基于机器视觉的PCB裸板缺陷自动检测方法_杨庆华

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摘要：提出了通过比较标准图像与待测图像差异并分析差异区域边界进行印刷线路板（缺陷ＰＣＢ）检测与识别的算法。在同一位置采集多幅标准Ｐ将待测ＣＢ图像并计算其灰度平均值从而得到标准图，ＰＣＢ图与其进行对比。首先使用限定区域Ｈｏｕｈ变换快速检测出图像中相互垂直相交的细短标志ｇ线，将线段的交点作为特征点并计算其坐标，进而对标准图与待测图进行仿射变换配准，差影计算后，再通过二值化、形态学处理等去除伪缺陷，即可获取缺陷区域位置。在此基础之上，对处理过的差影图进行膨胀处理，通过边界检测获取各个缺陷区域闭合轮廓各点坐标。分析各个轮廓坐标对应阈值分割后的配准待测图中点的像素值，并结合缺陷是缺料缺陷还是多料缺陷识别出缺陷类型。对合格的和有缺检测准确率为９基本能够稳定检测出常规缺陷。陷的ＰＣＢ图各２００幅进行算法测试，８．３％，关键词：机器视觉；边界分段ＰＣＢ缺陷检测；Ｈｏｕｈ变换；ｇ：／中图分类号：．ｉｓｓｎ．１００４－１３２Ｘ．２０１２．２２．００４ＴＰ３９１．４１ＤＯＩ１０．３９６９ｊＡｕｔｏｍａｔｉｃＤｅｆｅｃｔＩｎｓｅｃｔｉｏｎｏｆＰＣＢＢａｒｅＢｏａｒｄＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎｐ１１１２ＹａｎＱｉｎｈｕａＣｈｅｎＬｉａｎＸｕｎＹｉＣｈｅｎＷｅｎｂｉａｏｇｇｇ，１．ＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏｆＥ＆ＭＭｉｎｉｓｔｒｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ＆ＺｈｅｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｙｙｙｊｇ，，ＺｈｅｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏＨａｎｚｈｏｕ３１００１４ｊｇｙｇｙｇ，，Ｈ，ＤｉｅｓｅｌＭｏｔｏｒＣｏ．Ｌｔｄ．ａｎｚｈｏｕ３１００１３２．Ｄｏｎｆｅｎ－ｎｉｓｓａｎｇｇｇ：ＡｂｓｔｒａｃｔＡｎａｌｏｒｉｔｈｍｗａｓｒｏｏｓｅｄｆｏｒｄｅｆｅｃｔｉｎｓｅｃｔｉｏｎｏｆＰＣＢｂａｒｅｂｏａｒｄ．ＩｔｗａｓｂａｓｅｄｏｎｇｐｐｐｃｏｍａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄＰＣＢｉｍａｅａｎｄｔｈｅｔａｒｅｔｉｍａｅａｎｄａｎａｌｓｅｄｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｉｅｓｏｆｔｈｅｐｇｇｇｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｉｏｎｓｉｎｔｈｅｔａｒｅｔｉｍａｅ．ＭｕｌｔｉｌｅｉｍａｅｓｗｅｒｅａｃｕｉｒｅｄｆｏｒｔｈｅＰＣＢａｔｔｈｅｓａｍｅｕａｌｉｆｉｅｄｇｇｇｐｇｑｑ，ｏｓｉｔｉｏｎａｎｄａｎａｖｅｒａｅｗａｓａｌｉｅｄａｓｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｍａｅ．Ｔｈｅｎｔｈｅｔａｒｅｔｉｍａｅｗａｓｃｏｍａｒｅｄｗｉｔｈｐｇｐｐｇｇｇｐ，ｉｔ．ＯｎｔｈｅＰＣＢｉｍａｅｔｈｅｒｅｓｍｍｅｔｒｉｃａｌｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｏｍｅｖｅｒｔｉｃａｌｍａｒｋｌｉｎｅｓ．ＦｉｒｓｔｔｈｅｓｅｍａｒｋｌｉｎｅｓｇｙｙｗｅｒｅｄｅｔｅｃｔｅｄｒａｉｄｌｂｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄａｒｅａｓＨｏｕｈｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｉｎｅｓｗｅｒｅｃｈｏ－ｐｙｙｇｓｅｎａｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｏｉｎｔ．Ｔｈｅｎｔｈｅａｆｆｉｎｅｒｅｉｓｔｒａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔａｒｅｔｉｍａｅａｎｄｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｍａｅｐｇｇｇｇ，ｃｏｕｌｄｂｅｃｏｍｌｅｔｅｄ．Ａｆｔｅｒｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｆａｌｓｅｄｅｆｅｃｔｓｗｅｒｅｒｅｍｏｖｅｄｂｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｍｏｒ－ｐｙｇｈｏｌｏｉｃａｌｒｏｃｅｓｓｉｎｉｎｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｍａｅｓ．Ｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｓｏｆｄｅｆｅｃｔａｒｅａｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒ－ｐｇｐｇｇ，ｅｎｃｅｉｍａｅｗａｓｉｎｔｈｅｒｏｃｅｓｓｏｆｄｉｌａｔｉｏｎｔｈｅｎｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｖａｌｕｅｓｏｆｅａｃｈｄｅｆｅｃｔａｒｅａｃｌｏｓｅｄｃｏｎｔｏｕｒｐｇｃｏｕｌｄｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｂｏｕｎｄａｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅａｌｉｎｅｄｔａｒｅｔｉｍａｅｗａｓｔｒｅａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｉｎｔｓｙｙｇｇｇｐ，ｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｒｏｃｅｓｓｅｄｉｍａｅｔｈｅｉｘｅｌｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｏｉｎｔｓｗｈｏｓｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｖａｌｕｅｓｈａｄｂｅｅｎｇｇｐｐｐａｂｏｖｅｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｔｏｔｈｅａｎａｌｓｉｓｏｆｔｈｅｖａｌｕｅｓａｎｄｔｈｅｏｆｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｅｔｉｘｅｌｕｄｍｅｎｔｇｙｐｊｇｇ，ｄｅｆｅｃｔｕｉｃｋｌｗａｓｌａｃｋｏｆｍａｔｅｒｉａｌｏｒｎｏｔｔｈｅｔｅｏｆｄｅｔｅｃｔｓｃｏｕｌｄｂｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ．Ｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｑｙｙｐｐｒｅｓｕｌｔｓｏｎ４００ＰＣＢｉｍａｅｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｏｆ９８．３％．Ｔｈｅａｌｏｒｉｔｈｍｃａｎｇｇａｃｃｕｒａｔｅｌｄｅｔｅｃｔｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｄｅｆｅｃｔｓｔｅａｄｉｌ．ｙｙ：；（ＫｅｗｏｒｄｓｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｒｉｎｔｅｄｃｉｒｃｕｉｔｂｏａｒｄＰＣＢ）ｄｅｆｅｃｔｉｎｓｅｃｔｉｏｎ；ｈｏｕｈｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｂｏｕｎｄ－ｐｐｇｙａｒｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｙｇ
３－４］。自高精度、高性能的生产需求［ＰＣＢ高效率、）动光学检测（具有稳定可靠、高精度、高效率ＡＯＩ
０引言
近年来，我国ＰＣＢ产业飞速发展，２００９年国内Ｐ占全球ＰＣＢ产值１４３．７亿美元，ＣＢ总产值的是Ｐ３５．１％，ＣＢ生产第ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ大国
［１－２］
生产工序繁多，不可避免地存在断路、短路、缺杂，损、毛刺等缺陷。为保证质量，在ＰＣＢ生产过程中必须对Ｐ将不合格的ＣＢ裸板进行缺陷检测，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Ｐ已不能满足ＣＢ等诸多缺点，
— — 杨庆华陈亮荀一等基于机器视觉的ＰＣＢ裸板缺陷自动检测方法 —
基于机器视觉的ＰＣＢ裸板缺陷自动检测方法
杨庆华１陈亮１荀一１陈文彪２
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部／浙江省重点实验室，杭州，１．３１００１４，，东风日产柴汽车有限公司杭州２．３１００１３