一種多色led照明系統(tǒng)的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)

一種多色led照明系統(tǒng)的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)

0高密度pcb的檢測(cè)算法印刷pcb是一類電子產(chǎn)品的基本組件，其質(zhì)量對(duì)電子產(chǎn)品的性能有重大影響。隨著電子產(chǎn)品的小型化,PCB也越來越高精化、微細(xì)化和高密度化,其原有的檢測(cè)方式已不能檢測(cè)出PCB在錫膏印刷、回流焊接、波峰焊接以及自動(dòng)貼片后產(chǎn)生出的各種缺陷。借助光學(xué)和數(shù)字成像技術(shù),采用機(jī)器視覺對(duì)高密度電路板的圖像進(jìn)行分析與處理,自動(dòng)檢測(cè)出PCB的少錫、多錫、連錫、虛焊、缺件、錯(cuò)件、錯(cuò)位、極性錯(cuò)誤、破損、污染等各種缺陷的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)(AutomatedOpticalInspection,簡(jiǎn)稱AOI),現(xiàn)已經(jīng)成為高密度PCB的主要檢測(cè)方式。為了降低各種缺陷的誤報(bào)率,本文對(duì)AOI中的照明系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),利用機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)中的新技術(shù),采用OPENCV編寫了各種缺陷檢測(cè)的算法,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的高密度PCB缺陷的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)。本文主要介紹系統(tǒng)的組成和軟件算法設(shè)計(jì),通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試,證明該系統(tǒng)具有很高的缺陷檢出率和極小的缺陷誤報(bào)率。1圖像對(duì)比和缺陷檢測(cè)如圖1所示,檢測(cè)系統(tǒng)主要由主控計(jì)算機(jī)、三軸運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、多彩照明系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、精密工作臺(tái)等部分組成。檢測(cè)時(shí),先采用專用夾具將待測(cè)PCB安裝于工作臺(tái)上,然后主控計(jì)算機(jī)直接輸出指令給三軸運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng),通過伺服驅(qū)動(dòng)器控制伺服電機(jī)帶動(dòng)精密工作臺(tái)運(yùn)動(dòng),將待測(cè)板置于攝像機(jī)鏡頭下方,多色LED照明系統(tǒng)調(diào)整好光照強(qiáng)度,控制系統(tǒng)根據(jù)位置檢測(cè)信號(hào),觸發(fā)CCD攝像機(jī)拍攝,拍攝的PCB清晰圖像通過圖像采集卡傳送給主控計(jì)算機(jī),軟件系統(tǒng)對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行處理和分析,檢測(cè)出被測(cè)PCB的各種缺陷位置,并對(duì)缺陷進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)。1.1控制和驅(qū)動(dòng)電機(jī)三軸運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)主要完成對(duì)精密工作臺(tái)的運(yùn)動(dòng)控制和對(duì)圖像的拍攝控制?？刂葡到y(tǒng)通過控制和驅(qū)動(dòng)伺服電機(jī)帶動(dòng)X和Y方向的絲杠和直線導(dǎo)軌運(yùn)動(dòng),實(shí)現(xiàn)待測(cè)PCB的準(zhǔn)確定位。為提高傳動(dòng)平穩(wěn)性和定位精度,選用高精度的交流伺服驅(qū)動(dòng)電機(jī)和相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)控制器和優(yōu)質(zhì)的超精密直線導(dǎo)軌。1.2時(shí)間線的復(fù)雜照明系統(tǒng)照明系統(tǒng)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)時(shí)的圖像輸入質(zhì)量和圖像軟件的處理效果影響很大。本系統(tǒng)采用一種自行研發(fā),專用于PCB多種缺陷檢測(cè)的多彩照明系統(tǒng)。該照明系統(tǒng)由微控制器和四色LED陣列組成,各色LED陣列的安裝角度不同。主控計(jì)算機(jī)通過串行口發(fā)送控制指令到微控制器去控制不同顏色的LED陣列進(jìn)行同時(shí)和分時(shí)照明。采用這種照明系統(tǒng)后,系統(tǒng)不但能很好地檢出焊點(diǎn)缺陷,而且可以檢測(cè)出色環(huán)電阻的錯(cuò)件缺陷。1.3數(shù)字?jǐn)z像機(jī)圖像采集系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)、圖像采集卡、面陣CCD攝像機(jī)和光學(xué)鏡頭組成。為了檢測(cè)出HDI型PCB中微小元件的細(xì)小缺陷,采用大恒公司DH-SV系列IEEE1394數(shù)字?jǐn)z像機(jī),圖像分辨率為1392×1040。為了減小色差和相差,校正場(chǎng)曲和象散,使光學(xué)畸變盡可能小,選用KOWA公司的光學(xué)鏡頭。2設(shè)置的機(jī)械系統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)的主要軟件模塊可分為:光源控制、圖像采集、圖像拼接、圖像定位、路徑規(guī)劃、缺陷檢測(cè)和缺陷統(tǒng)計(jì)等。通過如圖2所示的人機(jī)視窗界面,完成各種功能,軟件支持工藝數(shù)據(jù)編程,提供與多種電路設(shè)計(jì)CAD軟件的接口。軟件采用Visualstudio編程環(huán)境,利用OPENCV開發(fā)各種缺陷檢測(cè)的算法。2.1載pcb板缺陷介紹根據(jù)PCB制造業(yè)的相關(guān)報(bào)道可知,加載PCB板的缺陷有焊點(diǎn)缺陷、元件錯(cuò)件、缺件、錯(cuò)位、翻貼、極性以及橋接等,加載PCB中常見的缺陷如圖3示。2.2高密度pcb的檢測(cè)算法AOI中的關(guān)鍵技術(shù)是針對(duì)不同缺陷的各種算法。由于HDI型PCB的貼片元件的尺寸和引腳間距很小,對(duì)缺陷檢測(cè)的算法也提出了更高要求,國(guó)外從20世紀(jì)70年代開始對(duì)印刷電路板的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究,提出過很多種算法,主要?dú)w納為三類:參考比較法、非參考校驗(yàn)法和混合法。參考比較法將被測(cè)圖像和參考圖像進(jìn)行比較。該算法簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),但對(duì)光照和定位要求很高,不能用于檢測(cè)導(dǎo)體的軌跡寬度和間距超差(如軌跡過寬、過窄和間距過小等缺陷)。非參考算法也稱為基于設(shè)計(jì)規(guī)則的校驗(yàn)法。即依據(jù)PCB的設(shè)計(jì)規(guī)則來判斷待檢PCB是否有缺陷。該算法適合檢測(cè)線寬、線距違規(guī)等缺陷,當(dāng)檢測(cè)焊盤丟失等較大缺陷時(shí),容易出現(xiàn)漏檢?；旌戏ㄔ谝欢ǔ潭壬峡煽朔鲜鏊惴ㄖ械娜秉c(diǎn),在高密度PCB的缺陷檢測(cè)中,得到廣泛應(yīng)用。本系統(tǒng)采用了多種類型的混合法算法,針對(duì)不同的缺陷,采用不同的算法相結(jié)合,并且編程后能夠使多種算法同時(shí)并行,極大地提高了測(cè)試效率。2.2.1接觸的檢測(cè)技術(shù)圖像對(duì)比法主要是通過計(jì)算機(jī)對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行不斷的“學(xué)習(xí)”來檢測(cè)判斷圖像的技術(shù),也稱學(xué)習(xí)型算法,包括統(tǒng)計(jì)建模和權(quán)值技術(shù)等;其基本原理是先建立一個(gè)參考圖像,然后不斷的“學(xué)習(xí)”一系列相似的待測(cè)圖像,將認(rèn)為OK(良品)的圖像信息與原先的參考圖像進(jìn)行不斷的疊加,將認(rèn)為NG(缺陷)的圖像信息屏蔽,通過多次學(xué)習(xí)后,計(jì)算機(jī)將會(huì)自動(dòng)生成虛擬的“標(biāo)準(zhǔn)圖像”并自動(dòng)生成誤差范圍。在檢測(cè)時(shí),待測(cè)的圖像通過與“標(biāo)準(zhǔn)圖像”對(duì)比,誤差在允許范圍內(nèi)即為OK,反之為NG。2.2.2檢測(cè)元件的缺件和錯(cuò)件的檢測(cè)元器件圖像的每個(gè)像素顏色由RGB三種不同值組成。通過計(jì)算出參考圖像和被測(cè)圖像中元器件本體的RGB值,根據(jù)各值的變化范圍,可以檢測(cè)出該元件是否缺件和錯(cuò)件。通過設(shè)定相應(yīng)的閾值,采用顏色分析法對(duì)電容和IC等微小型貼片元件的缺件和錯(cuò)件的檢出率很高。同時(shí)在焊點(diǎn)檢測(cè)時(shí),由于采用了多色照明系統(tǒng),少焊錫、缺錫和焊錫過量的圖像會(huì)產(chǎn)生明顯的色彩差別,根據(jù)顏色特征的不同,通過圖像對(duì)比可有效地識(shí)別出不同的缺陷,焊點(diǎn)的缺陷檢出率有很大提高。2.2.3相似度閾值設(shè)定將待測(cè)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行對(duì)應(yīng)坐標(biāo)像素的顏色比較,計(jì)算相似度,如果相似度在預(yù)先設(shè)定的范圍內(nèi)即為OK,反之NG。相似性分析編程和調(diào)試十分簡(jiǎn)單,在制定標(biāo)準(zhǔn)圖像后,通過試測(cè)1～2個(gè)相似圖像的相似度后,即可設(shè)定相似度的閾值。該方法在檢測(cè)無規(guī)則字符的電阻和其他元件時(shí),十分有效。2.2.4c公司錯(cuò)件的檢出率OCR對(duì)規(guī)則字符的識(shí)別率已接近100%,因此,AOI對(duì)IC及其它有規(guī)則字符圖案的元器件的錯(cuò)件具有非常高的檢出率,目前已逐步趨于100%。OCR的識(shí)別包括對(duì)圖像的二值化處理、字符分割、與字庫對(duì)比以及識(shí)別結(jié)果,貼片芯片型號(hào)的OCR識(shí)別如圖4所示。2.2.5roi中圖像的垂直分布IC引腳的橋接檢測(cè),即焊點(diǎn)之間的短路檢測(cè),可以采用圖像對(duì)比的方法檢測(cè),但誤判率高。而采用公式(1)將大小為M×N的ROI中的圖像f(i,j)在水平或垂直的方向上投影的方法,通過設(shè)定閾值,很容易檢測(cè)出短路缺陷。如圖5所示。PH=∑j=1Nf(i,j)PV=∑i=1Mf(i,j)(1)ΡΗ=∑j=1Νf(i,j)ΡV=∑i=1Μf(i,j)(1)3pcb板檢測(cè)結(jié)果實(shí)驗(yàn)時(shí),采用PC的型號(hào)E7500,4G內(nèi)存、Visualstudio2005和OPENCV的軟硬件環(huán)境,在樣機(jī)上針對(duì)面積180mm×150mm的HDI型PCB進(jìn)行檢測(cè)。待測(cè)PCB的檢測(cè)點(diǎn)數(shù)為1210,共測(cè)試了30塊同類型的PCB板,總測(cè)試點(diǎn)數(shù)Mp(PCB板數(shù)量*測(cè)試點(diǎn))為36300。測(cè)試的數(shù)據(jù)如表1所示,待測(cè)PCB板的缺陷種類有7種,表1中給出了各種類型的缺陷數(shù)量,經(jīng)過統(tǒng)計(jì)可知,缺陷總數(shù)為723,總誤判數(shù)Mg為115,總漏報(bào)數(shù)Mn為47。通過計(jì)算,可得到誤判率(Mg/Mp)為0.32%,漏判率(Mn/Mp)為0.13%,檢出率為99.87%,平均檢測(cè)時(shí)間為24.6秒,檢測(cè)速度Sp為49點(diǎn)/s。4同類型pcb板的測(cè)試結(jié)果采用多彩照明系統(tǒng),根據(jù)各類缺陷的不同特征,對(duì)各類缺陷特征的檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn),采用多種算法并行。通過