探析基于图像处理的PCB缺陷检测技术及其重要性

摘要：PCB（印刷电路板）作为各类电子产品的重要组成部分，随着电子产品生产、应用数量及性能水平的不断提高，PCB也逐渐向复杂、小巧、精密的方向发展，鉴于其质量水平对于电子产品质量的影响，有必要在生产过程中对PCB进行缺陷检测。为了实现精度高、快速的PCB缺陷检测，笔者对基于图像处理的PCB缺陷检测技术及其重要性进行探讨。

关键词：图像处理 PCB板 缺陷检测 重要性

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0064-02

前言

随着手机、计算机等精密电子设备的普及，在人们的日常生活中，电子产品的种类及数量越来越多。印刷电路板（PCB）作为电子产品主要部件和集成各类电子元器件的重要载体，随着应用需求的增长，也逐渐向高精度、高性能、复杂度方向发展，PCB产品的体积也越来越小，在实际的生产过程中，PCB的制作工序非常繁琐，每一道工序都可能造成PCB缺陷进而影响产品质量。这就对PCB缺陷检测工作质量提出了更高的要求，在传统的检测过程中，主要是依赖于人工目测等方法，效率低下、且检测精确度低，在PCB复杂程度及数量提高的情况下，传统的检测方法已经无法满足日益提高的应用需求。下面我们将对基于图像处理的PCB缺陷检测技术进行分析，并对其重要性进行探讨。

1 基于图像处理缺陷检测系统的结构

根据PCB缺陷类型、特征，及缺陷检测的相关要求，所设计的图像处理缺陷检测系统的结构示意图如图1所示。

1.1 硬件系统

通过对图1的分析，我们可以了解到硬件系统主要是由四部分组成：

（1）光照单元。主要任务是产生合适的照明及准确的物象位置关系，使得采集到的图像有足够的对比度、清晰度；光照单元设计是否合理将直接影响图像采集质量及整个系统的精度水平，所以结合应用需求及经济性等因素，目前光照单元主要是采用LED作为光源。根据系统对于照明方式的设计要求，为了防止阴影的产生，并将光线最大限度地集中在中央位置，照明方式一般是选取环形照明。（2）图像采集单元。它的任务是将需要检测的PCB图像转化为数字信息并上传到计算机。这一单元主要是由摄像机和图像采集卡组成，其中摄像机作为图像的直接采集设备，其性能直接影响采集到图像的分辨率、精确度，同时也影响着最终的缺陷检测结果。为此在选择摄像机时要充分考虑检测系统要求的精确度，在考虑性价比的同时选择精度最高、最清晰的摄像机。图像采集卡作为将图像转化为数字信息的重要设备，其转化质量直接影响数字信息的准确与否，在具体设计过程中，首先要与选用的摄像机兼容，再结合图像存储等因素综合的选择满足应用需求的图像采集卡。（3）运动控制单元。它的任务是移动PCB，保证图像能够采集全面、完整。（4）计算机。它的任务是运行图像处理软件，这些软件是整个检测系统的核心，利用图像处理算法对待测PCB图像进行检测，并对存在缺陷进行准确识别。

1.2 软件系统

在缺陷检测系统中，硬件只是将图片信息转换为数字信息，重要的图像处理都需要软件系统来完成。软件系统根据其具体实现的功能可细分为系统自检初始化、运动采集控制和待测图采集、缺陷检测、缺陷识别、标记、分析等几个模块，其中缺陷检测和缺陷分析最为关键。[1]

2 系统工作流程及相关检测原理

通过结合缺陷检测系统的软、硬件结构及其可实现功能，整个系统的工作流程大体可以概括为：首先是摄像机在可靠光照条件下拍摄待测PCB板面图像；然后由图像采集卡将板面图像模拟信号转化为数字信号并发送至计算机图像处理单元；图像处理单元对图像数字信号进行预处理和二值化后发送至缺陷检测识别模块，利用系统内设算法对缺陷特征进行检测，并结合系统预设的容许度、限制条件输出检测结果，最后将缺陷位置及相关的分析情况反馈给检测系统操作人员。

在整个缺陷检测过程中，最重要的工作都是依赖软件系统来完成的，图像预处理、缺陷检测、缺陷分析这三个环节直接影响着检测结果的准确与否，下面对这三个环节进行分析：

2.1 图像预处理

图像采集单元采集到的PCB图像数据由于分辨率高、精确度高，导致数据非常大，当需要检测的PCB数量大时，大量的数据时会影响系统的图像处理效率，同时在缺陷检测过程中，实际只需要应用到一部分有用信息。为了提高处理效率就有必要对原始图像信息进行预处理，主要是对其进行增强、去噪、分割、边缘提取等操作，通过这些处理能够最大限度的减少图像信息中的无用信息，增强有用信息的特征辨识度，进而提高缺陷检测的准确度。[2]

2.2 缺陷检测

目前对PCB进行缺陷检测的方法主要有参考法和非参考法两种，其中参考法是将标准图像与待测图像进行比较来检测缺陷，这种方法效率高，但是对检测系统的硬件配置要求较高；非参考法则是根据PCB板的设计要求，直接对其是否存在缺陷进行检测，这种方法对于软件系统的要求较高。在实际的检测过程中，两种方法能够满足不同的应用需求，可根据实际情况进行选择。在PCB缺陷检测过程中，具体的检测内容包括影响线路导通性能的短路、断路、毛刺、缺损、空洞以及元器件贴错、缺件、引脚脱焊等。

2.2.1 影响线路導通性能的缺陷检测原理

对于影响线路导通性能的几个缺陷类型，在对其进行检测时，可采用形态学和图像比较相结合的方法进行检测，对于短路、断路、毛刺、缺损、空洞缺陷，都可以通过基于对象本身光滑性的局部几何图像来进行检测。

2.2.2 引脚脱焊的检测原理

虽然芯片引脚的大小、形状基本一致，但是当引脚脱焊时，其颜色与正常情况下的引脚颜色必然存在差异，根据这一特点，在缺陷检测时我们以待测芯片引脚颜色为特征对其是否存在缺陷进行检测。在实际检测时，为了便于缺陷特征的辨识，可选用HIS颜色模型提取引脚颜色特征，正常的引脚为白色，脱焊引脚为金黄色。

2.2.3 芯片极性错误的检测原理

由于很多芯片两边的引脚数量、形状一致，当在PCB贴反时难以被及时发现，为了更好的区分极性，芯片生产厂商在芯片的一个直角边打小圆孔来区分极性。基于图像处理的缺陷检测系统在对芯片极性错误进行检测时，就是对这一小圆孔位置是否与标准图像一致来进行比较。目前检测算法主要是基于快速Hough变换检测圆算法，计算出待测芯片极性圆的圆心坐标，再与标准信息进行比较，如果差别较大，则代表芯片极性存在错误。

2.2.4 电阻标称值缺陷的检测原理

电路板装设的电阻，在正面印有其标称值，在装设过程中，如果电阻大小、形状一致很容易出现装设错误，而基于图像处理的缺陷检测系统在对这类缺陷进行检测时，需要对待测PCB上电阻正面印刷的标称值进行采集，与正确的标准进行比较，来确定是否存在缺陷。在实际的检测过程中，对标称值的识别主要是基于模板匹配法和BP神经网络识别法，后者的容错率、鲁棒性更高，实用性更强，能够满足未来不断提高的应用需求。[3]

2.3 缺陷分析

在完成缺陷检测后，为了便于对PCB存在缺陷进一步处理及质量评估，有必要对缺陷进行标记和特征统计。利用标记法获得缺陷的面积、周长、数量等信息，再综合多个缺陷特征，采用不同标准统计各缺陷目标的种类、面积、周长等特征，进而对PCB质量进行初步评价。

3 缺陷检测的重要性

目前我国已成为全球最大的PCB生产国，同时国内对于电子产品数量、质量的需求也非常巨大，鉴于PCB质量对于电子产品质量的重要意义，在PCB生产过程中进行基于图形技术的缺陷检测其重要性主要体现在下列几个方面：

3.1 提高合格率，提高盈利水平

由于PCB层数及复杂程度的提升，如果在最后的检测过程中才发现中间环节造成的缺陷，将会直接导致产品报废，而通过在生产过程中密切结合基于图形技术的缺陷检测系统，能够在每一个生产环节进行缺陷检测，保证整个生产环节的质量合格。这样能够有效的提高产品合格率，减少返修量，进而提高盈利水平。

3.2 提高PCB质量、提高市场竞争力

精确可靠的检测技术，将会推动PCB向更精密、更复杂、更小巧这一方向发展，这将缩小国内产品与进口产品间的差距，在不断提高产品质量的同时，也将提高其在国際市场的竞争力。

3.3 提高工作效率，降低检测成本

在传统的缺陷检测工作中，需要大量依赖人工操作，效率低下的同时，也需要消耗大量的人工，而通过在生产过程中应用基于图形技术的缺陷检测系统，就只需要一个人在计算机操作、控制就能完成一个工序的缺陷检测，大大的降低了劳动强度，也降低了人力成本。

3.4 推动国内电子产业的发展，提高整体生产水平

PCB作为电子产品的重要基础，其检测技术的提高，将会使电子产品的性能得到更好的保证，进而使国内生产的电子产品在质量、性能上得到有效的提高，在推动相关产业积极发展的同时，也会创造更大的社会价值。在汽车、军事、航天等领域，对于PCB的要求更高，通过进行缺陷检测，能够使国内产品满足应用需求，摆脱对进口产品的依赖。[4]

4 结语

我们只是对当前PCB生产过程中应用到的基于图像处理的缺陷检测技术进行了简单的分析，了解其工作原理及系统结构，并探讨其重要性。由于国内关于这项缺陷检测技术的研究相对较晚，技术水平与进口产品还存在一定的差距，而进口产品高昂的价格又限制了这项技术的大范围推广，严重制约了国内PCB生产及电子产业的做大做强，所以在以后的学习工作中，我们应加强对基于图像处理缺陷检测技术的研究力度，最终研发出成本低廉、精确度高的缺陷检测系统。

参考文献

[1]李正明，黎宏，孙俊.基于数字图像处理的印刷电板缺陷检测[J].仪表技术与传感器，2012，（08）：87.

[2]吕文杰.基于机器视觉的PCB缺陷自动检测系统[C].浙江理工大学：2016-7-16.

[3]朱萍.基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测[J].科技创新与应用.2016，（16）：114.

[4]谢煜.PCB光学特性对PCB光电外观检查机性能的影响机理[C].电子科技大学.2014-5-13.

收稿日期：2016-09-06

作者简介：陈殊（1973—），男，汉，广东龙川人，本科，研究方向：电子技术。