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印刷电路板表面组件自动化检验
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摘要

本文探讨以机器视觉进行印刷电路板表面组件的自动化检验工作。首先,将待测之彩色影像灰阶化,以减少数据处理量,接着以中通滤波 (Median filter) 作减低噪声的运算,再利用相关系数 (Coefficient of correlation) 对待测区域进行定位点影像搜寻与定位处理,并使用金字塔(pyramid )的观念加速运算。接着将影像以默认值予以二值化(Thresholding),进一步滤除电路影像数据,以突显待检主要目标。然后利用反复投射(Interactive project) 方式将各个待检主体所在的位置分割出来,再藉由所得之相关系数,将待检主体依相关系数的值,而选择相对应的特征撷取方式与缺陷判断规则。本文所提方法,在表面组件检验上可侦测的瑕疵有断字、缺字、型号错误、印字不清、放置错位等。

关键词:印刷电路板,瑕疵,特征撷取,自动化检验

1. 绪论

印刷电路板表面组件检验近年来成长迅速,随着生产技术的改进,电子组件朝向精致化、迷你化发展。人工检验的方式已不符使用,机器视觉取代人工成为新兴的检验方法。其中有许多学者致力于IC 组件的检验,大多为批号辨识、缺陷检验等[1]。

黄旭东提出以改进式类神经结构来进行字符辨识,利用霍普菲尔网络的记忆特性来辨识字符,并利用改良网络结构型态来改进霍普菲尔的记忆限制问题,并追求辨识速度的优化,其将整个字元辨识领域由特征数据转到了图面思考的境界[2]。

廖彦生提出利用不同的色彩转换模式来凸显特定零件,如检验电容便以HIS的颜色模型来处理,并利用转换式将蓝色强调用以显现出电容影像[3]。

蔡嘉雄于印刷电路板检视系统中,提出2.5D的取像检验方法,并说明了曲线拟合、与圆形影像之圆心坐标与半径的推导,其缺陷检验方式为建立标准影像,再将待测影像与之作逻辑运算后,进行分析[4]。

戴祥林提出电路板的检测规则,其文中对影像前处理运用于电路板检验之叙述相详尽,其中所提及之XOR应用于影像比对的方式,可以应用在许多方面[5]。

Chung整合了IC批号辨识常应用的技术,如相关系数与金字塔,文中也提出了盒形滤波(box-filter)的演算观念与相关系数正规化的想法,将检验的能力与方法强化,提升其检验速度与系统环境适应力[7]。

Sauvola和Pietikainen提出以一分类器来将影像先行作一分类,接着利用模糊理论找出一较合适的选值方法,使得二值化的应用有了另一个思考的方向,文中并以区域像素平均值加上标准偏差的乘积的方法来选择阀值[8]。

Zhou 等人提出IC封装与方位的检验法则,文中对于IC的封装结构叙述清楚,也提出了用对比强化的方式来突显IC芯片的信息,且透过Candy边缘侦测法来萃取出IC影像的线性特征[9, 10]。
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