基于圖像處理的PCB自動檢測系統的設計與研究

華南師范大學物理與電信工程學院 劉 海 李 燁 李妍臻

電子產品的核心部分——印刷電路板(PCB)，是集成各種電子元器件的信息載體，在各個領域得到了廣泛的應用，是電子產品中不可缺少的部分。PCB的質量成了電子產品能否長期、正常、可靠的工作的決定因素[1]。隨著科技的發展，PCB產品的高密度、高復雜度、高性能發展趨勢不斷挑戰PCB板的質量檢測問題。傳統PCB缺陷檢測方式因接觸受限、高成本、低效率等因素，己經逐漸不能滿足現代檢測需要，因此研究實現一種PCB缺陷的自動檢測系統具有很大的學術意義和經濟價值[2]。國內外研究的PCB缺陷檢測技術中，AOI（Automatic Optic Inspection自動光學檢測）技術越來越受到重視，其中基于圖像處理的檢測方法也成為自動光學檢測的主流。本文通過圖像處理技術研究了一種大視場、高精度、快速實時的PCB缺陷自動檢測系統，設計了硬件結構和軟件算法流程。通過改進的電機驅動方式配合一鍵式自動檢測軟件的設計，大大提高了系統的檢測速度，對結果分析模塊的缺陷識別算法的改進提高了檢測結果的準確性。

1.系統結構

PCB缺陷自動檢測系統主要由運動控制模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、結果分析模塊組成。系統工作過程如下：上位機控制步進電機運動，步進電機帶動二維平臺運動，將CCD攝像機傳輸到待檢測PCB上方，對PCB進行大場景圖像采集，采集的圖像經過圖像采集卡送到上位機，上位機軟件對采集的圖像進行拼接、圖像預處理，對處理的圖像進行準確定位并校準，通過圖像分割、圖像形態學處理等，最后進行模板匹配、圖像識別，得出缺陷檢測結果。系統設計包括硬件設計和軟件設計，系統軟硬件相互協調工作構成一個整體。

2.系統硬件設計

PCB缺陷自動檢測系統的硬件設計主要包括二維運動平臺、電機運動控制板、電機驅動板、CCD攝像機、圖像采集卡、PC等，其結構如圖1所示。

表1 缺陷分類特征

圖1 系統硬件結構圖

圖2 電流矢量恒幅均勻旋轉

圖3 整步電流波形圖

圖4 電流8細分

2.1 CCD攝像機和圖像采集卡

CCD攝像機的主要特性參數包括攝像機制式、光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率、電子快門速度、同步系統的方式、最小照度、靈敏度、信噪比等。其中攝像機制式和是否在線檢測決定了圖像采集卡的采樣頻率，光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率以及成像透鏡系統的放大率的平衡選擇取決于測量范圍和測量精度[3]?？紤]到以上各個因素以及系統要求，在實驗中采用的是廣州視安公司的槍式攝像機，該攝像機的特點是數字面陣CCD逐行掃描，提供AV復合視頻接口和標準鏡頭接口，提供VC的SDK軟件開發包，方便設計軟件處理模塊。

圖5 系統軟件結構

圖6 系統軟件算法流程

圖7 PCB缺陷檢測系統結果圖

圖像采集卡，又稱視頻捕捉卡，是視頻卡的一種類型。圖像采集卡完成的主要功能是把攝像機的連續模擬視頻信號轉換成為離散的數字量。其基本原理：從攝像機輸出的各種制式的視頻輸出信號，經過輸入選擇模塊處理后，形成能被圖像采集卡識別的視頻信號。模擬視頻信號經過轉換后，存儲在卡上的幀緩存存儲器內，由計算機CPU通過計算機總線控制具體的圖像傳遞，最終存儲在計算機的內存或硬盤，用于圖像處理[4]。本設計采用的圖像采集卡型號是：NV7004-N，將CCD攝像機模擬信號轉化為數字信號傳輸到上位機實時顯示，并能完成圖像的抓拍功能。

2.2 電機運動控制器及精密二維運動平臺

PCB缺陷自動檢測系統的運動控制器為自行設計的MCU控制板，核心芯片為ATMEL公司生產的單片機AT89S52，控制板通過RS-232串行通信接口與上位機進行通信。通過操作人機交互界面對控制板發送命令，控制板輸出控制信號以及各種頻率的方波信號到步進電機驅動板，以控制步進電機的轉速、方向以及移動距離。

二維運動平臺由兩個日本SUS Corp公司生產的精密運動導軌搭建，運動導軌為滾珠絲桿型，非常精密，誤差很小。步進電機與運動導軌相連，從而帶動導軌的運動。步進電機為日本TAMAGAWA公司生產的兩相四線制混合式步進電機，該型號步進電機運行穩定、噪聲小。

2.3 電機驅動

步進電機的驅動實際上就是通過控制步進電機的各相勵磁繞組的電流，使步進電機的內部磁場合成方向發生變化，從而使步進電機轉動起來。各相勵磁繞組的電流產生的合成磁場矢量的幅值決定了步進電機旋轉轉矩的大小，相鄰兩合成磁場矢量之間的夾角大小決定了步距角的大小[5]。

這里介紹步進電機兩個重要概念：齒距角θz和步距角θn。步進電機齒距角是指步進電機運行時兩相鄰穩定磁場之間的夾角。步距角是指對應一個脈沖信號，步進電機轉子轉過的角度位移量。步距角不僅與電機的齒數有關，還和電機的運行拍數有關。步進電機的齒距角θz和步距角θn可表示為：

步進電機的細分是基于步進電機的各相繞組理想對稱和距角特性嚴格正旋的基礎上，通過控制電動機各相繞組中電流的大小和比例，使步距角減小到原來的幾分之一至幾百分之一，從而提高步進電機的分辨率。以兩相步進電機為例，若電機的齒數為50，運行拍數是單四拍方式時，則步距角為θ=360度(50*4)=1.8度(俗稱整步)，八拍運行時步距角為θ=360度/(50*8)=0.9度(俗稱半步0。八拍和四拍方式相比，步距角θn減小了一倍，實現了步距角的二細分。

在拍數一定的情況下，齒數越多，步距角就越小，但由于受制作工藝的限制齒數不能做得很多，因此步進電機的步距角就不可能很小。改變步進電機的拍數也可以改變步距角，拍數是指完成一個磁場周期性變化所需脈沖數或導電狀態，或指電機轉過一個齒距角所需脈沖數。當步進電機的相數確定時，拍數也就確定。通過增加步進電機的齒數和相數來減小步距角，步距角減小的度數非常有限，很難滿足生產的要求。

步進電機細分驅動最常用的方法是電流矢量恒幅均勻旋轉法。電流矢量恒幅均勻旋轉法能夠使細分后的步距角均勻，輸出力矩恒定。具體方法是使m相繞組分別通以相位差為2π/m而幅值大小相等的正弦電流，則電流合成矢量或磁場矢量就會在空間上作旋轉運動，且合成矢量的幅值保持不變。如給四相混合式步進電機的四相繞組分別通以相位相差π/2，幅值相等的正弦波電流，則合成的電流矢量如圖2所示。

為了盡可能得到圓形的合成磁場，使步距角變化均勻，各相繞組電流參考信號采用階梯狀正弦波形較為理想。以四相步進電機8細分為例，在每一相中插入7個穩定的中間狀態，細分后各相電流是以1/4的步距上升或下降，則原來一步所轉過的角度將由8步完成，即可實現步距角的8細分，如圖4所示。

細分數越多，電流變化越小，從而大大減少了電機的振蕩和噪音。采用階梯狀正弦波對電流進行細分時，階梯越多(即細分數越多)，波形就越接近正弦波，通入的階梯電流就越小，步距角也就越小[6]。從而大大減少了步進電機運行時的丟步率，降低了步進電機運行時的噪音和顫動，也使步進電機運行更加穩定，更易于控制。

3.系統軟件設計

基于圖像處理的PCB缺陷自動檢測系統的軟件設計理所當然為其核心。系統的軟件設計主要實現了計算機系統中的圖像數據采集、圖像數據處理、圖像數據分析單元的功能，還實現了二維運動平臺的控制單元的功能，同時負責與操作者交互。系統軟件結構如圖5所示。

3.1 系統算法流程

系統軟件流程分為手動檢測和自動檢測，手動檢測需要操作員在人機交互界面點擊相應操作處理，自動檢測可以實現一鍵自動化檢測，直接根據預先參數設置好的流程進行PCB缺陷檢測并得出結果。算法流程如圖6所示。

手動檢測可以根據需要在采集圖像時直接通過控制步進電機運動將CCD攝像頭運動到待測PCB板的主要部位，在進行圖像處理時也可以根據圖像質量來選擇與之相適應的圖像處理算法來實現，使系統具有交互性。自動檢測初始化設置參數后，可以一鍵實現缺陷檢測得出檢測結果，減少了操作復雜度，也大大提高了檢測的速度，使系統具有自動化、操作簡單、速度快等優點。本文結合二者于一體，使PCB缺陷自動檢測系統更加優秀，更加實用。

3.2 缺陷檢測

當前印刷電路板缺陷檢測方法主要分為參考比較法、非參考比較法和混合法三大類，參考比較法將被測圖像和參考圖像進行特征對特征的比較；非參考比較法不需要任何的參考圖像，只是根據先前設計的規則標準來判斷出是否有缺陷，如果不符合標準便認為此有缺陷；混合法是參考比較法和非參考比較法綜合應用。本文主要使用參考比較法，通過檢測PCB圖像與標準圖像進行對比分析，判斷該PCB板是否有缺陷[7]。

3.3 缺陷識別

實際生產中PCB裸板上存在的典型的缺陷有：短路、斷路、凸起、凹陷、空洞等。

缺陷獲取后，并不能確定缺陷類型，還需要進行缺陷識別。缺陷識別是根據各種缺陷的不同特征來判斷。常用的描述圖像特征有直方圖統計特征、紋理特征、二值圖像特征。因為PCB圖像灰度層次不豐富，電路模式均為幾何模式，因此本文采用二值圖像特征來識別缺陷。針對短路、斷路、凸起、凹坑、空洞幾類典型缺陷進行分類識別的主要缺陷特征有：(1)缺陷圖像與標準圖像中連通域數目有所不同；(2)缺陷圖的背景連通域面積與標準圖像不同；

綜合上述特征1、2可將斷路、短路、凸起、空洞和凹坑缺陷識別出來，見表1所示。

對于缺陷圖像上只有單個缺陷檢測過程如下：

(1)首先將缺陷圖像進行閾值分割，得到的二值化圖像與標準圖像的二值化圖像進行相加再取平均值，獲取缺陷連通域位置，并進行位彩色編碼標記。

(2)分別將缺陷圖和標準圖的閾值分割圖像進行輪廓提??；

(3)分別將缺陷圖和標準圖的輪廓提取圖像進行連通域數目計算，獲得連通域數目；

(3)分別將缺陷圖和標準圖的輪廓提取圖像進行背景連通域面積計算，獲得背景連通域面積大小，

(4)根據表1判斷缺陷類型，并根據(1)獲取的缺陷位置標記好缺陷并顯示缺陷圖像。

3.4 結果分析

通過比較分析采用參考比較法對PCB板進行缺陷識別。首先對PCB光板進行異或運算，提取缺陷特征；再對其進行二值數學形態學處理，以去除虛假缺陷；然后采用兩種圖像識別方式：一種通過比較運算，再進行偽彩色處理以凸顯缺陷，從而便于人工目測識別缺陷類型和位置；另一種是通過缺陷的目標區域數特征、目標區域面積特征和缺陷邊界的封閉性特征對缺陷進行樹狀逐級分層判斷，從而實現了PCB光板上常見的斷路、短路、凸起、凹坑和空洞缺陷的自動識別。PCB缺陷自動檢測系統結果分析如圖7所示。

4.結論

本文基于計算機視覺和圖像處理設計了一個印刷電路板(PCB)缺陷自動檢測系統，并對其功能進行了驗證，實驗結果表明該系統界面友好，操作簡單，檢測方法簡單，檢測過程迅速，檢測結果準確。該系統為PCB缺陷的檢測提供了一個很好的解決方案，具有重要的應用價值。

[1]孫曉婷.PCB視覺檢測系統的研究[D].長沙:中南大學碩士論文,2008.

[2]2012-2016年中國PCB連接器市場預測及投資建議報告[R].中商情報網.

[3]俞瑋.AOI技術在PCB缺陷檢測中的應用研究[D].成都:電子科技大學碩士論文,2007.

[4]崔懷峰.PCB表面缺陷自動光學檢測技術的研究[D].江門:五邑大學碩士論文,2010.

[5]李玲娟,劉景林,王燦.兩相混合式步進電機恒轉矩細分驅動技術研究[J].微電機,2007,40(3):48-50.

[6]黃露.基于FPGA的步進電機控制系統設計與實現[D].重慶:重慶大學碩士論文,2011.

[7]齊立榮.基于圖像處理的PCB缺陷自動光學檢測系統的研究與實現[D].北京:北京郵電大學碩士論文,2010.