華中師范大學第一附屬中學 夏宇梁

0 引言

印制電路板（Printed Circuit Board，PCB）基準定位孔的準確性直接影響PCB產(chǎn)品質(zhì)量[1]。中小印刷電路板生產(chǎn)企業(yè)目前主要采用人工方法進行PCB定位孔鉆孔，其精度越來越不能適應(yīng)高精度PCB生產(chǎn)需求。

筆者利用計算機視覺技術(shù)對印刷電路板定位孔進行識別，精確地識別出孔心位置坐標后，再利用伺服電機控制的可以X,Y二維平面移動的氣動鉆頭對PCB板進行精準鉆孔。實現(xiàn)這一過程的系統(tǒng)關(guān)鍵在定位孔識別算法上。本文對印刷電路板定位孔識別算法進行研究，提出了一種快速可靠的識別算法，該算法經(jīng)過實際的打靶機實驗，其精度、穩(wěn)定性達到了PCB生產(chǎn)企業(yè)的要求。

目前定位孔識別算法多采用Hough變換算法[2,3]，但是對于定位孔有鏡面反射情況、圖像邊緣不尖銳或者定位孔焊盤圓周有畸變等問題時，該算法計算量倍增，識別的準確性和可靠性也大大降低。

由于采用工業(yè)相機對PCB板進行定位孔識別，需要在連續(xù)的視頻圖像中先找出焊盤，然后再對焊盤進行精確的孔心坐標識別。因此，定位孔坐標識別算法分兩步實施：

（1）提取連續(xù)視頻圖像中的每一幀，然后進行圖像平滑、區(qū)域分割和連通區(qū)搜索，初步確定定位孔大小和位置[4]。

（2）利用二維小波變換對定位孔進行精確識別，精確找出孔心坐標[3]。

實際測試表明，該算法對圖像中出現(xiàn)的亮斑干擾不敏感，有效地解決了PCB板因蝕刻而引起的定位孔局部形狀變形導致的識別問題。

1 圖像中定位孔搜索

工業(yè)相機拍攝的視頻圖像中不總是存在定位孔，本階段算法是要在圖像中快速搜索定位孔，如果存在，確定初步位置坐標和半徑。算法思路：設(shè)PCB灰度圖像為 f (x, y)，為了削弱定位孔處金屬反光干擾，對 f (x, y)作9×9均值濾波，得到 g (x , y)，如圖1(a)所示。

分析g (x, y)的直方圖，利用峰谷法得出分割閾值T。對g (x, y)進行二值化，得到 B (x , y)：

在 B(x, y)二值化的圖像如圖2(b)所示，白色部分為焊盤。利用連通區(qū)搜索算法，可得到包含焊盤的最小外接矩形S。S的角點坐標分別是(x1, y1)和(x2, y2)。

圖1 視頻圖像二值化及外接矩形

接著進行定位孔半徑及孔心坐標的計算?？紤]一般性，設(shè)定位孔外輪廓為橢圓，用向量描述，。其中a和b分別為橢圓長軸和短軸，(x0，y0)為孔心坐標。

于是，圖像中定位孔及定位孔中心和半徑基本確定，接下來進行定位孔精確定位。

2 定位孔精確定位

圖像中定位孔搜索只能獲得一種初步結(jié)果，其精度比較低，達不到工程應(yīng)用要求。原因如下：（1）均值濾波算法使圖像輪廓模糊，導致很難找到合適的分割閾值。（2）二值化后的圖像與原圖像相比，邊緣處連續(xù)變化的信息失真，不能利用灰度的變化情況來確定邊緣。因此，定位孔的精確位置確定需要在原圖像 f (x, y)上進行。

為了從原圖像上獲得定位孔邊緣的變化信息，首先對 f (x, y)作2D小波變換：

3 算法優(yōu)化

工業(yè)相機每秒25幀速度，意味著定位孔識別算法要在40ms內(nèi)完成，才能達到工業(yè)實時性。因此，2D小波算法需要進行優(yōu)化，提高計算速度。

4 實驗結(jié)果及分析

定位孔識別算法程序采用Visual Studio C++ 2008編寫。程序運行環(huán)境為：Windows 7操作系統(tǒng)，CPU：I3-530。在優(yōu)化算法中，選小波變換的尺度因子的各增量值：

圖2 三種定位孔識別結(jié)果

[1]單越康,許昌,蔣慶.基于計算機視覺檢測技術(shù)的PCB數(shù)控定位鉆機[J].現(xiàn)代機械,2000,03:1-4。

[2]柏長冰,齊春,宋福民,等.Hough變換快速檢測圓形PCB Mark[J].光電工程,2005,32(9):75-78.

[3]張利,高永英,汪浩,等.PCB板檢測中的定位研究[J].中國圖象圖形學報,1999,4(8):659-668.

[4]商飛,王豐貴,田地,等.一種基于圓內(nèi)接直角三角形的圓檢測方法[J].光學學報,2008,28(4):739-743.