电子文章 | 电子资料下载 | 家电维修 | 维修资料下载 | 加入收藏 | 全站地图
您现在所在位置:电子爱好者电子文章电路板微切片印刷电路板表面组件自动化检验

印刷电路板表面组件自动化检验

08-09 20:50:43 | http://www.5idzw.com | 电路板微切片 | 人气:197
标签:电路板,切片,微电脑切片机,微切片法,http://www.5idzw.com 印刷电路板表面组件自动化检验,http://www.5idzw.com
, 按此在新窗口浏览图片 为新的影像坐标, x, y 为原先影像的坐标。

二值化
由于检验的灯光环境可以控制,因此我们使用默认值的方式来作二值化的处理,以加速影像二值化之处理速度。

正规化
由于相关系数需要执行于相同的大小的图形,故将分割所得的每一个区块影像,调整至与标准样板一样的大小,以便进行相关系数运算。

反复投射
以递归的方法,针对欲检验区域进行反复投射( Interactive project) 的处理,将IC上面的不同大小的商标与文字分割出来,如图三所示。


按此在新窗口浏览图片
图二. 待测影像定位处理

按此在新窗口浏览图片
图三. 待测区域影像反复投射以分割各字符


   2.2 瑕疵定义与检验法则

   一般常见的IC瑕疵有断字、印刷不良、缺字、批号错误、放置错位,其各自相关的定义与检验法则说明如下:

(1) 断字:由于印刷的原因导致IC字符部分未能显现,以致产生有如断掉般的情况。将待测影像与正确影像进行 XOR 运算,再侦测有无区块影像产生,如果有则判为断字(如图四)。


按此在新窗口浏览图片
图四. IC断字的影像


(2) 印刷不良:由于印刷时机器的不稳定所导致或是印字时印头清洁不良,导致字符有模糊或毛边的情况发生。将待测影像与正确影像进行XOR 运算,再侦测有无散状影像产生,如果有则判断为印刷不良(如图五)。

按此在新窗口浏览图片
图五. IC印刷不良的影像

(3) 缺字:原本应该有字的影像区块却没有字符或商标存在。检验影像区块,经侦测后没有发现物体 (物体点数小于一容忍值),即判断为缺字(如图六)。

按此在新窗口浏览图片
图六. IC 缺字影像

(4) 批号错误:原本应该印的字符变成另外其他的字符或图像。依据相关系数低至0.3 以下,有相当大的信心确信该区字符已不是原来之字符或图像。至于要更进一步了解印出为何字符则需要更进一步的萃取特征信息来作辨别(如图七)。

按此在新窗口浏览图片
图七. IC 批号错误之影像

(5) IC放置错位:因为机械手臂拿取的缘故,导致IC方位正好颠倒。我们可藉由侦测定位点与特定IC批号字符的相对位置,藉此了解有无装反之情况(如图八)。

按此在新窗口浏览图片
图八. IC放置错位之影像

        2.3 样板建立与检验流程

        为了判断待检影像是否存在瑕疵,首先需要建立标准样板数据,以作为检验的标准。在检验时,即可取得欲测影像与标准样板比较,来决定是否有异常的现线。

PCB组件中建立标准样板步骤如下:

1. 撷取影像,并予以噪声消除。
2. 利用相关系数于特定区域内找寻两个定位点,并计算出差距量予以旋转修正影像。
3. 针对欲检测区域进行反复投射,将IC组件上的商标与字符分隔出来。
4. 写入各区块影像至硬盘中,并记录相关位置与大小资料。

建立完标准样板数据后,即可对印刷电路板之IC组件进行检验工作。PCB组件中检验步骤说明:

1. 撷取影像,并予以噪声消除。
2. 利用相关系数于特定区域内找寻两个定位点,并计算出差距量予以旋转修正影像。
3. 依据系统训练的数据,针对应该有数据区域撷取影像。
4. 进行影像前处理运算。
5. 将系统设定之样板影像与待测影像,先行缩放至相同大小后,接着进行相关系数的运算。
6. 对运算所得之相关系数进行判断,判断是否存在瑕疵,法则如下:
a. 大于0.9通过检验,表示无瑕疵。
b. 介于0.9至0.7先进行进行断字检验,如仍无法判定则继续进行其他瑕疵检验。
c. 介于0.3至0.7先进行印刷不良,如仍无法判定则继续进行其他缺陷检验。
d. 介于0.1至0.3之间先进行印字错误检验,如仍无法判定则继续进行其他缺陷检验。
e. 小于或等于0.1 则进行缺字检验。如仍无法判定则继续进行定位错误检验。


       3. 实验与结果分析

         本文中测试的各项硬设备的功能和规格说明如下:

1. 彩色固态摄影机:Mintron OS-50D。
2. 图像处理卡:Matrox公司制造的Meteor 影像处理卡。
3. 个人计算机:IBM 兼容的个人计算机,中央处理器INTEL Pentium III 550,易失存储器192MB,显示卡为 SIS6326,最大分辨率 1024 X 768。
4. 光源照明: 以一白光环形灯于待测组件上方打光。
5. 程序语言: Borland C++ Builder 5.0, 并利用Matrox公司提供之MIL 函式库5.12 版。
6. 实验环境: 本研究之硬设备为将彩色固态摄影机架设于一垂直操作台上,待测物放于固定平台上,CCD 距离台面15 公分,镜头离台面11公分。

         我们为了解此一检验方法的效果,拟定了一套检验过程。连续取像检验20 个芯片影像进行结果分析。由实验所得的结果,我们发现利用相关系数作为判断依据与分类准则是一个不错的方法。由于待测影像均为小影像,故运算并不会太过缓慢。加上大部分的组件都是完好的,故以相关系数作判断分类,可以有效减少判断所需次数。我们可以由图九与图十中看到系统可以将有瑕疵的区域突显出来,并将各个区域影像的相关系数显示,如我们所预期,断字的相关系数落于0.7 至0.9 中。而缺字也因为没有物体于区域影像中,故相关系数运算得到其值为0,也符合了我们当初的检验设定值。

按此在新窗口浏览图片
图九. (a)断字初步判断影像输出;(b)断字影像之相关系数数据

按此在新窗口浏览图片

上一页  [1] [2] [3]  下一页

,印刷电路板表面组件自动化检验
关于《印刷电路板表面组件自动化检验》的更多文章