AOI质量检测方法的应用与研究

表1参考法和非参考法优缺点对比
优点
缺点
参考法
自适应强,可以检测
全局PCB板
运算速度慢，存储空间大
非参考法
运算速度快,存储空
间小
自适应性不够,系统扩展
能力差
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一般常用的算法主要就解决PCB裸板上的异常，因为在进行蚀刻镀铜时，不是使镀的铜蚀刻太多引起断路或凹陷；或是使镀的铜蚀刻不彻底导致短路和凸起以及线宽线距的不合格。由于PCB的灰度级比较单一，我们采用将图像让计算机转换成二值图像或者灰度图像，经过多道程序的处理分割，最后采用合适的算法识别常见的缺陷,通常会与标准模板进行一一对比。其中识别过程一般参考法用在断路、短路、凸起、凹陷等异常的识别;非参考法用在线宽和线距的问题的检测。
对于转换成二进制图像应该与标准图像进行对比,才能找出缺陷。一般采用数学形态学进行数据分析,那样可以吧图像转换成更加骨干型，这样一来可以使计算机中的储存变少从而运行加快提高速率，精确度也提高了。
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PCB图像的灰度直方图如图4所示，很明了的看到获得的图形中背景和那些要检测的线路很相似不容易区分，从而影响效率.一般PCB的图像比较暗,以致导致很难清晰的反应出来目标的灰度直方图，所以给后面的图像比较增加了难度难以准确识别出相应的缺陷.
参考算法有图像或模型对比法。参考算法是获取印刷版的全部像素信息与标准图像进行对比，也称为逐像素比较.
非参考算法[8］是设定好规则然后在进行比对。不必要标准图像的像素信息，反而是更加注重一定的规则.例如还可以设置导线的一定合格范围，给出导线的最小值和最大值，若测出来的导线宽度在这个范围内则说明线路没有缺陷.
图4典型的PCB图像及其直方图
图5图像增强
图像增强主要是为了以后的工序中识别缺陷更加准确、明了。通过一些科技手段是增加后的图像清晰。在本文中，将获取的彩色的图像分别从R、G、B三个方向来进行在灰度上的处理。显而易见，图5很清晰反映了图像经过这样一道程序的处理明显的清晰明了了很多,达到想要的效果。
3.2.2
混合法提取了参考法和非参考法的精华结合起来，这样解决了双方所不能解决的问题。
我们会取其精华,去其糟粕。来一步一步的改进从而达到我们想要的效果，为以后的图像中缺陷识别打下良好的基础,在比较中学习和成长。我们会根据PCB板的材质不同，特征不同级缺陷不同选取合适的方法。如表1所示是参考法和非参考法的优缺点：
pcb缺陷检测系统总体结构图像定位特征提取目标识别图像分割线路层分割碳线层分割焊盘层分割机械层分割图像采集bmr文件图像ccd系统图像增强中值滤波缺陷检测检测结果输出设计规则效验法参考法线路检测线距检测短路检测断路检测空洞检测凹陷检测凸起检测划痕检测22aoi的工作原理及主要特点aoi是检测印刷板是否符合标准的一种检测方法用于高精密单层印制板的制造流程中特别是对于多层印制板加工的关键的一步
图像分割[5］是将图像各有的特征分别分割开以便后续清晰的识别缺陷。一般情况下我们会发现图像与图像之间会因为亮度、饱和度、色彩、纹理、条纹、是有差别的。利用图像的这些特征进行分类和分割归类，这是对以后的识别不可缺少一步。一般情况下图像分割利用图像的阈值不同进行分割，这种方法简单，计算量比较少，容易实现的特征,所以在许多工厂得到广泛的应用。
图3图像采集过程
3.2
图像处理[4]就是利用高分辨率的CCD获取图像得到有关的PCB板电信号，根据所得电信号与计算机一一对应二进制的原理，转换成对应的图像，因为印刷基板和铜的灰度级不同形成二维灰度图形也有所不同，接下来采用阈值法将板子的基板和附有铜那部分进行区分开来，因为板子的基板和附有铜的阈值不相同所以可以根据这个特点正好分开,最后获取相应的二进制图像.
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电子产品的核心是其中的印刷板，其中有复杂的元器件、电路、连器件互连而成的，对于研制PCB的工艺流程中，检测其是符合合格是非常有必要的。这不紧保证产品质量手段，而且可节省测试的费用。
印制电路板检测往往配备了电气性能试验，物理机械性能试验，气候环境试验，金相剖切检测，可靠性试验等相关检测的设备［1］.从简单的外观检验到复杂是内部检测，因此可以把简单的检测和对印刷板板监控相互连接起来.在印刷板出厂前必须达到合格的标准，以免给后面的程序带来不必要的损失和麻烦,也提高其品质。
很久以前,大部分工厂都是人工目测来检测合格，这种方法带来很多缺点和不足，然后又出现了电检测，它虽然带来点作用但是还是存在很大不足.所以,AOI检测是非常新颖的方法也是现在很多厂家都在使用的方法，得到了非常的欢迎和喜爱。AOI检测中图像采集时根据的是光的反射原理得到所需的图像,然后通过计算机处理和自动化的流程的控制技术相互作用对PCB板进行处理得出结论，而且在工业中也有很多应用比如元器件焊接的问题检测和缺陷识别。
Keywords:Automatic optical inspection;line drawing normal algorithm;mathematical morphology
1引言
在制造印刷电路板的过程是非常繁多、工序复杂，尤其是在生产过程中容易引发各种缺陷和故障。自动光学检测AOI（Automatic Optic Inspection）本身就比以往的方法要准确、实用、稳定。他尤其会减轻对检测品是损坏，通过研究独特的AOI质量检测方法来解决PCB板引起的各种缺陷，因此研究AOI质量检测方法是很有重要的意义。本文介绍如下:
AOI质量检测方法的应用与研究
摘要:简单介绍了自动光学检测(AOI）技术的工作原理及主要特点，重点研究了自动光学检测(AOI）技术对于印制电路板中短路、断路、凸起、凹陷等缺陷，并分析提出中心线画法线的算法解决了检测线宽线距的难题和数学形态学腐蚀法区分空洞和凹陷的问题。
关键词：自动光学检测；中心线画法线算法；数学形态学
中值滤波目的是消除孤立毛刺.因为有的像素和相近的信号的像素差别挺大却相似度很大。对彩色图像进行中值滤波，方法和图像增强很相似,从三个分量进行滤波，这种方法的顺序及程序如下:
（1）找到模板的中心像素,然后选取合适的某一像素与前面的中心像素重合；
(2)沿着移动的方向扫描下一个点的像素找出与之对应的颜色值;
总而言之，我们在生产PCB的过程中，难免会遇到各种的缺陷和难题，研究出合适是检测方法也是很有用的以及对缺陷的种类研究和特征的分析，PCB缺陷的检测是很有必要的。
1。3AOI的研究和国内应用现状
AOI能较好地解决PCB生产中的质量检测问题,但对于国外的AOI设备,因为它的设备利用了多摄像头技术,功能十分强大。但是,它们有一个共性的缺点是价格昂贵。
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PCB图像的定位问题也是PCB缺陷检测的重重之重。无论是局部检测还是全部检测，都必须有准确的PCB图像定位，才能保证准确的检测出缺陷，这样减少了很多因为位置的原因影响后面的检测，其中对定位圆的检测是通过随机Hough变化来实现的［6］.
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4.1PCB
PCB图像缺陷检测算法有参考算法、非参考算法和混合算法这三种重要算法［7]。
国内也研制出很多方案和设计，但是毕竟还处于不成熟的时期，需要对其深入的研究和探讨是AOI发展的必要趋势,努力研制出性价比高的检测系统。
1.4PCB及AOI的发展趋势及研究的意义
电子技术发展越来越趋向小型化发展，为了满足这样的需求，PCB板也一定向微型化这个方向努力.激光钻孔一般用在微型的器件中将会越来越精密的方向发展，由于层数的增多,线路越来越小的趋势进行，尤其是讯设备的背板，线路单一却层数很高.因此适应这种发展趋势，AOI技术有飞速的发展，由于HDI板线路很细也和繁琐，其缺陷更为难以分辨出来,要研究AOI对细微缺陷的检测有效方法。很多厂家期望AOI直接与蚀刻结合起来，就减少了人力物力,也提高了其品质.通讯背板将向更多层板的趋势发展，也将研究出专属它的方法。
The application and research of AOI quality inspection method
Abstract:Brief introduction to the working principle of the automatic optical inspection（AOI) technology and main characteristics of focus on the automatic optical inspection（AOI) technology for printed circuit board in the short circuit，open circuit, salient and depression defects and analysis center line drawing normal algorithm is put forward to solve the detection line width from math problems and corrosion morphology method to differentiate the empty and hollow.
（3）将这些颜色值从小到大排成一；
（4)找出这些值中排在中间的一个;
(5）最后把找出那个中间值赋值和模板的中心值。
经过以上几个步骤，把图像中值滤波后效果很明显，a图为未经过处理的，b图很明显清晰了许多也解决了图像会受到噪声的影响。图6就是PCB图像种中值滤波前后比较:
a b
图6 PCB图像中值滤波
3.3
3
3.1
人们一般看到的图像都是由绿、蓝(RGB)三种成分构成的模拟图像.可以利用图像是个连续的函数,每一个点都对应一个值，可以绘出对应的函数图像,再输入计算机之前必须用图像传感器将光信号变成对应的电信号，然后再通过模数转换输入计算机中，这一部分工作就称为图像采集[2]［3]。
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现在AOI图像获取有两种方法:一种用高频率的CCD成像，另一种是用激光作为光源,通过模数转换来采集图像。一般采用高分辨率的CCD进行PCB图像采集.基本图像采集过程是利用合适的光源照射PCB板，根据光的反射原理反射出来的光通过高分辨的CCD得到图像，然后把光信号转换成电信号发送到采集卡上，最后把所得采集卡进行量化获得所需图像。采集过程如图3所示：
最后，研究出针对PCB板不同的缺陷利用不同图像特征来选择合适的检测方法，使AOI质量检测的方法得到充分的应用与研究。
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
蚀刻是制造PCB板中非常关键的一步,蚀刻时会由于温度，时间，药品的剂量的多少等多种因素的问题，使板子上的电路图产生断路、短路、
凸起、凹陷等等很多问题［1］.AOI检测系统主要用在裸板(板上没有安装元器件）和板上有元器件的两种印刷板中，检测印刷板大致分三类：电检测、人工目测、光学检测。
2 AOI
2.1AOI
对于一个PCB缺陷AOI系统是一个复杂的系统,主要包括图像的拍摄、分割图像、确定PCB图像的位置、分析并提取独有的特征，最后进行采取合适的方法来识别这种常见的异常。显而易见,对这几个模块的研究是非常有那个必要的,系统总体方案和结构如图1所示：
图1PCB缺陷检测系统总体结构
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AOI是检测印刷板是否符合标准的一种检测方法，用于高精密单层印制板的制造流程中，特别是对于多层印制板加工的关键的一步.这个系统主要结合了光的反射原理,图像增强，计算机技术，图像的转换以及图像多步的处理。以下是AOI功能模块，如图2所示：
首先，对过内外AOI系统中各种软件进行研究,规划出了一个完整的检测方案，其中主要有图像获取、图像处理、图像分割、PCB图像的定位、缺陷的确定和查找等,从而来定检测该使用哪种路径和方法。因为PCB图像拥有独特的色彩、分辨率、灰度级不同等多种特点,根据合适的特征量来选择恰当的阈值来进行图像分割。
再次，对设计规则校验法的分析和探讨,一般印刷板的走线有一定的规则，采用特殊中心线画法线的方法解决线宽和线距的种种问题。这种方法可以据导线内部、导线之间与标准规则进行对比是否合格，如果不符合标准则不合格.对于凹陷和空洞利用数学形态学腐蚀法将去区分开来。
图2AOI功能模块
在进行图像获取这个流程中一般采用CCD或激光来自动化的扫描板子，得到想要的图像，然后把采集的图像输入对应程序的计算机中,把图像经过多层的处理与分析，在计算机中进行数据对比看是否符合标准,如果不合格则标记出来输出.
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AOI图像的获取与处理是检测系统中非常重要的一步，第一用合适的机器来拍摄板子得到最初的图像，接下来就是对获取图像来加工和分析处理、分割等多道工序后才可以进行后面完整的检测[1］。
首先，国内对AOI系统的研究和开发有自主产权的、价格适当的PCB检测系统是很有发展前途.
其次,二值图像或灰度图像研究是现在的PCB缺陷识别软件中重要的图像处理,同时也增添了检测中的时间和空间的复杂度.
总而言之,对PCB常见的缺陷所用的图像处理软件及其用的合适的方法处理进行研究和探讨具有很重要的意义。