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隨著信息產業和電子技術的發展，PCB(PrintedCircuit Board)線路板的制造技術得到了發展。傳統光學顯微鏡目測法由于其自身缺陷已不能適用于PCB板的精密檢測。基于圖像識別的精密檢測是現代測量技術的發展方向。該方法利用光學投影把測試目標成像于CCD攝像機芯片，芯片通過感光把測試目標轉化為數字視頻信號，分析數字圖像得出目標的幾何尺寸。由于測試均由計算機實現，排除人為干擾，提高了測試精度。故在構建基于圖像識別的印制線路板精密測試系統的基礎上，研究亞像素邊緣定位算法，開發印制線路板精密測試軟件，通過印制線路板測試驗證了系統的測試精度。 1 精密測試系統的構建 基于圖像識別的印制線路板精密測量系統組成如圖1。該系統可實現測試標定、自動調焦、大目標測量、測試報表結果判別和輸出、測試圖像保存等功能。系統工作原理：首先應進行測試系統的標定工作，即根據標準模板對系統的測試精度進行矯正；其次，根據測量目標的具體要求來調節光學鏡頭的焦距和與水平工作臺的工作距離，根據測試精度要求調節鏡頭焦距以確定合適的測試倍率和精度；最后，可通過調節水平工作臺來實現測試目標全部位的精密測試，尤其適用于測試大目標對象。 2 亞像素邊緣定位算法的研究 在保證印制線路板圖像采集質量的條件下，基于圖像識別的印制線路板精密檢測系統的檢測精度主要取決于各測量特征輪廓的提取精度。近年來發展的多種亞像素邊緣檢測算法可突破CCD攝像機物理分辨率的限制，使圖像的邊緣定位精度達到亞像素級別，極大提高了圖像的檢測精度。其中灰度矩邊緣檢測方法具有計算簡單、無需插值和迭代運算等優點，有較高的實用價值，其基本原理是通過假設實際圖像中的實際邊緣分布與理想階躍邊緣模型的灰度矩不變性，來確定實際邊緣的位置。 如圖2，設I(x，y)為實際圖像在歸一化邊緣領域D內各像素點的灰度值；(x0，y0)為單位圓中像素點的灰度重心坐標；S為邊緣鄰域D內灰度值為h1像素點所占的面積；p1和p2分別表示灰度值為h1和h2的像素點在鄰域D內所占的比例。上述目標區域前三階灰度矩可以表示為： 3 精密測試軟件的開發 在構建印制線路板的光學精密檢測系統和研究亞像素邊緣定位算法之后，對印制線路板精密檢測軟件進行研發，其構架如圖3。 4 精密測試的試驗研究 為了驗證基于圖像識別印制線路板精密檢測的測試精度，試驗研究在印制線路板精密檢測儀上進行，其主要測試元件如表1。測試對象為PCB內層板，測試內容包括線寬、線間距、孔徑和焊盤中心偏差等。試驗時，使用標準模板對測試系統標定，后對線路板測試，得出測試系統的測試精度。 試驗前，須對測試系統進行標定，即使用標準模板對測試的像素數值進行矯正，從而獲得指定測試倍率和測試單位下的標準測試數值。 圖4為印制線路板精密測試軟件界面及線寬測試控件，測試線寬時只需將測試控件拖動到待測位置，線寬兩側會自動顯示邊緣信息，點擊測量按鈕后測試結果會自動標注在測試圖像上(圖中標注到微米單位)。 試驗測試倍率為4倍、單位為μm、視野為6mm×4mm，對圖4b中的導線寬度進行測量，測試結果如圖5。經分析，該導線實際寬度為L0=286.2μm，測試數值為最大寬度Lmax=286.8μm，最小寬度Lmin=285.8μm，則測量系統的誤差為： 將圖像識別技術應用于印制線路板的精密測量，試驗結果表明該系統具有較高的測試精度(0.6μm)，可滿足印制線路板的高精度測量。 |
