PCB錫膏質量檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著現代檢測技術的快速發(fā)展，視覺圖像檢測作為自動化應用領域中一個不可或缺的環(huán)節(jié)，得到越來越多的重視和研究。就電子行業(yè)而言，隨著半導體設計和制造生產的技術發(fā)展，印刷電路板也呈現出更輕薄、高密度、多層數、高性能的發(fā)展趨勢。由于在整個印刷電路板生產過程中影響產品質量的環(huán)節(jié)眾多，PCB錫膏的質量檢測就是其中典型的代表，如何使用一種高效、高速、高精度、高可靠性的印刷電路板自動檢測系統(tǒng)已經成為PCB行業(yè)的一種迫切需求！本論文詳細論述一種基于視覺的原

2、理，通過采集運動狀態(tài)下物體的輪廓數據并進行相應圖像處理的自動檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要用于前期的應用測試以及相關的可行性分析。論文完成的主要工作內容如下：
　　一、根據傳感器產品參數特性和檢測要求，構建集成智能照相機、直線運動機構、激光光源等硬件的檢測系統(tǒng)。區(qū)別不同的被測對象特點（PCB板上錫膏的形狀特點、材料的光學特性），可以靈活地修改安裝方式和安裝角度，達到較好的光線輪廓效果，實現真實的、高質量的原始圖像數據的采集。
　　二、

3、結合檢測需求（檢測速度、檢測精度）設計符合要求的運動控制模式和程序，設置伺服控制參數（速度、定位范圍），從而配合確定相應的采樣時間周期，獲得后期處理所需的物體采樣數據。
　　三、基于Matlab軟件平臺，針對采樣取得的圖像原始數據進行流程化的處理，得到所需的檢測結果參數。大致的圖像處理步驟包括：
　　（1）圖像分割處理：根據物體的高度線性對應出像素灰度值所生成類似二維的灰度圖像，使用與數據驅動相關的閾值分割法把需要檢測的區(qū)域

4、進行分離的方法。
　　（2）圖像預處理：提取分割后的原始圖像數據，利用均值濾波和閾值灰度變換進行圖像的預處理（除去圖像中孤立的高亮小噪點）。
　?。?）質心算法：針對印刷電路板錫膏灰度圖像的特點，研究了一種改進的質心查找方法。該方法通過相應灰度閾值判斷找出每行每列端位兩個像素的位置，然后對所有滿足要求的像素進行算術平均求得相應圖像的質心，并對算法的運算量和準確性進行了實驗驗證。
　?。?）模版示教和匹配：使用一定數量的

5、圖像數據（良品）,以各個圖像相應質心為中心點設定固定像素范圍，求取各個良品數據中相同位置像素（灰度值）的算術平均值作為示教模版相同位置的灰度值并生成示教圖像。然后以質心為基準計算標準灰度模版與待匹配圖像中各個子圖像之間的像素灰度絕對差值之和SAD（Sum of absolute distance），根據所求得的每個圖像的差值數據得到相應的匹配評價，實現對圖像三維輪廓的質量檢測。
　　（5）使用基于輪廓像素數量比對的輪廓匹配算法對檢