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印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)具有高密度、高精度、高可靠性的特点;并且随着PCB板的层数增加,密度更高,PCB板的体积也越来越小,使得PCB板焊点缺陷的检测更加困难。本文结合格力公司PCB板特定区域焊点缺陷检测与识别的背景需求,基于计算机视觉技术,对PCB板焊点缺陷进行分析,针对短路,漏焊,少锡,多锡等四种典型缺陷的检测及识别,提供实用的解决方案。论文工作及主要贡献如下:(1)PCB板图像的颜色通道的选择。PCB板焊点区域在不同颜色空间、不同颜色通道呈现不同的图像特性。为确保PCB板焊点区域缺陷的有效检测与识别,本文首先进行了PCB板焊点图像的颜色空间及颜色通道的选择。实验表明基于RGB颜色空间下的R通道的PCB板焊点图像描述更为合适。(2)基于形态学的PCB板焊点缺陷检测及识别。针对PCB板焊接图像的R通道,首先借助滤波抑制噪声干扰;在此基础上,进行图像的二值化,借助连通区域标记以及二值图像的形态学滤波,获取感兴趣焊点区域的相关特征;构造焊点缺陷检测与识别规则,实现焊点缺陷的检测,并识别出相应的焊点缺陷类型。由于焊点缺陷的识别规则中涉及焊点区域面积的绝对阈值,当监控摄像头与检测流水线的相对位置发生改变时,这些面积阈值需要重新选择。(3)基于图像配准的PCB板焊点缺陷检测及识别。该方法首先借助摄像头获取未经焊接的PCB板图像,作为标准参考图像;选取PCB板中待检测的焊点位置及感兴趣区域;借助自动图像配准,将检测流水线上的PCB板焊接图像中感兴趣的焊点区域进行几何校正;以参考图像中焊点模板为基准,构建焊点缺陷检测与识别规则,根据焊点特征进行缺陷检测及焊点缺陷类型的识别。当监控摄像头关于检测流水线的相对位置发生改变,只需重新获取标准参考图像即可,而无须进行有关阈值参数的重新设定。实验结果表明,基于图像配准的PCB焊点缺陷检测方法,具有一定的实时性,可满足相应产品的生产需求。