一种用于集成板生产缺陷检测方法及检测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于集成板生产缺陷检测方法及检测系统，属于集成板生产领域；本发明专利技术通过进行集成板图像采集；通过外部检测设备进行采集多张集成板的图像信息；其次进行图像处理；进行对采集图像的处理，焊孔定位；最后进行缺陷比对，并输出处理结果；根据对比信号，进行判定是否符合产品要求，并输出结果；同时在进行焊孔缺陷检测时，会先进行焊孔的位置匹配，从而保证每个焊孔的位置准确，从而保证短路断路检测、完整性检测和凹凸检测的准确性；同时本发明专利技术提出一种检测系统，在通信中采用多线程交换传输方式，可以有效提升各个模块之间的通信速率，从而提高检测效率；从而本发明专利技术可以准确的进行集成电路板上焊孔的缺陷检测，且提高检测效率。检测效率。检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于集成板生产缺陷检测方法及检测系统


[0001]本专利技术涉及一种用于集成板生产缺陷检测方法及检测系统，属于集成板生产领域。

技术介绍

[0002]现代电子产业中，电路板在各个电路组成搭建中扮演着不可缺失的重要地位。PCB 板质量的好坏很大程度的影响到最后成品电路的质量，于是对PCB进行质量检测就显得尤为重要。对PCB缺陷检测由最初通过流水线上的人工检测，演变到现在运用机器视觉的检测。
[0003]现有技术中的集成电路板在进行生产完成后需要进行对元器件的焊接位置进行检测，但现有技术中的机器视觉检测，只是对外表进行简单的驾车呢，无法对焊孔与锡环上的细小缺陷进行深度检测，使得集成电路板在后期工作时，出现短路断路现象，严重时，使得工作设备损坏。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：提供一种用于集成板生产缺陷检测方法及检测系统，解决上述提到的问题。
[0005]技术方案：一种用于集成板生产缺陷检测方法，包括：
[0006]进行集成板图像采集；通过外部检测设备进行采集多张集成板的图像信息；
[0007]进行图像处理；进行对采集图像的处理，焊孔定位；
[0008]进行缺陷比对，并输出处理结果；根据对比信号，进行判定是否符合产品要求，并输出结果。
[0009]在进一步的实施例中，所述进行图像处理包括：
[0010]图像二值化处理；将采集的图像信息通过选取一点，且得到此点的像素值，并以此点像素值作为阈值标准，将整个图像中的所有像素点值进行与此点比对，像素值高于此点为黑点，低于此点为白点；
[0011]焊孔定位；对采集图像进行边缘检测，从而得到采集图像的边缘图像；其次对于边缘图像中的所有非零点，分别在其X方向和Y方向计算的局部梯度；进而利用求取的梯度，计算二维累加器，具体过程是指定一个最小值到最大值的距离为斜率，所有斜率指定的直线上的点都累加到二维累加器上；从二维累加器点中按照大于给定阈值并且大于所有临近点的条件选择候选中心，并将这些中心按照累加值的大小排序，最后考虑所有边缘点到候选中心的距离，对于不同的距离，选择有最多非零点连接到中心的距离为半径，并确定此时焊孔位置。
[0012]在进一步的实施例中，所述图像二值化处理包括以下步骤：
[0013]进行图像降噪；首先进行采集图像进行区域划分，得到若干个图像区域，将每个图像区域的中心为中点，并以中点的像素值进行将所图像区域内的所有像素进行统计排序，
并设定滤波阈值；进行比对区域所有像素点值与中点像素值的差值，进行保留差值大于滤波阈值的像素点，将差值小于滤波阈值的像素点以中间值并替换原有像素点的像素值，得到降噪后的图像；
[0014]进行灰度调整；首先进行采集图像的像素值大小设定为0至255的区间范围，从而组成一个由横向量，纵向量和通道数量组成的三维数组；对每一组数组进行不同权重，使其进行灰度化并得到灰度图像；通过选择灰度图像上的一点像素，并将此点的像素值作为比对阈值，将采集图像上所有的像素点进行一一比对，像素值高于阈值为黑点，低于阈值为白点，完成对图像的二值化处理。
[0015]在进一步的实施例中，所述进行焊孔定位包括以下步骤：
[0016]进行边缘检测并提取；根据图像的X轴与Y轴设置两组矩阵且分别与待检测图像做平面卷积，得到图像X轴方向边缘检测灰度值和Y轴方向边缘检测灰度值；根据X轴方向边缘检测灰度值和Y轴方向边缘检测灰度值得到梯度幅值，并判断梯度幅值与阈值的大小，若梯度幅值大于阈值，则该点被判断为边缘点，反之则不是；具体公式如下：
[0017][0018][0019]G
x
＝H1(x，y)*A
[0020]G
y
＝H2(x，y)*A
[0021][0022]上述式子中，H1(x，y)为X轴方向矩阵，A为原始图像，H2(x，y)为Y轴方向矩阵，G
x
为X轴方向边缘检测灰度值，G
y
为Y轴方向亮度检测灰度值；
[0023]进行确定采集图像的焊孔定位；读取采集灰度图像，对其做阈值处理和形态学处理，阈值处理过程中选择一个低阈值，保证图像以外区域被处理成黑色的背景，其次进行处理填补电路板上的孔洞和凹凸区域，最后获取焊孔外部的采集区域矩形；其次进行焊孔圆心的提取；其先对采集图像进行边缘处理，得到焊孔的圆心和半径，同时分别在标准图像和完成目标定位的样本图像上提取定位孔圆心；进而进行焊孔的图像匹配，进行通过焊孔圆心来计算变换参数，计算一组位置坐标变换关系作为参数化的模型，设置原图像的一点坐标位置为(a,b),其次可以得到通过变化后的坐标为(a
‘
，b
’
)，将图像的变换以矩阵运算形式表示：
[0024][0025]其中，a表示为坐标位置的X轴方向位置，b表示为坐标位置的Y轴方向位置，Δa表示X轴偏移，Δb表示X轴偏移；通过进行位置偏移使坐标位置保持方向不变；进而通过设置旋转角度参数，通过两组相对应的点求出平移和角度参数；具体如下：
[0026][0027]上述式中，θ表示旋转角度；平移加上旋转，保持长度不变；进而在旋转之后加上放缩变换组成，变换后平行线仍然保持平行，具体如下：
[0028][0029]上述式中，e
ij
表示变换参数，进而通过三组相对应的点求出变换矩阵参数；进而通过计算模型的参数即变换矩阵的各个元素；利用上述变换矩阵去验证其他数据，如果符合求得的变换模型，则这一对数据为局内点；当图像中所选取位置的点均被归入局内点，则得到局内点集合并生成变换模型；进而通过上述进行确定了图像中所有焊孔的具体位置以及圆心位置。
[0030]在进一步的实施例中，所述进行缺陷比对是根据所检测到的焊孔位置，进行焊孔缺陷查找比对；具体步骤如下：
[0031]进行焊孔检测路线拟定；首先根据集成电路板信息，在全局线路坐标数据基础上，利用标准尺寸信息及相应坐标变换在待检测线路板图像上生成标准线路模板，将模板与待检测对象进行比较进而实现检测；
[0032]进行故障类型的检测；根据检测路线，依次进行每个焊孔的短路断路检测、完整性检测和凹凸检测；
[0033]进行缺陷信息输出；根据检测结果，进行输出故障焊孔的故障类型与故障的具体位置信息。
[0034]在进一步的实施例中，所述进行焊孔检测路线拟定是以标准线路端点为端点中心，生成一个以标准线，宽为宽度的矩形二值模板，判断采集图像上对应线路的方向，沿着与此方向垂直的方向依次平移一个像素宽的长度，并统计模板区域内目标像素点数量，当像素点超过设置阈值，则得到最佳路线；具体故障流程如下：
[0035]获取进行变换完成的图像信息，并选取图像上的一点，得到此点的位置信息和所对应线宽信息；
[0036]进行分别沿水平X轴方向和垂直Y轴方向计算此点位置两点之间的坐标差值判断连线表示线段方向；
[0037]创建检测模块，并计算水平X轴方向和垂直Y轴方向在模板内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于集成板生产缺陷检测方法，包括以下步骤：进行集成板图像采集；通过外部检测设备进行采集多张集成板的图像信息；进行图像处理；进行对采集图像的处理，焊孔定位；进行缺陷比对，并输出处理结果；根据对比信号，进行判定是否符合产品要求，并输出结果；其特征在于，所述进行图像处理包括：图像二值化处理；将采集的图像信息通过选取一点，且得到此点的像素值，并以此点像素值作为阈值标准，将整个图像中的所有像素点值进行与此点比对，像素值高于此点为黑点，低于此点为白点；焊孔定位；对采集图像进行边缘检测，从而得到采集图像的边缘图像；其次对于边缘图像中的所有非零点，分别在其X方向和Y方向计算的局部梯度；进而利用求取的梯度，计算二维累加器，具体过程是指定一个最小值到最大值的距离为斜率，所有斜率指定的直线上的点都累加到二维累加器上；从二维累加器点中按照大于给定阈值并且大于所有临近点的条件选择候选中心，并将这些中心按照累加值的大小排序，最后考虑所有边缘点到候选中心的距离，对于不同的距离，选择有最多非零点连接到中心的距离为半径，并确定此时焊孔位置。2.根据权利要求1所述一种用于集成板生产缺陷检测方法，其特征在于，所述图像二值化处理包括以下步骤：进行图像降噪；首先进行采集图像进行区域划分，得到若干个图像区域，将每个图像区域的中心为中点，并以中点的像素值进行将所图像区域内的所有像素进行统计排序，并设定滤波阈值；进行比对区域所有像素点值与中点像素值的差值，进行保留差值大于滤波阈值的像素点，将差值小于滤波阈值的像素点以中间值并替换原有像素点的像素值，得到降噪后的图像；进行灰度调整；首先进行采集图像的像素值大小设定为0至255的区间范围，从而组成一个由横向量，纵向量和通道数量组成的三维数组；对每一组数组进行不同权重，使其进行灰度化并得到灰度图像；通过选择灰度图像上的一点像素，并将此点的像素值作为比对阈值，将采集图像上所有的像素点进行一一比对，像素值高于阈值为黑点，低于阈值为白点，完成对图像的二值化处理。3.根据权利要求1所述一种用于集成板生产缺陷检测方法，其特征在于，所述进行焊孔定位包括以下步骤：进行边缘检测并提取；根据图像的X轴与Y轴设置两组矩阵且分别与待检测图像做平面卷积，得到图像X轴方向边缘检测灰度值和Y轴方向边缘检测灰度值；根据X轴方向边缘检测灰度值和Y轴方向边缘检测灰度值得到梯度幅值，并判断梯度幅值与阈值的大小，若梯度幅值大于阈值，则该点被判断为边缘点，反之则不是；具体公式如下：值大于阈值，则该点被判断为边缘点，反之则不是；具体公式如下：
上述式子中，为X轴方向矩阵，为原始图像，为Y轴方向矩阵，为X轴方向边缘检测灰度值，为Y轴方向亮度检测灰度值；进行确定采集图像的焊孔定位；读取采集灰度图像，对其做阈值处理和形态学处理，阈值处理过程中选择一个低阈值，保证图像以外区域被处理成黑色的背景，其次进行处理填补电路板上的孔洞和凹凸区域，最后获取焊孔外部的采集区域矩形；其次进行焊孔圆心的提取；其先对采集图像进行边缘处理，得到焊孔的圆心和半径，同时分别在标准图像和完成目标定位的样本图像上提取定位孔圆心；进而进行焊孔的图像匹配，进行通过焊孔圆心来计算变换参数，计算一组位置坐标变换关系作为参数化的模型，设置原图像的一点坐标位置为,其次可以得到通过变化后的坐标为，将图像的变换以矩阵运算形式表示：其中，表示为坐标位置的X轴方向位置，表示为坐标位置的Y轴方向位置，表示X轴偏移，表示X轴偏移；通过进行位置偏移使坐标位置保持方向不变；进而通过设置旋转角度参数，通过两组相对应的点求出平移和角度参数；具体如下：上述式中，表示旋转角度；平移加上旋转，保持长度不变；进而在旋转之后加上放缩变换组成，变换后平行线仍然保持平行，具体如下：上述式中，表示变换参数，进而通过三组相对应的点求出变换矩阵参数；进而通过计算模型的参数即变换矩阵的各个元素；利用上述变换矩阵去验证其他数据，如果符合求得的变换模型，则这一对数据为局内...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建明，
申请(专利权)人：江苏芯亿达电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：