基于機器視覺的電路板缺陷檢測

白巖松 侯亞輝 劉明濤(河南理工大學(xué) 河南 焦作 454000)

1 研究背景

機器視覺是指基于視覺技術(shù)的機器系統(tǒng)或?qū)W科。從廣義上來說，機器人、圖像系統(tǒng)、基于視覺的工業(yè)測控設(shè)備等統(tǒng)屬于機器視覺范疇。從狹義角度來說，機器視覺更多指基于視覺的工業(yè)測控系統(tǒng)設(shè)備。隨著加工制造業(yè)的發(fā)展，機器視覺的需求逐步上升。在一些不適合人工作業(yè)的危險工作環(huán)境，或人工視覺難以滿足要求的場合，引入機器視覺技術(shù)來替代人工視覺，將大大提高生產(chǎn)效率;另一方面，面對國內(nèi)制造業(yè)勞動力相對不足、人工成本持續(xù)高漲、高級技工嚴(yán)重缺乏等諸多問題的呈現(xiàn)，越來越多的電子制造企業(yè)開始注重高效率、快節(jié)奏的生產(chǎn)方式，產(chǎn)業(yè)自動化的發(fā)展趨勢使得機器視覺技術(shù)在制造生產(chǎn)中占據(jù)了越來越重要的地位。

2 基于Halcon軟件的電路板缺陷檢測算法

電路板缺陷相較于壞點缺陷具有一定的復(fù)雜性，所以采取了基于Halcon的匹配技術(shù)。主要涉及圖像處理，模式識別等技術(shù)。分別用到了3種匹配技術(shù)，基于灰度的匹配，基于形狀的匹配，基于元件的模板的匹配?；玖鞒淌谦@取圖像→創(chuàng)建模板→匹配→清除模板。創(chuàng)建模板時使用create_shape_model_xld(Operator)函數(shù)設(shè)定模板形狀，縮放范圍等，匹配時可以用find_shape_model(Operator)函數(shù)設(shè)置參數(shù)，如搜索范圍等。為了滿足在實際運用中的在線檢測速度要求，通常采用離線制作模板在線匹配的流程。缺陷檢測通常約定標(biāo)準(zhǔn)板為母板，待測板為子板。流程是創(chuàng)建|調(diào)用模板，模板匹配，子圖矯正，殘缺分析。

3 實現(xiàn)過程

約定標(biāo)準(zhǔn)板為母版，其圖像用來創(chuàng)建模板為母圖;待檢測板為子板，其圖像為子圖。缺陷檢測流程如下:

3．1創(chuàng)建|調(diào)用模板。電路板的表面元件的形狀有一定的規(guī)律，一般為四邊形?；趯alcon三種模板匹配技術(shù)分析，采用基于形狀及基于元件的匹配技術(shù)檢測元件缺陷。對于子圖中唯一元件(如IC片)的檢測，采用形狀匹配技術(shù);而對于一種元件多個實例對象(如電容片、電阻片，一個電路板里可能包含多個同樣的電容或電阻)的檢測采用基于組件的匹配技術(shù)，而不采用單模板檢測多個同類對象的方法或者多模板技術(shù)。創(chuàng)建模板是一個耗時的工作，實際應(yīng)用時，為了提高檢測效率，在離線情況下將創(chuàng)建好的模板保存到文件，在線檢測時調(diào)用現(xiàn)成的模板。

3．2模板匹配。將模板分別與母圖、子圖匹配，匹配結(jié)果包含:模板的位置、目標(biāo)對象的位置、相似度及縮放比例等信息。模板與母圖匹配等于是將模板當(dāng)成目標(biāo)對象，理想情況下得到的位置信息應(yīng)為模板的中心坐標(biāo)和0(模板相對模板旋轉(zhuǎn)角度為0)，由于匹配誤差的存在，實際匹配結(jié)果相對理想結(jié)果有誤差，但誤差非常小，坐標(biāo)精度為0－3，角度精度為0－7。缺陷分析時，求取的是目標(biāo)對象與模板的位置差，恰好抵消部分匹配誤差，提高了檢測精度。

3．3子圖矯正。掃描電路板的圖像時，由于機械定位原因，在工作平臺下母版與子板存在定位誤差，導(dǎo)致子圖相對母圖位置偏移、旋轉(zhuǎn)。需對子圖進行位置矯正。在PCB板的設(shè)計制造階段，設(shè)計者通常會在電路板上設(shè)置定位標(biāo)志(Mark)作為后續(xù)器件焊接及電路板切割的定位標(biāo)準(zhǔn)，本實驗用的電路板的定位標(biāo)志為兩個Mark圓，分布在電路板的對角。矯正時通過模板匹配的方法分別找到母圖、子圖對應(yīng)的Mark圓的圓心，分布在電路板的對角。矯正時通過模板匹配的方法分別找到母圖、子圖對應(yīng)的Mark圓的圓心坐標(biāo)，兩坐標(biāo)間對應(yīng)一個仿射變換矩陣，對子圖實行仿射變換就可以將子圖Mark圓與母圖Mark圓圓心對準(zhǔn)。對另一個Mark圓也進行同樣的操作。兩個Mark圓圓心對準(zhǔn)，就可以消除偏移、旋轉(zhuǎn)誤差，從而實現(xiàn)子圖的位置矯正。為了保護Mark模板的中心為Mark的圓心，創(chuàng)建模板前需采用圖像處理的方法提取Mark圓，使整個模板圖像恰好為Mark圓，采用的圖像處理方法為圖像分割與特征提取。

3．4殘缺分析。設(shè)模板位置為Pt(xt，yt，anglet)，目標(biāo)對象位置為P0(x0，y0，angle0)，則偏移量 D=(x0－xt)2+(y0－yt)2，旋轉(zhuǎn)量 Ang=|angle0－anglet|≈angle0(因為anglet≈0)。根據(jù)工藝要求設(shè)定一個偏移閾值D0和一個旋轉(zhuǎn)閾值A(chǔ)ng0。1)檢測位移缺陷:當(dāng)D＞D0時，不合格;當(dāng)D ＜D0時，合格;2)檢測旋轉(zhuǎn)缺陷:當(dāng) Ang＞Ang0時，不合格;Ang＜＜Ang0時，合格。極性反:Ang0＞1800。對于缺失元件，匹配找不到或雖然找到一個與模板最相似的物體，但其相似度通常很低，只要設(shè)置一個相似度閾值來過濾找到的對象就可以確定元件是否缺失。