AOI技术在PCB缺陷检测中的设计与实现研究

AOI技术在PCB缺陷检测中的设计与实现研究

王凯旭

广东中睿智能科技有限公司 广东东莞 523000

[摘要]PCB（印制电路板）生产制造实践中，缺陷检测从属重点内容，为确保高精度落实缺陷检测各项技术操作，就需积极引入更多先进技术，做好相应检测系统设计工作，便于达到高精度化、高效化的PCB缺陷问题检测，鉴于此，本文主要探讨PCB缺陷检测当中AOI技术设计及实现，期望可以为后续更多技术工作者对此类课题的实践研究提供有价值的指导或者参考。

[关键词]PCB；AOI技术；缺陷检测；设计；实现；

前言：

伴随PCB生产制造业持续发展，对其缺陷检测层面工作提出更高要求，AOI技术属于现阶段被广泛应用至PCB领域当中一种先进的检测手段，为能够充分满足PCB的缺陷检测实际需求，对PCB缺陷检测当中AOI技术设计及实现开展综合分析，有着一定的现实意义和价值。

1、关于PCB及AOI技术的概述

PCB，即印制电路板，属于电子类元器件当中重要支撑体，更属于电子类元器件促使电气互相连接的一个重要载体。AOI，即以自动光学为基础理论的一种检测技术，属于表面缺陷问题重要的一种检测手段，所具备优势特点集中表现为非接触性、较高稳定性及精度性、较快速度及较高自动化程度等，可充分满足于工业高速及高分辨率相关检测需求，被广泛应用至锂电池、太阳能、平板及手机显示等众多领域当中[1]。AOI技术之下，对PCB CAM文件当中标准图像相关信息实施系统化的分析及处理，控制设备光学成像相应部件，对PCB板的实物打光拍照，获取到PCB板原始图，借助图像对比逻辑算法，对模板图像和实物所获得的原始图像进行对比分析及图像预处理、图像校正、逻辑处理等，最终把PCB板实物各种缺陷问题信息数据集中回馈给用户。

2、设计及实现

2.1总体设计

2.1.1软件部分

以图像处理为基础，对PCB缺陷的自动化检测系统实施软件设计属于一项重要工作。AOI系统软件设计，促使图像数据可实现采集及处理分析各项功能得以实现，其包括图像预处理算法、图像对比算法等各项数字图像处理技术，另外GUI界面设计实现与用户交互，详细设计如下：一是，在检测技术层面。目前PCB缺陷检测方法，主要有非参考及参考对比方法、混合方法。参考对比方法，其主要是对被测图像和参考图像实施逐像素或特征对比，直观性突出，但有着极高定位要求；非参考对比方法，即设计规则的校验方法，无需借助任何参考Mark点，仅需结合现有规则标准，对是否存在缺陷实施判断分析，若与标准不符，便认定为存在缺陷。非参考对比方法无需参考相应图像，也无需后期图像对准作业，但无法检测出与规则相符的一些缺陷，存在较大误差率[2]；而混合方法，是前两种方法的一种联合应用。待测图案若复杂性突出，参考比较方法属于唯一选择，此文并未选定参考对比方法当中以内容为基础的传统对比方式，而是以边缘轮廓新型对比方式实施检测。先对待测图像和参考图像的边缘特征进行提取操作，经对比分析待测PCB图像和参考图像整个轮廓后，形成残差图像，如若对比结果显示黑残差或是白残差类图像，则表明了实际图像和参考凸显有差异存在，如此便可判定此PCB有缺陷存在。总之，针对参考对比方法当中，边缘轮廓详细对比分析流程即为：对被测PCB进行图像采集；图像预处理，包含着图像剪裁及中值滤波；图像校正，结合相机标定文件，利用图像校正算法将待校正图片校正；最后，逻辑分析缺陷类型，选定边缘轮廓实施对比分析，先进行模板边缘信息提取，再对检测图像相应边缘信息实施提取。边缘包含着圆、线等相关特征属性，还包含着中心、长度、拟合度、角度等，围绕着参考图像和待测图像的轮廓差异实施对比分析；二是，在识别缺陷层面。PCB裸板当中，以过度刻蚀、刻蚀不足、空洞、短路、断路等缺陷最为常见，甚至严重情况下会致使整块的电路板发生失效问题。通过对残差图像信息实施综合分析，能够将这些常见缺陷问题检测出来。如果对比结果显示为黑残差，残差值是负数，则表明了实测值小于估计值，轮廓面积或是周长减少，被检测出存在着过度刻蚀、缺损、空洞、断路等缺陷问题。如果对比结果显示为白残差，残差值是正数，则表明了实测值高于估计值，轮廓面积或是周长增加，能够检测出存在着蚀刻不足、凸起、余铜、短路、少孔等缺陷问题。

2.1.2硬件部分

选定CMOS芯片的黑白线阵类型相机、Matrox Solios采集卡和opto类型触发板。该opto类型触发板，主要用于对接其他硬件的触发/反馈信号；在光源上，主要选定定制线阵组合式同轴光，也就是同轴光源和多条线阵类型光源组合。

2.2具体实现

根据图像处理获得的黑白残差相应图像，并对于缺陷实施分类之后，结合记录偏离和进入到各轮廓位置，便可将各种缺陷检测出来。黑残差相应图像当中，实际的轮廓线和所参考的轮廓线有偏离现象产生，有增加轮廓数，由此可检测出其存在着断路缺陷；实际的轮廓线有所增加，且并未和所参考的轮廓线相互重合，由此可检测出其存在着空洞缺陷问题；实际的轮廓线所处位置向着内部凹陷，由此可检测出缺损缺陷问题；实际的轮廓线有所增加，但其被参考的轮廓线所完全包含，由此可检测其有过度刻蚀这一缺陷存在。针对白残差相应图像当中，实际的轮廓线和所参考的轮廓线相互间发生偏离，实际的轮廓线和多个所参考的轮廓线相互重合，则可检测出其有短路缺陷问题存在；实际的轮廓线增加一条，且并未和所参考的轮廓线相互重合，由此可检测出其有余铜缺陷存在；实际的轮廓线所在位置向着外部突出，由此可检测出其有凸起缺陷存在；实际的轮廓数倘若减少一个，则检测出其存在着少孔缺陷。选定边缘轮廓为对比方法，则对于细小缺陷总体检测能力可得到提高，有着突出优势。因轮廓数据较少，故可压缩其存储空间；因呈较快的检测速度，故无需重复实施采样，大量的数据运算得以减少，运算效率及其准确度均可得以保障。对于缺陷实测结果予以验证分析，检测结果当中实际的轮廓线所处位置向着内部凹陷；该轮廓线所处位置与原有轨道偏离，待测图像实际轮廓数相比较参考图像当中明显增加；实际的轮廓线，其和多个所参考的轮廓线之间重合的轮廓线相应位置偏离了原有轨道，且向着外部突出；待测图像整个轮廓线新增了和所参考的轮廓线之间不重合的一个轮廓；待测图像的轮廓数要比所参考图像的轮廓数少一个，分别实现对于PCB裸板当中缺损、断路、短路、凸起、余铜、少孔等缺陷问题自动识别及分类处理。

3、结语

综上所述，通过以AOI技术开展PCB缺陷问题检测系统的软硬件设计，经验证分析后，可确定此系统能够高精度检测PCB缺陷问题，应用效果显著，更进一步证明了PCB缺陷问题检测当中AOI技术设计应用的有效性。

参考文献：

[1]沈志刚,沈国良.PCB板AOI双面检测翻转装置,CN112340407A[P].

2021，11（021）：129-130.

[2]冯嫦,刘庆伦,杨均保,等.AOI检测仪在PCB电路板的检测与改进

措施[J].设备管理与维修,2020,41(012):212-213.