测定位程序的设计

5.3.4自动检测子程序

本章小结

6实验结果与分析

6.1实验环境

6.2参考法实验设计

6.1.1线路层检测实验

6.1.2焊盘层检测实验

6.1.3碳路层检测实验

6.1.4 PCB板检测实验

6.3设计规则校验法实验设计

本章小结

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果