PCB检测系统中短路和断路的检测识别

PCB检测系统中短路和断路的检测识别 摘要:该文系统研究了PCB电路板部分缺陷的图像处理和识别检测手段，并利用NI公司的LABVIEW软件和IMAQ VISION图像处理软件进行了实验仿真。该论文针对PCB电路板图像的特点，研究了短路与断路检测，提出了利用Sobel边缘检测算子提取图像边缘、利用双峰法进行阈值分割，并结合VISION进行了图像比较和粒子分析，最终得出结果。该论文采用NI公司的LABVIEW软件和IMAQ VISION图像处理包进行整个系统的软件部分设计，实现了图像采集和短路与断路检测，并提供了分析结果。 关键词:PCB;图像处理;视觉检测 中图分类号:TP277文献标识码:A文章编号:1009-3044(2012)07-1648-06 当今世界科技发展日新月异，电子产业的发展直接制约着国民经济的腾飞与否，而PCB电路板制作工艺的提高 1 对促进电子产业的发展至关重要，能否有效精确地检测PCB电路板的缺陷一直都是电子行业的研究热点。国外的印刷电路板自动检测技术一直领先于国内，国内的很多厂家不得不采用昂贵的外国技术，虽然近年国内的印刷电路板自动检测技术发展迅速，但大都没有取得令人非常满意的结果。加入研究这一领域的热潮，赶超外国的先进技技水平，打断外国垄断技术，对于发展国民经济具有十分重要的意义。 1 PCB检测系统的硬件设计 1.1 PCB检测系统的硬件组成框图 虽然本文所做的工作主要是软件方面，但对于硬件系统的设计也是至关重要的，它对于建立有效的计算机视觉识别检测系统，起着决定性作用。因此，必须在综合考虑系统性价比和系统性能的基础上，设计出合理的硬件系统[9]。PCB检测系统的硬件组成框图如图1所示:图1 PCB检测系统硬件组成框图 1.2系统的硬件组成 系统的硬件组成[10]主要包括:计算机主机、CCD摄像机、图像采集卡、照明系统及相关的设备。 2 PCB电路板缺陷检测识别 PCB电路板在电子工业中的应用越来越广泛，如何降低电路板的故障率、提高电路板的质量直接影响到整个产业的发展。因此，对于PCB电路板缺陷的识别技术的发展至 2 关重要。PCB电路板的缺陷很多[16]，主要有短路、断路、划痕、凸起、空洞、缺焊、过焊等等，由于实验室设备限制和个人水平所限，本文主要研究的 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 是PCB电路板短路与断路的检测识别 近年来出现了很多图像检测算法,这些算法大致可分为三大类:有参考算法、无参考算法以及混合型算法。有参考算法分为两大类:图像对比法和模型对比法。无参考算法是一种不需要标准图像的检测算法，它是基于一定的设计规则来进行检测的。混合型 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 是将有参考算法与无参考算法混合使用，从而发挥出各自的优点。比如，模板匹配法与数学形态学方法结合使用，或者连接表方法与数学形态学方法结合使用等。本文中短路与断路的检测识别采取了图像对比法，即将经过一定处理后的图像进行相减，从而分析相应的结果;而对焊点缺陷的识别主要采用模板匹配法与数学形态学方法结合使用。 2.1 PCB电路板缺陷检测识别的主要流程图 图2为子程序流程图;图3为主程序流程图。 2.2 PCB电路板短路与断路的检测识别 2.2.1边缘检测 在对图像进行基本的处理过后可以将图像与背景分割开来。边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属 3 性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括:深度上的不连续;表面方向不连续;物质属性变化;场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类[17]:基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。 1)Roberts算子 边缘，是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合。图像的边缘对应着图像灰度的不连续性。显然图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度这样的理想状况。真实图像的边缘通常都具有有限的宽度呈现出陡峭的斜坡状。边缘的锐利程度由图像灰度的梯度决定。梯度是一个向量，?f指出灰度变化的最快的方向和数量，如式2-1所示。 ?f=(决定的。 因此最简单的边缘检测算子是用图像的垂直和水平差 4 分来逼近梯度算子，式2-4所示。?f=(f(x,y)-f(x-1,y),f(x,y)-f(x,y-1))(式2-4) 因此当我们想寻找边缘的时候，最简单的方法是对每一个像素计算出(2，4)的向量,然后求出他的绝对值，然后进行阀值操作就可以了。利用这种思想就得到了Roberts算子，由式2-5所示。 R(i,j)= (式2-5) 它是一个两个2×2模板作用的结果。 2)Sobel算子 该算法通过2个3*3的模板，对选定的二维图像中同样大小窗口进行卷积，通常是一个模板对一个边缘响应大，另一个模板对水平边缘响应大，两个卷积值对最大值作为该点对输出。对于图像上的任意点(i，j)进行卷积，可得其X方向上的差分由式2-6、式2-7所示。Δx=f(i-1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)-[f(i-1,j-1)+2f(i,j-1)+f(i+1,j- 1)](式2-6)Δy=f(i-1,j-1)+2f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-[f(i+1,j+1)+2f(i+1,j)+f(i+1,j+ 1)](式2-7)则输出图像公式如式2-8所示。 用sobel算子检测阶跃边缘得到的边缘宽度至少为两个宽度。3)Laplacian边缘检测算子 Laplacian算子定义由式2-9所示。 5 Δ2f(x,y)= (式2-9)它的差分形式由式2-10所示。 Δ2f(x,y)={[f(x+1,y)-f(x,y)]-[f(x,y)-f(x-1,y)]}+{[f(x,y+1)-f(x,y)]- [f(x,y)-f(x,y-1)]} =f(x+1,y)+f(x-1,y)+f(x,y-1)+f(x,y+1)+f(x,y+1)+4f(x+1,y) (式2-10) Laplacian算子是一种各向同性算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的灰度象素差值时时比较合适，Laplacian算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应更要强烈，因此只适用于无噪声图像。 原图像与用三种边缘检测算子处理后的图像如下所示:图6 Sobel边缘检测图7 Laplacian边缘检测 从上面四幅图分析比较可得出结论:用Roberts边缘检测得出的图像较之其他方法更为清晰，噪点更少，图像更为连续，所以本文中采用Roberts算子来进行边缘检测。 2.2.2阈值分割 阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是:通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为 6 两个部分，分割后的图像为: 若取:b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。 在数字化的图像数据中，无用的背景数据和对象物的数据经常放在一起，同时，图像中还含有各种噪声，因此可以根据图像的统计性质，从概率的角度来选择合适的阈值。 1)最大方差阈值法 把待处理图像的直方图在某一阈值处分割为两组，当被分割成的两组间的方差最大时，便可以决定阈值了。 设灰度图像f(x，y)的灰度级为0-L，灰度级I的像素为Ni，则图中: 总象素数N=?j=0 i=LNi(式2-11)灰度级i出现的概率Pi= 1-ω(K)(式2-16)则两组间的数学期望为ω0μ0ω1μ1=μ(式2-17)两组间的方差为ρ2(k) ρ2(k)是K的函数，计算k取从0,1,2…L时ρ2(k)的值，当多的值为最大时，K即为阈值。 2)双峰法 根据图像的直方图具有背景和对象物的两个峰，分割两个区域的阈值由两个峰值之间的谷所对应的灰度值决定。设灰度图像f(x，y)的灰度级为0-L，灰度i的像素为Pi，分别计算 因为实际PCB电路板有着许多的划痕、污点等，使用 7 最大方差阈值法时，会在处理后的图像上产生许多误点，而影响实际结果的分析，而双峰法能够顺利地滤除这些干扰，这个结论在分析对比以上图像时也可得出。所以本文选用了双峰法来进行阈值分割。 2.2.3粒子分析与图像对比 经过边缘检测和阈值分割的图像中会存在许多瑕点，这些点会影响到最后的图像识别与分析，有可能会增加多余的残留图像。本文中利用NI VISION ASSISTANT中的REMOVE SMALL OBJECTS功能进行去除，如图11和图12所示。图11原图像图12粒子分析 将标准PCB图片减去缺陷缺陷PCB图片，便可以得到缺陷板的断路部分的图像，再利用NI ASSISTANT中的PARTICLE ANALYSIS可以得到断路部分的具体分析，如图13示。 将缺陷PCB图片减去标准PCB图片，便可以得到缺陷板的短路部分的图像，与上述相同的方法，便可以得到短路部分的具体分析，如图14所示。 3结束语 利用LABVIEW来进行PCB电路板缺陷的识别与检测是一项非常好的课题，它在近些年已经得到了一定的发展，并将得到更大的进步。限于本人能力和时间，本文的研究还未涉及很深的领域，可以在以下方面加以改进: 8 1)本文中只利用到NI公司的LABVIEW和IMAQ VISION，更好的设计可以再利用其他语言如VISUAL BASIC,C++等编程语言加以辅助设计，相信可以取得更加令人满意的结果。 2)由于实验设备等其他因素，本文中只重点研究了PCB电路板短路与断路的检测识别，PCB电路板的其他缺陷还有待于进一步的分析研究、分类和总结，并设计出更好的检测方法，以真正满足PCB电路板检测的需求。 3)照明设备的限制在很大程度上影响到了图像的检测效果，为取得PCB缺陷检测的进一步进展，在照明设备的选择上必须重视，并且设计出更好的图像采集系统。 4)在识别与检测手段上，可以引入更新更好的方法，而不要局限于在传统的方法中分析比较，例如基于BP神经网络的识别检测，图像的模糊决策等将有待于进一步研究。 总之，基于LABVIEW的机器视觉检测系统已经取得了不错的进展，高速发展的PCB制造技术和计算机技术对于PCB缺陷的检测提出了更高的要求，同时也大大地促进了PCB缺陷检测技术的发展。利用机器视觉检测在未来的较长的一段时间内将占据检测行业的半壁江山，相信在未来会取得更大的发展。 参考文献: [1]程学庆,房晓溪.LabVIEW图形化编程与实例应用 9 [M].北京:中国铁道出版社,2005. 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