一种薄膜电路故障的自动检测系统塑料链

一种薄膜电路故障的自动检测系统

一种薄膜电路故障的自动检测系统 2011： 电路制造技术正朝着将更多的集成电路安装在一块PCB电路板上的方向发展，从而使PCB的尺寸增大、层数增多；同时，电路板本身也变得越来越小、越来越复杂。由于这些原因，生产及更换它们的成本也越来越高。所以，需要相应的质量控制手段，使每一层上的线路都能够在上一层铺设之前被检查。在这里，自动视觉检测能够以相对较小的代价发现许多致命的错误，因而发展非常迅速。　　１ 电路板故障检测研究的发展状况　　在PCB及其它相近的线路板如薄膜电路的故障检测方面，人们进行了大量的研究工作，并形成了一些应用系统。它们多是基于图像处理的自动视觉检测，其硬件部分包括：机械装置、照明系统、摄像头、图像采集卡、图像处理器、计算机等；软件部分：主要是进行控制和图像的处理。系统工作流程如图１所示。　　近年来，出现了很多电路检测算法，在M,Madhav和F.Ercal发表的综述[1]中，它们大致可分为3类：参考算法、非参考算法以及混合算法。　　参考算法使用待测电路板的全部信息，一般是先将标准图像（可以是无故障的图像或是设计时的CAD版图）与待测图像进行比较，也称为逐象素比较。其中最直接的是将两幅图像进行XOR运算，这是速度最快的一种方法，并且易于用硬件实现。但是它也有一些缺点，例如对光照和定位的要求比较高、所需的存储空间较大、难以分类等等。　　非参考算法并不需要所谓标准图像的信息，它是基于一定的设计规则的。例如，可以假设正常的线路都具有规则的几何形状，而存在故障则意味着其外形不规则。另外还可以根据线路的特征如最大和最小线宽、最大和最小焊盘半径来进行判断。常用的方法是图像通过编码来获得边缘信息，例如使用链码或游程编码。对于非参考方法而言，它主要的优点是提高了运算速度，降低了存储空间；但是，它的缺点也是显而易见的，即只能检测那些违反设计规则的故障，并且要求有一个标准的导线类型。对于某些不违反规则的情况，例如和正常线路形状相似的短路线，可能就无法判断。非参考方法在检测全局性的故障方面也存在一些缺欠。而参考方法则容易漏掉一些微小的错误。图2表示了它们和故障尺寸的关系。所谓的混合方法综合了参考和非参考方法的优点，以求达到更高的检测率。　　Mandeville提出了一种所谓的通用方法，它的基本思路是通过腐蚀、膨胀、细化等图像变换手段生成骨架图像，从中可以方便地检测出电路特征，从而形成特征表。将标准与待测图像的特征表进行比较，其中如有冲突的元素，那么就隐含着故障。实际上，在这种方法中需要进行大量的形态学运算，而且，对于每一种故障类型，都定义了自己的一种运算方法，所以计算量很大，难以达到实时要求。另外，还有的方法将整个电路划分为许多小的子模块，然后对相应位置的模块进行匹配，但它们的缺点是对每一种电路版图都需要进行学习，可移植性不好。　　２ 针对薄膜电路提出的检测算法　　所谓薄膜集成电路即是采用真空沉积技术，也可辅以其它沉积技术形成膜的集成电路[4]。薄膜电路检测的方法与一般PCB相似。但是，它也有自己的特点（如图3）。由于它的尺寸较小，只能通过显微镜分区域放大后由摄像头成像，因此对于检测区域的精确定位就显得非常重要。由于电路的电气特性与尺寸密切参考，所以，线条的尺寸不是固定的。其中较窄一些的称为金属化线条，较宽一些的称为金属化键合区。由于线条尺寸存在多样性，故而利用简单的非参考方法，试图通过对整幅图像的进行形态学变换来提取特征的非参考方法就很难实现。而且，在检测后还要求对故障进行分类，因此在这里我们采用了参考比较和非参考比较相结合、以参考比较为主的方法。通过参考比较对故障进行分类和判别，而使用非参考比较在较小的缺口和突起等故障上，作为对前者的补充。　　首先，对采集的图像进行预处理，包括消除噪声，使用逆滤波对亮度不均匀进行处理。这里，逆滤波是通过用曲线对摄像机的传输函数进行拟合实现的。对于一个m次多项式：　　我们采用二次多项式就可以取得很好的效果。然后去除各种干扰，二值化形成待测图像I。我们事先已经存储了标准二值图像S，它是没有故障的。设灰度１代表线条区（金属区），灰度0代表非线条区（基片区），下同。则比较后的图像为C(i,j)=I(i,j)＄S(i,j)　　操作符＄定义如下：　　C(i,j)包含了待测图像和标准图像中的所有差别。为了进行下一步的分类和判别，我们对０中的目标进行边界

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