基于机器视觉的PCB裸板缺陷自动检测方法研究

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作者：孟繁丽

来源：《中国高新技术企业》2016年第09期

摘要：印制电路板（PCB线路板）又称印刷电路板，是为电子元器件提供电气连接的重要器件，其主要以版图设计为主。电路板的使用提高了各种电子器件生产线上的效率，极大程度地减少了布线与装配中可能出现的差错。文章探讨了如何利用基于图像处理技术的自动光学检测技术对PCB板进行检测。

关键词：印制电路板；图像处理；机器视觉；PCB裸板；自动光学检测；缺陷检测文献标识码：A

中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2016）09-0010-05 DOI：10.13535/https://www.360docs.net/doc/bb1145223.html,ki.11-4406/n.2016.09.005

我国是全球第一大PCB生产基地，作为电子产品承载体的电路板，其集成度和产量不断在提高。为了保证电子产品的性能，电路板缺陷检测技术已经成为电子行业中非常关键的技术。建立在图像处理算法基础上的机器视觉检测技术与传统的人工检测技术相比，提高了缺陷检测的效率和准确度。因此，设计一种高效精准的机器视觉检测电路板缺陷的系统，具有非常重要的现实意义。评估印刷电路板质量的一个重要因素就是表观检测，PCB的表观质量对产品性能及成品使用安全有着极大的重要性。而伴随着近年来在工业生产领域崛起的计算机视觉，当前表观缺陷检测和分类识别的研究方向已经转向了利用计算机视觉技术来实现。计算机图像处理识别技术这种基于计算机视觉的检测技术成功取代了传统的PCB缺陷检测方法，在自动光学检测系统众多应用中占据了相对重要的地位，一跃成为PCB生产业表观缺陷的主要检测方法。

图1 系统框图

因此本文通过设计AOI自动光学检测系统，搭建较为简单的PCB缺陷自动检测系统的实验平台，对PCB中四类较为关键、常见的缺陷进行检测、分析、识别、判定，为研究推广PCB缺陷自动检测系统开拓应用前景，如能实现工业上的产业化检测，将有高额的经济收益。本文侧重对PCB中的四类较为关键、常见的缺陷进行检测、分析、识别、判定，并且仅搭建了较为简单的PCB缺陷自动检测系统的实验平台，即通过复杂算法对采集到的图像进行处理、配准、对比，从而得出PCB缺陷类型及对其进行标识。如图1所示。

1 硬件设计方案