基于机器视觉的PCB裸板缺陷检测自动化方法

2023-06-28 理论教育版权反馈

【摘要】：为保证质量，在PCB生产过程中必须对PCB裸板进行缺陷检测，将不合格的PCB裸板剔除出生产流水线。图10-13待检测的PCB板为了解决上述问题。其中，合格PCB检测最快；缺陷越多，检测耗时越长。为了验证系统的检测精度和稳定性，随机抽取合格的和有缺陷的PCB各200张进行检测试验。

PCB板结构复杂，如图10-13所示，生产工序繁多，不可避免地存在断路、短路、缺损、毛刺等缺陷。为保证质量，在PCB生产过程中必须对PCB裸板进行缺陷检测，将不合格的PCB裸板剔除出生产流水线。目前国内企业仍在采用传统的人工目测、电子检测等方法，这些方法存在效率低、容易漏检、无法检测高精度PCB、接触检测易损伤PCB等诸多缺点，已不能满足PCB高效率、高精度、高性能的生产需求。

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图10-13　待检测的PCB板

为了解决上述问题。自动光学检测（automatic optic inspection，AOI）具有稳定可靠、高精度、高效率和非接触的优点，已成为PCB检测的重要发展方向，其中机器视觉检测算法是其关键技术。

（1）算法描述

检测系统主要硬件结构如下：光源模块、图像采集模块、机械装置、工业控制计算机（简称工控机），如图10-14所示。其中，图像采集模块包括CCD摄像机、图像采集卡；机械装置包括工作台、上料装置、分离装置及其运动控制器。所有模块的动作都由工控机控制。

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图10-14　PCB检测硬件部分

除了相机之外，需另配工业定焦镜头、脉冲光源，同步控制器，定制对应专用激光波长的滤光片、工控计算机、软件包。

检测系统工作流程：上料装置接收到工控机发出的信号后，将上道工序加工完成的PCB裸板放置到工作台上，并对其进行固定；工控机开启光源系统，4台CCD摄像机完成对待测PCB图像的采集，经图像采集卡传输给工控机；工控机对PCB图像进行处理，识别缺陷并显示结果；对于有缺陷的PCB，通过分离装置将其分离出生产流水线，合格的PCB继续进入下一道工序。

（2）系统效果

系统检测效率，在CPU为AMD4000+2.11GHz，内存为1.00GB的台式电脑上，对20张340mm×250mm的PCB裸板进行耗时测试，每张平均耗时约45s，基本能满足生产实时性的需求。其中，合格PCB检测最快；缺陷越多，检测耗时越长。为了验证系统的检测精度和稳定性，随机抽取合格的和有缺陷的PCB各200张进行检测试验。结果显示，有195张有缺陷PCB被检测出来，有2张合格PCB被误识别为有缺陷PCB，检测准确率为98.3%；其中，正确检测有缺陷PCB的准确率与误将正常PCB检测为有缺陷PCB的误判率分别为97.5%、1.0%。

基于机器视觉的PCB裸板缺陷检测自动化方法

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