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印刷电路板的自动光学检测系统的设计与研究

作　者: 陈臣
导　师: 伍铁军
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 自动光学检测 PCB Mark 亚像素连通域检测字符识别 HSV颜色空间
分类号: TN41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 140次
引　用: 2次
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内容摘要

随着表面贴装技术(SMT)的发展,印刷电路板上的元器件密度越来越高,元器件的尺寸也越来越小,为了适应这种趋势,自动光学检测技术(AOI)在印刷电路板的质量检测中的应用越来越广泛,自动光学检测设备已经成为SMT生产线上的核心设备之一。本文面向印刷电路板的自动光学检测系统的设计工作,对自动光学检测系统中的各个功能模块进行了系统研究,设计了一套自动光学检测系统,并重点针对系统中的图像处理核心模块提出了相应的检测算法解决方案。针对实际生产中最常用的圆形PCB Mark,采用基于最小二乘法拟合圆以及亚像素边缘检测的方法实现了PCB Mark的亚像素精度定位、校准,并根据圆形目标的几何特征设定判决条件,将非圆形的干扰目标剔除,增强了算法的适应性。另外,本文采用Douglas-Peucker算法很好地实现了多边形结构PCB Mark的定位、校准。针对表面贴装元件的亚像素定位,分别利用函数的数学性质、“盒滤波”、图像金字塔技术等对归一化互相关模板匹配方法进行了改进,在不损失精度的基础上大大地提高了计算速度。另外,根据图像相似度曲面的曲面特征采用三次样条插值的方法实现了表面贴装元件的亚像素定位。为了实现IC芯片的引脚连焊检测和元器件偏转角度的测量,针对传统的连通域检测算法中存在的问题,提出了几种新的连通域检测算法,并实现了连通域的主轴夹角计算功能。针对贴片式电阻上的字符识别,本文分别用四种方法实现了字符识别,并对实际生产中会出现的旋转、毛刺、线宽不一等干扰因素进行了校正。利用电容元件的颜色特征,本文采用HSV颜色空间下的颜色距离度量实现了贴片式电容的检测。另外,本文还实现了电路板缩略图的拼接功能,提出了模板学习机制,使系统具有了学习的能力。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
图表清单  9-12
第一章绪论  12-19
  1.1 研究背景  12-14
  1.2 研究意义  14-16
  1.3 国内外研究现状  16-17
  1.4 本文的研究内容与章节安排  17-19
第二章自动光学检测系统硬件系统设计  19-36
  2.1 概述  19
  2.2 光学照明系统  19-25
    2.2.1 光源的选择  20-21
    2.2.2 光照颜色的选择  21-22
    2.2.3 亮视角照明和暗视角照明  22-23
    2.2.4 前景光照明和背景光照明  23
    2.2.5 同轴光照明  23-24
    2.2.6 光学照明系统设计  24-25
  2.3 图像采集系统  25-33
    2.3.1 图像传感器  25-27
    2.3.2 相机成像原理  27-29
    2.3.3 镜头  29-32
    2.3.4 图像采集卡  32
    2.3.5 图像采集系统的选型  32-33
    2.3.6 图像采集中的干扰与误差分析  33
  2.4 运动控制系统  33-34
  2.5 图像处理系统  34-35
  2.6 AOI 系统技术指标  35
  2.7 本章小结  35-36
第三章表面贴装元件定位算法  36-57
  3.1 PCB MARK 的校准算法研究  36-45
    3.1.1 概述  36-38
    3.1.2 基于Hough 变换的PCB Mark 校准方法  38-40
    3.1.3 基于最小二乘法拟合圆的PCB Mark 校准方法  40-41
    3.1.4 最小二乘法拟合圆方法的改进  41-42
    3.1.5 亚像素精度PCB Mark 校准方法  42-43
    3.1.6 非圆形PCB Mark 的校准算法  43
    3.1.7 实验与分析  43-45
  3.2 表面贴装元件的定位算法  45-56
    3.2.1 概述  45-46
    3.2.2 基于序贯相似性检测算法的元件定位算法  46-47
    3.2.3 基于归一化互相关模板匹配的元件定位算法  47-49
    3.2.4 基于图像金字塔的算法优化  49-50
    3.2.5 归一化互相关模板匹配算法的改进  50-52
    3.2.6 亚像素精度定位算法  52-53
    3.2.7 彩色图像匹配定位算法  53-54
    3.2.8 实验与分析  54-56
  3.3 本章小结  56-57
第四章表面贴装元件检测算法  57-80
  4.1 典型元件特征分析  57-60
    4.1.1 IC 芯片特征分析  57
    4.1.2 贴片式电阻、电容特征分析  57-58
    4.1.3 表面贴装元件检测策略  58-60
  4.2 基于连通域检测的芯片角度偏移及引脚连焊检测  60-66
    4.2.1 连通域的概念  60-61
    4.2.2 基于扇面搜索的连通域检测算法  61-62
    4.2.3 基于广度搜索的连通域检测算法  62-63
    4.2.4 基于线段的连通域检测算法  63-64
    4.2.5 基于图像矩计算的元器件偏转角度检测  64-65
    4.2.6 实验与分析  65-66
  4.3 基于字符识别的电阻检测算法  66-73
    4.3.1 基于相似度计算的字符识别算法  67
    4.3.2 基于LBP 特征的字符识别算法  67-68
    4.3.3 基于字符投影特征度量的字符识别算法  68-69
    4.3.4 基于Hausdorff 距离计算的字符识别算法  69
    4.3.5 字符偏转校正  69-71
    4.3.6 字符平滑去毛刺  71-72
    4.3.7 字符细化  72-73
    4.3.8 实验与分析  73
  4.4 基于HSV 颜色距离的电容检测算法  73-77
    4.4.1 HSV 颜色空间介绍  73-76
    4.4.2 基于颜色距离的颜色特征识别算法  76-77
  4.5 模板学习机制  77-78
  4.6 基于SURF 的电路板缩略图拼接算法  78-79
  4.7 本章小结  79-80
第五章总结和展望  80-83
  5.1 论文总结  80-81
  5.2 未来展望  81-83
参考文献  83-87
致谢  87-88
在学期间发表的学术论文  88

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