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AOI系統在PCB中的應用
PCB制造過程中的缺陷,主要介紹自動光學檢測(AOI)系統的作用、工作原理、生產流程、主要組成部分及主要技術模塊..
隨著計算機技術、數學形態學理論、CCD技術及圖像處理技術的發 展，國內外越來越重視自動光學檢測技術的研究與應用，自動光學檢測技術在工業生產、氣象觀測、醫學等領域迅速推廣應用。
PCB的 檢測zui早采用人工目測方式，隨著PCB生產技術不斷進步，人工目測方式已不能滿足可靠性的要求。對于重復、單調、嚴格的檢測任務，采用自動光學檢測系統 (AOI)檢測是的解決方案，因此圖像檢測法也將成為PCB缺陷自動檢測技術的主要方法。本文探討了自動光學檢測系統(AOI)檢測技術在印制電路板 生產和檢測中的具體應用。
印刷電路板( Printed Circuit Board,PCB)的生產過程繁瑣、工序復雜,在生產過程中容易產生各種缺陷。相比傳統的人工目檢和常用的電測法,自動光學檢測( Automatic Optic Inspection, AOI)具有提高檢查準確性、避免元器件機械損傷等優勢,可以提高PCB的檢測效率,對于PCB生產過程中的缺陷檢測具有非常重要的實用意義。本文分析了 國內外AOI技術的研究現狀;介紹了PCB缺陷檢測系統的原理,并對其硬件組成部分進行了說明與分析;研究了基于圖像處理的PCB定位和位置缺陷檢測方 法,并進行了系統軟件開發。 通過PCB定位,可根據PCB的設計數據得到元器件的先驗位置信息,以此作為元器件位置缺陷檢測的依據。因此,PCB定位是后續PCB位置缺陷檢測的基 礎。本文應用基于梯度方向矢量和尺度分割的優化廣義Hough變換( Optimized Generalized Hough Transform, OGHT)算法來進行基于標記點的PCB定位,相比于傳統的廣義Hough變換( Generalized Hough Transform,GHT),OGHT不但保持了對噪聲與形狀缺陷的魯棒性,而且通過引入多分辨率的金字塔結構,減少了算法的空間開銷,提高了運算速 度,提高了算法的性能。實驗結果也驗證了以上性能的提高。 在PCB的位置缺陷檢測中,介紹并分析了基于灰度和邊緣的歸一化灰度互相關算法及相位匹配算法;利用基于元器件模板的圖像匹配得到元器件位姿;利用字符區 域灰度值特征與zui小距離分類器實現了針對元器件的字符識別,并根據字符識別的結果與PCB設計數據比較來檢測元器件位置缺陷。 在VC++6.0開發環境中編寫了相關算法的程序,進行了系統軟件開發,并給出了實驗結果圖。
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