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        柔性印刷線路板LED貼片點銀質(zhì)量視覺檢測方法

        2016-12-16 06:53:25沈陽工業(yè)大學(xué)視覺檢測技術(shù)研究所張俊朋苑瑋琦
        電子世界 2016年22期
        關(guān)鍵詞:類間線路板拉絲

        沈陽工業(yè)大學(xué)視覺檢測技術(shù)研究所 張俊朋 苑瑋琦

        柔性印刷線路板LED貼片點銀質(zhì)量視覺檢測方法

        沈陽工業(yè)大學(xué)視覺檢測技術(shù)研究所 張俊朋 苑瑋琦

        柔性印刷線路板中貼片式LED燈的粘貼要經(jīng)過點銀、貼片、封膠等工藝,其中點銀過程中會產(chǎn)生漏點銀、銀點偏位、銀點拉絲超標、銀點不夠圓等一系列質(zhì)量問題。提出了一套基于機器視覺的點銀質(zhì)量在線檢測方法:利用canny算子提取連接盤邊緣,并利用模板匹配對銀點所在連接盤進行定位;利用圖像增強,最大類間差法提取銀點;通過銀點與背景區(qū)域求交集以及可接受區(qū)域的濾除來檢測銀點拉絲超標缺陷。該方案已經(jīng)應(yīng)用在了生產(chǎn)線上并且具有較高的檢測準確率。

        點銀缺陷;模板匹配;圖像增強

        0 引言

        柔性印刷線路板(FPC,F(xiàn)lexible Printed Circuit)不僅具有輕、薄、小等優(yōu)點,其應(yīng)用還非常廣泛,本文研究的FPC主要用在筆記本電腦鍵盤中的電路連通。鍵盤除了按鍵之外,還包括LED指示燈。其中LED指示燈的粘貼包括點銀、貼片和封膠三個步驟。本文研究點銀質(zhì)量在線檢測方法,點銀過程要求銀點覆蓋連接盤滯留孔,覆蓋偏差不能超過0.2mm,銀點圓度在0.75以上,并且銀點拉絲不能超過0.1mm。實際操作過程中會出現(xiàn)漏點銀、銀點過大、銀點偏位、銀點拉絲超標、銀點不夠圓等缺陷。本文重點研究銀點拉絲超標的檢測方法。首先搭建硬件平臺,采集銀點圖像,然后通過本文提出的方法對點銀質(zhì)量進行檢測。

        1 連接盤外輪廓及滯留孔區(qū)域的提取

        對點銀質(zhì)量進行檢測前,需要先找到銀點,才能進行后續(xù)的處理,而銀漿點在連接盤上,為了縮減點銀質(zhì)量檢測的范圍,排除鍵盤圖像中背景區(qū)域?qū)c銀檢測不必要的干擾,選用未經(jīng)點銀的連接盤外輪廓作為模板,通過基于形狀特征的模板匹配對點過銀的連接盤進行匹配定位。同時通過動態(tài)閾值提取連接盤上的滯留孔區(qū)域,計算滯留孔區(qū)域的面積,并通過面積特征作為檢測漏點銀的依據(jù)。

        2 銀點的提取

        獲取到模板之后,為了匹配的準確性,采用帶角度的基于形狀的模板匹配對連接盤進行定位,以減小檢測范圍,提高檢測速度。最大旋轉(zhuǎn)角度由放置印刷線路板的底板與流水線的最大夾角決定。原圖如圖1(a)所示。定位后圖像如圖1(b)所示。

        由于成像時會出現(xiàn)光斑和連接盤連在一起的現(xiàn)象,如圖1(c)所示,如果直接進行閾值分割,會將與連接盤相連部分的光斑分割為連接盤區(qū)域,從而導(dǎo)致銀點提取不完整,影響后續(xù)銀點偏位與銀點拉絲超標缺陷的檢測。為了避免這一情況,在提取銀點之前對其進行預(yù)處理。

        本文采取灰度值變換[1]這一圖像增強的方法來增強銀點圖像的局部對比度,使其不受背景變化的影響。增強后的圖像如圖1(d)所示。連接盤區(qū)域的灰度值達到255,但是與連接盤相連接的光斑周圍的灰度值明顯小于255。

        對增強后的圖像通過固定閾值分割和4-鄰域標記法求取連通域,然后通過面積特征提取出只有連接盤部分的區(qū)域。通過將提取出的連接盤進行孔洞填充與圖像減法即可提取出二值化銀點,但是當(dāng)銀點點偏時,會出現(xiàn)銀點越過連接盤邊界的情況,如圖1(e)所示,這時孔洞填充的方法已經(jīng)不適合用來提取銀點區(qū)域。為了使銀點區(qū)域的提取不受銀點在連接盤所處位置的影響,利用增強后的圖像,提取銀點越過邊界時的連接盤區(qū)域,利用圖像減法[2],只得到銀點和背景區(qū)域,選取出銀點和背景區(qū)域所在的圖像如圖1(f)所示。

        采用最大類間差法二值化圖像 1(g),最大類間差法所確定的閾值最大化類間方差,即:

        式中HP為確定的最佳閾值,δb2(H) 為類間差,δb2(Hp) 為獲得的最大類間差。

        f(x,y)是二值化之前的銀點圖像,二值化后的銀點圖像為:

        二值化后的銀點圖像如圖1(g)所示,可以看到銀點圖像受到了背景區(qū)域的干擾。這時采用半徑為3的圓為結(jié)構(gòu)元對二值化后的銀點圖像進行開運算。開運算不僅能平滑圖像而且能夠消除細小區(qū)域的干擾,處理結(jié)果如圖1(h)所示。

        圖1 銀點提取過程圖

        3 銀點拉絲超標檢測

        在點銀機工作過程中的拉絲現(xiàn)象,會導(dǎo)致后續(xù)貼片過程中兩個銀點相連而出現(xiàn)LED短路問題,所以對銀點拉絲超標的檢測是點銀質(zhì)量檢測的關(guān)鍵。銀點拉絲超標的定義是銀點出現(xiàn)拉絲,并且處于兩個銀點中間位置。正常銀點圖像如圖2(a)所示,銀點拉絲超標如圖2(b)所示。

        本文采取的方法是利用提取出的銀點區(qū)域與背景區(qū)域求交集,此背景區(qū)域由被檢測圖像,如圖2(a),減去模板匹配時得到的連接盤區(qū)域而獲得,背景區(qū)域如圖1(c)所示。然后利用最小外接矩形求交集的長度,通過長度判斷是否為銀點拉絲超標缺陷。

        在統(tǒng)計學(xué)中,用矩來描述隨機變量的分布形態(tài)[3],將矩的定義推廣到圖像中,把像素點值作為隨機變量值 f(x,y),則(x,y)表示像素點的坐標,感興趣區(qū)域 R的 p+q 階矩如式(3)所示:

        由(1)式可以得到感興趣區(qū)域的零階矩和兩個一階矩,零階矩如式(4)所示,兩個一階矩如式(5)、(6)所示:,如式(7)所示:

        根據(jù)零階矩和一階矩,則可求出感興趣區(qū)域的質(zhì)心

        由以上各式,可求出區(qū)域的中心矩,如式(8)所示:

        由p+q=2時的2階中心矩可以得到區(qū)域的長度信息。根據(jù)式(8)可求出u00,u02,u11等。由以上求得的各個參數(shù)即可獲得區(qū)域最小外接矩形的長度和寬度信息,即:

        交集區(qū)域如圖2(d)中紅色區(qū)域所示。如果長度大于0.1 mm,則判為銀點拉絲超標。圖2(d)求出的銀點拉絲超標的長度為0.37 mm,故為銀點拉絲超標缺陷。

        可接受區(qū)域的排除:

        在點銀機工作過程中會出現(xiàn)銀點與背景有一定的交集,且交集長度達到了0.1mm,但是在缺陷評判標準里面屬于合格的現(xiàn)象,原圖如圖2(e)所示,經(jīng)過檢測處理后得到如圖2(f)所示紅色區(qū)域,稱之為可接受區(qū)域。對可接受區(qū)域濾除所采取的方法及步驟為:

        首先,用提取出的銀點拉絲區(qū)域與去掉拉絲的銀點區(qū)域求并集。去掉拉絲的銀點區(qū)域如圖2(g)所示,并集區(qū)域如圖2(h)所示。

        其次,用去掉拉絲的銀點區(qū)域w,與并集區(qū)域b的圓度進行比較。其中圓度的定義為:

        式中A為面積,r為區(qū)域中心到邊界的最大距離。

        圖2 銀點拉絲超標檢測過程圖

        若Cw>Cb,則說明是真正的銀點拉絲超標,若Cw<Cb,則說明是可接受區(qū)域。針對圖2(g)與圖2(h),計算出的圓度分別為0.76與0.91,即Cw<Cb,所以為可接受區(qū)域。通過以上方法即可排除可接受區(qū)域?qū)︺y點拉絲超標缺陷的誤判。

        4 實驗結(jié)果

        在工業(yè)現(xiàn)場對點銀質(zhì)量檢測方法進行測試,所檢測的柔性印刷線路板上最少有1個LED指示燈,最多有3個LED指示燈,一個LED指示燈需要點兩個銀點,每塊底板上一般放置5至9塊柔性印刷線路板。從開始拍攝柔性印刷線路板圖像到檢測結(jié)果顯示,每塊底板上放置的柔性印刷線路板總的檢測時間最多不超過6s,經(jīng)過現(xiàn)場對柔性印刷線路板1個月的不間斷測試,現(xiàn)針對板號為261的板型,提取其2個小時的不間斷測試結(jié)果,如表1所示。

        表1 銀點拉絲超標和銀點偏位測試結(jié)果

        5 結(jié)束語

        與傳統(tǒng)剛性印刷線路板對焊錫多錫、少錫的檢測不同,本文主要針對柔性印刷線路板LED貼片點銀過程中的銀點拉絲超標缺陷,提出了一套完整的在線檢測方案,利用銀點與背景交集的長度判斷是否拉絲超標,同時兼顧可接受區(qū)域的排除,使銀點拉絲超標缺陷的檢測結(jié)果更加準確;經(jīng)過理論分析與現(xiàn)場測試,所提方案的檢測精度和檢測速度均符合企業(yè)要求。

        [1]Carsten S,Markus U,Christian W.機器視覺算法與應(yīng)用[M].楊少榮,吳迪靖等譯.北京:清華大學(xué)出版社,2008:340-341.

        [2]Rafael C Gonzalez,Richard E Woods.數(shù)字圖像處理(第三版) [M].阮秋琦譯.北京:電子工業(yè)出版社,2003:42-44.

        [3]苑瑋琦,胡迪.利用矩實現(xiàn)植物葉片長寬的測量[J].計算機工程與應(yīng)用,2013,49(16):188-191.

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