基于图像处理的PCB自动检测系统的设计与研究

2013-12-10华南师范大学物理与电信工程学院李妍臻

电子世界 2013年4期

华南师范大学物理与电信工程学院刘海李烨李妍臻

电子产品的核心部分——印刷电路板(PCB)，是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用，是电子产品中不可缺少的部分。PCB的质量成了电子产品能否长期、正常、可靠的工作的决定因素[1]。随着科技的发展，PCB产品的高密度、高复杂度、高性能发展趋势不断挑战PCB板的质量检测问题。传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素，己经逐渐不能满足现代检测需要，因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的学术意义和经济价值[2]。国内外研究的PCB缺陷检测技术中，AOI（Automatic Optic Inspection自动光学检测）技术越来越受到重视，其中基于图像处理的检测方法也成为自动光学检测的主流。本文通过图像处理技术研究了一种大视场、高精度、快速实时的PCB缺陷自动检测系统，设计了硬件结构和软件算法流程。通过改进的电机驱动方式配合一键式自动检测软件的设计，大大提高了系统的检测速度，对结果分析模块的缺陷识别算法的改进提高了检测结果的准确性。

1.系统结构

PCB缺陷自动检测系统主要由运动控制模块、图像采集模块、图像处理模块、结果分析模块组成。系统工作过程如下：上位机控制步进电机运动，步进电机带动二维平台运动，将CCD摄像机传输到待检测PCB上方，对PCB进行大场景图像采集，采集的图像经过图像采集卡送到上位机，上位机软件对采集的图像进行拼接、图像预处理，对处理的图像进行准确定位并校准，通过图像分割、图像形态学处理等，最后进行模板匹配、图像识别，得出缺陷检测结果。系统设计包括硬件设计和软件设计，系统软硬件相互协调工作构成一个整体。

2.系统硬件设计

PCB缺陷自动检测系统的硬件设计主要包括二维运动平台、电机运动控制板、电机驱动板、CCD摄像机、图像采集卡、PC等，其结构如图1所示。

表1 缺陷分类特征

图1 系统硬件结构图

图2 电流矢量恒幅均匀旋转

图3 整步电流波形图

图4 电流8细分

2.1 CCD摄像机和图像采集卡

CCD摄像机的主要特性参数包括摄像机制式、光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率、电子快门速度、同步系统的方式、最小照度、灵敏度、信噪比等。其中摄像机制式和是否在线检测决定了图像采集卡的采样频率，光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率以及成像透镜系统的放大率的平衡选择取决于测量范围和测量精度[3]。考虑到以上各个因素以及系统要求，在实验中采用的是广州视安公司的枪式摄像机，该摄像机的特点是数字面阵CCD逐行扫描，提供AV复合视频接口和标准镜头接口，提供VC的SDK软件开发包，方便设计软件处理模块。

图5 系统软件结构

图6 系统软件算法流程

图7 PCB缺陷检测系统结果图

图像采集卡，又称视频捕捉卡，是视频卡的一种类型。图像采集卡完成的主要功能是把摄像机的连续模拟视频信号转换成为离散的数字量。其基本原理：从摄像机输出的各种制式的视频输出信号，经过输入选择模块处理后，形成能被图像采集卡识别的视频信号。模拟视频信号经过转换后，存储在卡上的帧缓存存储器内，由计算机CPU通过计算机总线控制具体的图像传递，最终存储在计算机的内存或硬盘，用于图像处理[4]。本设计采用的图像采集卡型号是：NV7004-N，将CCD摄像机模拟信号转化为数字信号传输到上位机实时显示，并能完成图像的抓拍功能。

2.2 电机运动控制器及精密二维运动平台

PCB缺陷自动检测系统的运动控制器为自行设计的MCU控制板，核心芯片为ATMEL公司生产的单片机AT89S52，控制板通过RS-232串行通信接口与上位机进行通信。通过操作人机交互界面对控制板发送命令，控制板输出控制信号以及各种频率的方波信号到步进电机驱动板，以控制步进电机的转速、方向以及移动距离。

二维运动平台由两个日本SUS Corp公司生产的精密运动导轨搭建，运动导轨为滚珠丝杆型，非常精密，误差很小。步进电机与运动导轨相连，从而带动导轨的运动。步进电机为日本TAMAGAWA公司生产的两相四线制混合式步进电机，该型号步进电机运行稳定、噪声小。

2.3 电机驱动

步进电机的驱动实际上就是通过控制步进电机的各相励磁绕组的电流，使步进电机的内部磁场合成方向发生变化，从而使步进电机转动起来。各相励磁绕组的电流产生的合成磁场矢量的幅值决定了步进电机旋转转矩的大小，相邻两合成磁场矢量之间的夹角大小决定了步距角的大小[5]。

这里介绍步进电机两个重要概念：齿距角θz和步距角θn。步进电机齿距角是指步进电机运行时两相邻稳定磁场之间的夹角。步距角是指对应一个脉冲信号，步进电机转子转过的角度位移量。步距角不仅与电机的齿数有关，还和电机的运行拍数有关。步进电机的齿距角θz和步距角θn可表示为：

步进电机的细分是基于步进电机的各相绕组理想对称和距角特性严格正旋的基础上，通过控制电动机各相绕组中电流的大小和比例，使步距角减小到原来的几分之一至几百分之一，从而提高步进电机的分辨率。以两相步进电机为例，若电机的齿数为50，运行拍数是单四拍方式时，则步距角为θ=360度(50*4)=1.8度(俗称整步)，八拍运行时步距角为θ=360度/(50*8)=0.9度(俗称半步0。八拍和四拍方式相比，步距角θn减小了一倍，实现了步距角的二细分。

在拍数一定的情况下，齿数越多，步距角就越小，但由于受制作工艺的限制齿数不能做得很多，因此步进电机的步距角就不可能很小。改变步进电机的拍数也可以改变步距角，拍数是指完成一个磁场周期性变化所需脉冲数或导电状态，或指电机转过一个齿距角所需脉冲数。当步进电机的相数确定时，拍数也就确定。通过增加步进电机的齿数和相数来减小步距角，步距角减小的度数非常有限，很难满足生产的要求。

步进电机细分驱动最常用的方法是电流矢量恒幅均匀旋转法。电流矢量恒幅均匀旋转法能够使细分后的步距角均匀，输出力矩恒定。具体方法是使m相绕组分别通以相位差为2π/m而幅值大小相等的正弦电流，则电流合成矢量或磁场矢量就会在空间上作旋转运动，且合成矢量的幅值保持不变。如给四相混合式步进电机的四相绕组分别通以相位相差π/2，幅值相等的正弦波电流，则合成的电流矢量如图2所示。

为了尽可能得到圆形的合成磁场，使步距角变化均匀，各相绕组电流参考信号采用阶梯状正弦波形较为理想。以四相步进电机8细分为例，在每一相中插入7个稳定的中间状态，细分后各相电流是以1/4的步距上升或下降，则原来一步所转过的角度将由8步完成，即可实现步距角的8细分，如图4所示。

细分数越多，电流变化越小，从而大大减少了电机的振荡和噪音。采用阶梯状正弦波对电流进行细分时，阶梯越多(即细分数越多)，波形就越接近正弦波，通入的阶梯电流就越小，步距角也就越小[6]。从而大大减少了步进电机运行时的丢步率，降低了步进电机运行时的噪音和颤动，也使步进电机运行更加稳定，更易于控制。

3.系统软件设计

基于图像处理的PCB缺陷自动检测系统的软件设计理所当然为其核心。系统的软件设计主要实现了计算机系统中的图像数据采集、图像数据处理、图像数据分析单元的功能，还实现了二维运动平台的控制单元的功能，同时负责与操作者交互。系统软件结构如图5所示。

3.1 系统算法流程

系统软件流程分为手动检测和自动检测，手动检测需要操作员在人机交互界面点击相应操作处理，自动检测可以实现一键自动化检测，直接根据预先参数设置好的流程进行PCB缺陷检测并得出结果。算法流程如图6所示。

手动检测可以根据需要在采集图像时直接通过控制步进电机运动将CCD摄像头运动到待测PCB板的主要部位，在进行图像处理时也可以根据图像质量来选择与之相适应的图像处理算法来实现，使系统具有交互性。自动检测初始化设置参数后，可以一键实现缺陷检测得出检测结果，减少了操作复杂度，也大大提高了检测的速度，使系统具有自动化、操作简单、速度快等优点。本文结合二者于一体，使PCB缺陷自动检测系统更加优秀，更加实用。

3.2 缺陷检测

当前印刷电路板缺陷检测方法主要分为参考比较法、非参考比较法和混合法三大类，参考比较法将被测图像和参考图像进行特征对特征的比较；非参考比较法不需要任何的参考图像，只是根据先前设计的规则标准来判断出是否有缺陷，如果不符合标准便认为此有缺陷；混合法是参考比较法和非参考比较法综合应用。本文主要使用参考比较法，通过检测PCB图像与标准图像进行对比分析，判断该PCB板是否有缺陷[7]。

3.3 缺陷识别

实际生产中PCB裸板上存在的典型的缺陷有：短路、断路、凸起、凹陷、空洞等。

缺陷获取后，并不能确定缺陷类型，还需要进行缺陷识别。缺陷识别是根据各种缺陷的不同特征来判断。常用的描述图像特征有直方图统计特征、纹理特征、二值图像特征。因为PCB图像灰度层次不丰富，电路模式均为几何模式，因此本文采用二值图像特征来识别缺陷。针对短路、断路、凸起、凹坑、空洞几类典型缺陷进行分类识别的主要缺陷特征有：(1)缺陷图像与标准图像中连通域数目有所不同；(2)缺陷图的背景连通域面积与标准图像不同；

综合上述特征1、2可将断路、短路、凸起、空洞和凹坑缺陷识别出来，见表1所示。

对于缺陷图像上只有单个缺陷检测过程如下：

(1)首先将缺陷图像进行阈值分割，得到的二值化图像与标准图像的二值化图像进行相加再取平均值，获取缺陷连通域位置，并进行位彩色编码标记。

(2)分别将缺陷图和标准图的阈值分割图像进行轮廓提取；

(3)分别将缺陷图和标准图的轮廓提取图像进行连通域数目计算，获得连通域数目；

(3)分别将缺陷图和标准图的轮廓提取图像进行背景连通域面积计算，获得背景连通域面积大小，

(4)根据表1判断缺陷类型，并根据(1)获取的缺陷位置标记好缺陷并显示缺陷图像。

3.4 结果分析

通过比较分析采用参考比较法对PCB板进行缺陷识别。首先对PCB光板进行异或运算，提取缺陷特征；再对其进行二值数学形态学处理，以去除虚假缺陷；然后采用两种图像识别方式：一种通过比较运算，再进行伪彩色处理以凸显缺陷，从而便于人工目测识别缺陷类型和位置；另一种是通过缺陷的目标区域数特征、目标区域面积特征和缺陷边界的封闭性特征对缺陷进行树状逐级分层判断，从而实现了PCB光板上常见的断路、短路、凸起、凹坑和空洞缺陷的自动识别。PCB缺陷自动检测系统结果分析如图7所示。