黃衛(wèi)平

（廣東工業(yè)大學(xué) 廣東 廣州 510006）

PCB的檢測(cè)最早采用人工目測(cè)方式，隨著高密度電路布線和高產(chǎn)量的要求，人工目測(cè)方式已不能滿足生產(chǎn)要求，而AOI（自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)）則可滿足在生產(chǎn)線上對(duì)PCB全面檢測(cè)的要求。因此，AOI系統(tǒng)在PCB生產(chǎn)線上使用越來(lái)越廣泛[1]。

圖像處理算法是AOI的核心，根據(jù)是否使用參考模板，PCB AOI系統(tǒng)的缺陷檢測(cè)算法可分為參考比較法和非參考比較法兩大類。在參考比較法中，最重要的一個(gè)問題就是兩幅圖像的精確對(duì)準(zhǔn)問題，如果不能達(dá)到精確的對(duì)準(zhǔn)，它們之間通過(guò)參考比較法進(jìn)行判斷后，會(huì)產(chǎn)生眾多誤判。針對(duì)此問題，文中提出利用AOI視覺系統(tǒng)和PCB板圓形基準(zhǔn)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)精確校準(zhǔn)。采用計(jì)算機(jī)視覺方法可以快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)到圓形基準(zhǔn)點(diǎn)，精確地計(jì)算出中心坐標(biāo)。利用實(shí)時(shí)圖像與模板圖像中的基準(zhǔn)點(diǎn)中心坐標(biāo)偏差來(lái)計(jì)算偏移量，從而校正系統(tǒng)誤差是文中的主要思想。

文中AOI系統(tǒng)校準(zhǔn)方法的核心任務(wù)是圓形基準(zhǔn)點(diǎn)檢測(cè)，常用的圓檢測(cè)技術(shù)有形狀分析法、環(huán)路積分微分法、線性擬合法、圓 Hough變換[2]。Hough變換是目前應(yīng)用最為廣泛的圓檢測(cè)方法，該方法的最大特點(diǎn)是可靠性高，在噪聲、變形、甚至部分區(qū)域丟失的狀態(tài)下仍然能取得理想的結(jié)果。因此，文中利用Hough變換來(lái)檢測(cè)PCB基準(zhǔn)點(diǎn)。為了提高Hough變換圓檢測(cè)的速度和精度，筆者針對(duì)PCB基準(zhǔn)點(diǎn)檢測(cè)的應(yīng)用環(huán)境設(shè)計(jì)了專門的圖像預(yù)處理步驟，包括圖像灰度化、直方圖均衡化、高斯濾波、Roberts邊緣檢測(cè)。

1 PCB AOI系統(tǒng)原理

PCB AOI系統(tǒng)由視覺系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)組成。視覺系統(tǒng)采用區(qū)域掃描像機(jī)獲取實(shí)時(shí)圖像，相機(jī)成像原理如圖1所示，滿足關(guān)系

其中 G 是視野 （Field Of View，F(xiàn)OV），f是焦距，g是工作距離，B是CCD單元，通過(guò)調(diào)整焦距可以得到不同大小的FOV。由于 AOI系統(tǒng)對(duì)像素分辨率要求達(dá)到20 μm[3]，目前的工業(yè)相機(jī)很難通過(guò)一次拍攝得到滿足檢測(cè)精度要求的完整PCB圖像。因此，需要將PCB分成多個(gè)與FOV等大的區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)。

圖1 AOI相機(jī)成像原理Fig.1 Imaging principle AOI camera

PCB AOI另一個(gè)子系統(tǒng)是X-Y機(jī)械運(yùn)動(dòng)平臺(tái)，電機(jī)移動(dòng)視覺系統(tǒng)到各個(gè)檢測(cè)區(qū)域的中心位置攝取圖像，并將實(shí)時(shí)圖像傳輸?shù)綀D像處理系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)分析。采用參考比較法進(jìn)行元件缺陷檢測(cè)的AOI系統(tǒng)在檢測(cè)之前先要進(jìn)行示教，示教的目的是為需要檢測(cè)的區(qū)域添加檢測(cè)窗，根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)選擇檢測(cè)窗所使用的檢測(cè)算法，并設(shè)置算法參數(shù)。所有檢測(cè)窗的位置信息（坐標(biāo)相對(duì)于所在FOV）和檢測(cè)參數(shù)都保存到一個(gè)稱為檢測(cè)模型的文件中，以便在線檢測(cè)同類PCB板時(shí)進(jìn)行參考比對(duì)。圖2（a）顯示了一個(gè)SOP元件上的檢測(cè)窗。其中最大的矩形框表示待檢測(cè)元件,其他小矩形框表示元件上需要進(jìn)行檢測(cè)的區(qū)域,即檢測(cè)窗。只有元件上的全部檢測(cè)窗都檢測(cè)合格才認(rèn)為元件合格，所以檢測(cè)窗之間是一個(gè)and判定關(guān)系。

圖2 系統(tǒng)誤差導(dǎo)致檢測(cè)窗偏移Fig.2 Check window offset due to system error

示教完成后，可以利用檢測(cè)模型中定義的檢測(cè)算法對(duì)同類PCB板進(jìn)行在線檢測(cè)。在線檢測(cè)時(shí)，輸入待檢測(cè)電路板，X-Y機(jī)械平臺(tái)根據(jù)模型中保存的坐標(biāo)信息帶動(dòng)視覺系統(tǒng)到預(yù)設(shè)位置拍攝FOV圖像。圖像處理系統(tǒng)根據(jù)檢測(cè)窗與FOV圖像的相對(duì)坐標(biāo)，截取局部圖像進(jìn)行分析。

2 取像誤差校正

從PCB AOI系統(tǒng)的檢測(cè)原理可以看到，在線檢測(cè)時(shí)的重復(fù)取像精度對(duì)PCB缺陷識(shí)別至關(guān)重要。圖2（b）顯示了檢測(cè)窗偏移時(shí)的情況，由于拍攝到的FOV圖像發(fā)生變化，檢測(cè)窗并沒有準(zhǔn)確覆蓋期望的檢測(cè)區(qū)域。這對(duì)接下來(lái)的缺陷識(shí)別十分不利，因?yàn)闄z測(cè)的對(duì)象不是想要的，檢測(cè)結(jié)果一般都是漏判、誤判，沒有可信度。X-Y機(jī)械平臺(tái)定位精度，PCB板制造誤差和放置誤差都會(huì)導(dǎo)致這種現(xiàn)象[3]，因此，必須在檢測(cè)之前進(jìn)行系統(tǒng)校準(zhǔn)。

圖3 PCB定位偏差示意圖Fig.3 Schematic of PCB location error

為補(bǔ)償圖像定位偏差，需要利用AOI視覺系統(tǒng)對(duì)PCB板上的基準(zhǔn)點(diǎn)（見圖5輸入圖像）進(jìn)行識(shí)別和定位。PCB板4個(gè)角上通常設(shè)有圓形基準(zhǔn)點(diǎn)用作表面貼裝時(shí)候的位置參考，同樣可以利用它來(lái)進(jìn)行AOI系統(tǒng)校準(zhǔn)。如果在PCB對(duì)角線位置各選取一個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，則可同時(shí)檢測(cè)PCB板水平偏移量和旋轉(zhuǎn)角度，如圖3所示。在建立檢測(cè)模型時(shí)，攝入位于對(duì)角線的兩個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)圖像m1和m2，然后經(jīng)圖像處理的方法找到基準(zhǔn)點(diǎn)的中心位置（Xm1，Ym1）和（Xm2，Ym3）。 在線檢測(cè)時(shí)利用同樣的方法找到實(shí)時(shí)圖像的兩個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)的中心位置（X′m1，Y′m1）和（X′m2，Y′m3）。 這樣，就可以再根據(jù)兩幅圖像中 2 個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算水平像素位移和旋轉(zhuǎn)角度。根據(jù)式（1）可以計(jì)算出每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的物理距離，將像素位偏差換成物理距離，然后驅(qū)動(dòng)電機(jī)進(jìn)行水平位移校準(zhǔn)。而對(duì)于角度偏差，需要通過(guò)夾板機(jī)構(gòu)來(lái)調(diào)整。AOI系統(tǒng)校準(zhǔn)的詳細(xì)操作流程如圖4所示。

圖4 AOI系統(tǒng)校準(zhǔn)流程圖Fig.4 Flow chart of AOI registration

從上面的分析不難發(fā)現(xiàn)，PCB AOI系統(tǒng)校準(zhǔn)的關(guān)鍵是怎樣找到基準(zhǔn)點(diǎn)的中心坐標(biāo)，也就是定位圓的圓心，方法將在第3節(jié)介紹。

3 Hough變換檢測(cè)圓

Hough變換的核心思想是點(diǎn)-線的對(duì)偶性。在圖像空間中，即為把圖像的復(fù)雜邊緣特征信息轉(zhuǎn)化為參數(shù)空間中的聚類檢測(cè)問題[4]?？紤]半徑為r，圓心坐標(biāo)為（a，b）的圓可用參數(shù)方程（2）表示

在三維參數(shù)空間（a，b，r）中，式（2）表示的是一個(gè)三維錐面。它表示的物理意義是，圖像空間中的圓對(duì)應(yīng)著參數(shù)空間中的一個(gè)點(diǎn)，而圖像空間中的一個(gè)點(diǎn)（x，y）對(duì)應(yīng)著參數(shù)空間中的一個(gè)三維直立圓錐，該點(diǎn)約束了通過(guò)該點(diǎn)一簇圓的參數(shù)（a，b，r），如圖 5所示。如果一張圖像包含很多點(diǎn)，那么搜索程序的工作就是尋找用于描述圓形的參數(shù)組（a，b，r）。

Hough變換在計(jì)算上的吸引力在于將參數(shù)空間進(jìn)一步分割為所謂的累加器單元。圓的3個(gè)參數(shù)（a，b，r）生成了一個(gè)帶有立方單元和形如 A （i，j，k）的累加器的三維參數(shù)空間。Hough變化檢測(cè)圓形的過(guò)程是增加a和b，解出滿足式（2）的r。然后對(duì)r進(jìn)舍入，得到r軸上允許的最近似的值，更新對(duì)應(yīng)于三元組（a，b，r）的相關(guān)單元的累加器。最終三維累加器中最大值單元對(duì)應(yīng)的參數(shù)就是需要尋找的圓參數(shù)。

圖5 圖像空間中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)參數(shù)空間中的直立圓錐Fig.5 Point in picture corresponding to taper in parameter space

從PCB板設(shè)計(jì)文件可得到基準(zhǔn)點(diǎn)圓孔的物理半徑，根據(jù)每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的物理距離，可計(jì)算出基準(zhǔn)點(diǎn)圓孔的像素半徑。在預(yù)估的像素半徑附近，例如30%范圍內(nèi)搜索圓心，可減少計(jì)算量。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證在粗定位圓心±20%的范圍內(nèi)搜索圓心，完全可以保證檢測(cè)質(zhì)量。利用Hough變換求解圓心坐標(biāo)的步驟簡(jiǎn)述如下：

Step 1.估算圓形像素半徑大?。?/p>

Step 2.因半徑大致已知，可為 a，b，r選擇一個(gè)較小的范圍建立離散的參數(shù)空間；

Step 3.建立一個(gè)三維累加器N[a][b][r]，并置每個(gè)元素為0；

Step 4.對(duì)參數(shù)空間中的每一個(gè)（a，b），考慮圖像中的每一個(gè)邊界像素點(diǎn)（x，y）圓的方程，求解出 r，對(duì) r進(jìn)行舍入，尋找r軸上允許的最近似值，對(duì)應(yīng)累加器N[a][b][r]加1；

Step 5.找出累加器N[a][b][r]的最大值，其對(duì)應(yīng)的參數(shù)（a，b，r）即是所要求的圓參數(shù)。

4 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理的目的是使處理后的圖像比原始圖像更適合于特定的應(yīng)用，在不同的應(yīng)用環(huán)境中，“特定”有著不同的含義。這里進(jìn)行圖像預(yù)處理的目的是為了降低噪聲影響，提高Hough變換速度和精度。

測(cè)試發(fā)現(xiàn)，在進(jìn)行Hough變換之前對(duì)PCB基準(zhǔn)點(diǎn)圖像進(jìn)行如圖6所示的4步預(yù)處理，可以更快更精確的檢測(cè)出圓形。AOI相機(jī)采集到的圖像為24位真彩色，圖像數(shù)據(jù)量大，占用計(jì)算存儲(chǔ)空間，而且攜帶了大量不相關(guān)信息。因此，第1步先采用加權(quán)平均值法對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換。第2步直方圖均衡化采用了改進(jìn)的自適應(yīng)直方圖均衡化方法CLAHE[5]，因?yàn)闇y(cè)試過(guò)程中發(fā)現(xiàn)CLAHE性能更好。CLAHE通過(guò)改變直方圖值來(lái)增強(qiáng)灰度圖像對(duì)比度，使得直方圖均衡化后的圖像特征更容易識(shí)別。第3步圖像濾波的主要目的是隔離PCB基準(zhǔn)點(diǎn)圖像的噪聲。為了實(shí)現(xiàn)噪聲隔離，文中選擇了高斯平滑濾波。高斯平滑濾波用高斯方程描述了圖像模糊化過(guò)程，它被廣泛用于圖像處理過(guò)程，最典型的應(yīng)用就是用來(lái)減少噪聲和圖像細(xì)節(jié)。

圖6 圖像預(yù)處理系列過(guò)程Fig.6 Sequence of an image preprocessing

第4步邊緣檢測(cè)在PCB基準(zhǔn)點(diǎn)圖像預(yù)處理過(guò)程中最為重要。圖像邊緣檢測(cè)可顯著減少圖像數(shù)據(jù)量，濾除無(wú)用信息，保留圖像的重要結(jié)構(gòu)特征[6]。在進(jìn)行Hough變換圓檢測(cè)之前，需要獲得圓形的二進(jìn)制邊緣圖像。PCB基準(zhǔn)點(diǎn)匹配應(yīng)用中，良好的邊緣檢測(cè)圖像應(yīng)該包含銳利的圓形，并且盡量較少疤痕噪聲，因?yàn)榘毯墼肼晻?huì)增加圓外點(diǎn)數(shù)，降低CHT精度。文中對(duì) Sobel，Roberts，Prewitt，LoG，Canny 等 5 種常用邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了比較測(cè)試，Roberts算法能夠得到更細(xì)膩的邊緣輪廓，較少了邊緣點(diǎn)的個(gè)數(shù)，有利于減少圓Hough的計(jì)算量，提高圓檢測(cè)速度。因此，選擇Roberts算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

圖7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.7 Experimental result

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了測(cè)試文中提出的PCB基準(zhǔn)點(diǎn)定位方法的性能，對(duì)算法進(jìn)行了仿真。仿真實(shí)驗(yàn)采用聯(lián)想ThinkPad T61筆記本電腦和 Matlab7.1進(jìn)行編程，電腦的配置為 CPU：IntelCore2，T7500， 2.20 GHz；內(nèi)存為 DDR2 667 MHz，2 GB；測(cè)試圖像尺寸為150×150像素。對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行Hough變換圓檢測(cè)，得到圖7所示的結(jié)果。算法用時(shí)79 ms，實(shí)時(shí)性能很好。從圖中可以看到，Hough變換檢測(cè)出的圓很好地匹配了基準(zhǔn)點(diǎn)圖像外環(huán)輪廓。

6 結(jié) 論

文中詳細(xì)說(shuō)明了采用機(jī)器視覺定位來(lái)校準(zhǔn)PCB自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)的方法。校準(zhǔn)過(guò)程的核心任務(wù)是圓形基準(zhǔn)點(diǎn)中心位置檢測(cè)，針對(duì)此問題，采用Hough變換來(lái)檢測(cè)圓心。為了減少計(jì)算量，先對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)半徑進(jìn)行預(yù)測(cè)。并針對(duì)PCB基準(zhǔn)點(diǎn)圖像特征，設(shè)計(jì)專門的圖像預(yù)處理算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Hough變換圓檢測(cè)精度達(dá)到1個(gè)像素，而且速度較快，滿足AOI系統(tǒng)性能要求。

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