一种基于Gerber文件的PCB缺陷检测方法

介绍一种基于Gerber文件的PCB缺陷检测方法。通过读取Gerber文件,对待检测PCB板图像元件进行快速的精准定位,提取定位区域中的图像信息,经过后期算法处理,实现对PCB板缺陷进行检测的目的。     

基于计算机图像处理的电路印刷板缺陷检测

针对人工目检等传统PCB检测方法高成本、低效率问题,通过提出一种基于计算机图像处理的PCB板计算机视觉混合检测方法,完成了实现快速稳定可靠的PCB缺陷智能在线检测的目的;建立了系统的软硬件结构,研究出结合图像分模块处理,改进的极小值分割、快速模板匹配、图像对比、形态后处理等措施的混合智能检测算法;实验结果证明,该方法解决了海量数据与实时性处理的矛盾以及噪声干扰等问题,能准确检测PCB常规缺陷,并保证了自动在线检测的实时性、可靠性和低成本.     

如何将天线ADS版图转换成Protel的PCB图

采用先进的射频仿真软件ADS(Advanced Design System)可以方便有效地设计诸如微带天线之类的平面结构天线。完成ADS版图设计后,由于大多数PCB产家并不能直接根据ADS版图制版,需要把ADS版图转换到Protel PCB图,这是个难点。经过探索总结,可将ADS版图转换成Gerber文件,再用Protel将Gerber文件导入到PCB后,再铺铜。对于简单天线图案可手工铺铜,但对于复杂图案就比较难手工铺铜了。经过大量实践总结了一套方法可以实现复杂天线图案的自动铺铜。     

基于树莓派的元器件检测系统设计

针对PCB元器件在贴装过程中出现贴装错误的问题,设计了基于树莓派(Rasspberry Pi)的元器件检测系统。系统采用树莓派作为硬件平台,采集PCB电路板图像,对图像进行预处理,读取PCB坐标文件、完成模板库的制作;并通过手动添加蒙版的方法提高运行效率,使用霍夫变换检测图像定位点对PCB图像进行定位,进而通过检测算法得出PCB元器件的正误,另外采用图像分割的方法对电容表面文字进行提取然后识别。在检测的过程中,如果被测板的图像能够和模板图像匹配,则说明元器件存在而且型号正确,并且能自动识别出电容表面的字符。经过多次测试,实现了电子元器件正误的自动检测。     

PCB自动光学检测系统

随着PCB生产复杂度和产量的提高,在PCB的质量检测方法中,相对于传统的人工目检,以图像处理技术为核心的自动光学检测已开始展现出高精度、快速、无损伤,自动化等优势。提出了一种快速、高精度的PCB自动光学检测系统,利用面阵工业CCD以图像分块连续扫描方式为基础,设计了系统硬件平台和软件结构模型,提供了检测算法流程及其关键处理,通过联合调试实验证明,该检测系统速度快、精度高,能够满足有一定实时性要求的生产现场。     

PCB检测中图像分割技术研究

光学检测是进行印刷电路板(PCB)装配质量检验的重要手段,应用图像分割技术可以提取PCB中的目标物以进行检测。针对PCB图像分割,提出一种基于改进量子遗传算法的图像分割方法。该方法将基于阈值的图像分割方法转化为阈值优化问题,通过改进量子遗传算法的计算实现最优图像分割阈值的求取。仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于视觉的SMT印刷钢网尺寸测量方法

为实现SMT钢网尺寸的精确自动测量,提出了一种基于Gerber文件信息的视觉测量方法。首先,采用NED公司的NUCLi 7K线扫描相机采集真实图像,并通过读取Gerber文件提取图形的形状及大小等信息。其次,通过坐标比例、旋转和平移变换建立Gerber文件图形信息坐标系和真实图像坐标系之间的坐标映射以确定图形在真实图像上的大致位置。然后,采用Canny算子和Gray moments算子实现图形边缘的像素级和亚像素级精确定位。最后,根据图形的亚像素边缘通过直线和圆等图元拟合方法实现图形尺寸的精确测量。实验中测量值的最大测量误差为0.0854pixel(0.91μm),均方差最大值为0.0282pixel(0.30μm),表明该测量方法具有稳定、可靠和精度高等特点,能有效满足钢网尺寸自动测量要求。     

贴片机设备中CAD-CAM数据接口的设计和实现

本文设计了一种CAD-CAM数据接口，用于实现贴片机贴装数据的自动提取和转换。该CAD—CAM数据接口以Protel PCB文件为源文件，通过分析PCB文件中元件信息的数据结构和数据格式，从中提取和转换得到贴片机所需的生产数据。实践证明该方法极大提高了贴片机的生产效率。     

基于统计分析的PCB组装缺陷特征学习方法*

为了减少自动光学检测系统对用户经验的依赖,提出了一种基于统计分析的PCB组装缺陷特征学习方法。该方法通过对良品和不良品样本图像的统计学习优选出分类能力强的特征,再采用最小风险贝叶斯决策得到特征分类参数。实验结果表明,该算法有效地简化了用户检测程序的编程和调试,提高了AOI的使用效率和准确率。     

基于形态学的PCB缺陷快速检测技术

提出了一种基于数学形态学的PCB自动缺陷检测算法。 在对测试图像进行距离变换时,将参考图腐蚀后的边缘作为感兴趣区域使用,边缘上的每个点都具有线路边界的相应距离信息。对边缘上的距离图像进行直方图分析后得出合格线路的距离信息,以该距离为参照,可以快速地检测出各种缺陷。结合轮廓特征的对比,其能够进行准确的缺陷类型识别。实验证明,所提算法能够快速检测出PCB图像中的各种缺陷,并能进行准确的自动分类识别。     

印刷电路模板基于模式识别的生成方法研究

在印刷电路板生产中常采用模板匹配检验方法自动检测电路板的质量缺陷，可以减少废料提高生产效率。模板匹配检验方法需要从印刷电路板扫描图生成标准模板。但传统的模板生成方法很难克服扫描图像边缘模糊，图像噪声和图像色彩偏离等因素的综合影响。该文阐述了Canny边缘检测算法，二值图像的细化算法，在此基础上提出一种新的综合模板生成方法，该方法可以解决传统的模板生成方法的不足，生成高质量标准模板。     

片状元件的自动光学检测算法

表面贴装自动光学检测算法大多存在计算速度慢或对元件位置差异及图像变异敏感的问题。该文针对片状元件提出一种检测算法,根据元件局部特征区域的灰度变化,通过引入局部主波概率,利用主波特性描述标本图像与被测元件图像之间的相似度,从而判断元件是否存在缺陷并确定缺陷种类。实验表明,该算法可缩小检测范围,降低计算量,提高算法适应性。     

基于广义霍夫变换的芯片检测

传统的广义霍夫变换空间复杂度及时问复杂度都很高,不适用于实时的应用。针对该问题,提出一种基于广义霍夫变换的芯片检测算法,降低了计算复杂度。该算法的主要思想是将多尺度分析与广义霍夫变换相结合。将该算法应用到自动光学检测系统的芯片检测中,取得了较好的检测结果。     

自动光学检测在中国的应用现状和发展

本文首先概括了自动光学检测(AOI)的测试优点,然后结合具体产品讨论了AOI(包括AXI)的最新技术和发展,以及图像处理算法应用概况。接着对国外几家著名公司AOI产品作了简单介绍,并对国内目前AOI产品的研制情况进行了综述。最后介绍了几种基于AOI的电子组装综合检测技术。     

Soldering defect detection in automatic optical inspection

This paper proposes an integrated detection framework of solder joint defects in the context of Automatic Optical Inspection (AOI) of Printed Circuit Boards (PCBs). Both localization and classifications tasks were considered. For the localization part, in contrast to the existing methods that are highly specified for particular PCBs, we used a generic deep learning method which can be easily ported to different configurations of PCBs and soldering technologies and also gives real-time speed and high accuracy. For the classification part, an active learning method was proposed to reduce the labeling workload when a large labeled training database is not easily available because it requires domain-specified knowledge. The experiments show that the localization method is fast and accurate. In addition, high accuracy with only minimal user input was achieved in the classification framework on two different datasets. The results also demonstrated that our method outperforms three other active learning benchmarks.     

多核并行AOI系统软件框架设计

针对现有自动光学检测(AOI)难以满足大规模高速、高精度和高灵敏TFT在线检测要求的问题,提出AOI混合多核计算机集群体系架构,研究AOI系统的软件框架设计及其关键软件技术。结果表明,采用基于OpenMP, MPI, OpenCV和IPP等技术的并行图像处理融合编程模型及其实现策略可有效克服TFT缺陷检测的性能瓶颈。