发布时间 : 星期四 文章基于图像的pcb板的断路短路检测技术研究更新完毕开始阅读
?2??22?x??22?y (3.13)
因为在图像中，微分就是差分。对于数字图像f(i,j)来讲，拉普拉斯算子定义为： ?2f?i,j???2????2yf?i,j? （3.14） xfi,j式中：
?xf?i,j2???x??xf?i,j????x?f?i?1,j??f?i,j???
（3.15）
??xf?i?1,j?f?i??f?i??1,j??f?i,j??f?i,j??f?i1,j??f?i?1,j??2f?i,j?????xf?i,j?1,j类似的可以求得 ?yf?i,j所以
?f?i,j2?f?i,j?1??f?i,j-1?-2f?i,j? （3.16）
??f?i?1,j??f?i?1,j??f?i,j?1??f?i,j?1??4f?i,j?
（3.17）
原数字图像f(x，y)，拉普拉斯锐化后图像Dest(x，y)为：
Dest?x,y??f?x?1,y??f?x?1,y??f?x,y?1??f?x,y?1??4f?x,y?
（3.18）
为了去除图像噪声，我们使用图像滤波技术，但是图像滤波或多或少会使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。
微分算子、拉普拉斯算子、Sobel算子都可以用来实现PCB图像的锐化，显示图像细节。微分方法锐化能清楚的提取边缘信息，但增加了伪的边缘轮廓，并使噪声和条纹也得到了加强；Sobel算子提取图像的边缘信息粗而亮，但不够完全；相比较而言，拉普拉斯算子对PCB图像有很好的锐化效果，可以清楚并完整的提取图像的边缘信息。因此本文中采用拉普拉斯算子对PCB图像进行锐化。
在matlab中，拉普拉斯算子对PCB图像进行锐化的程序语句如下：
w=fspecial('laplacian',0);%生成滤波器算子。0是指laplacian的参数（与滤波器的相位有关的一个参数，取值在0-1之间），图像的类型变为uint8
B1=im2double(B);%将图像的类型装换为double,因为imfilter函数要求输入输出的图像类一致。
CC=imfilter(B1,w,'replicate');%用生成的滤波器算子w对图像滤波。
17
imshow(CC)%;
处理后的结果如图3.3所示。
（a）短路 （b）断路
图3.3 锐化后的图像
由图3.3可以看出，应用了拉普拉斯算子对PCB图像锐化以后，将图像区域的边缘轮廓勾划了出来，可以清楚并完整的提取图像的边缘信息，因此拉普拉斯算子对提高图像的质量有很好的功效。
图3.3即是采集到的彩色图像经过灰度化，图像滤波，图像锐化等过程得到的图像，轮廓比较清晰，边缘效果好，为以后的缺陷检测做准备。
18
4 PCB图像的缺陷检测
本文的主要目的是通过对PCB数字图像的识别，找出印刷电路板上存在的缺陷。换言之，就是研究PCB上的缺陷模式。由于PCB图像中的线路是由简单、规则的几何图形组成的，因此本文采用经过处理的图像和标准图像的对比，做减法运算进行缺陷检测与识别。首先需要对PCB上的缺陷种类和特点有所了解。
4.1 PCB的主要缺陷
国家军用标准(GJB)和美国电子电路互连与封装协会标准(IPC)对PCB合格性衡量作出了标准规定，包括外观要求、线宽和线距变窄、镀层厚度、阻焊涂层要求、可焊性等因素，隐含了PCB各种缺陷种类和特征。表面缺陷是指短路、断路、凸起、缺损、针眼等。任何缺陷的长度不应大于12.70mm，导线之间缺陷不跨接，缺陷使线宽和线距减少不低于规定的最小值(如最小线宽、线距的20％)，凸起、凹陷、空洞等微小缺陷的最大尺寸不超过0.8mm，不跨接导体，每645mm2范围内不超过10个，总面积不超过印刷电路板每一面面积的5％。
本文主要完成对PCB板外观表面可能影响线路导通特性的短路、断路缺陷进行检测和识别。
4.2 PCB缺陷检测方法
目前，己有很多学者对PCB基本缺陷的检测与识别方法作过研究，提出了若干检测方法，归纳起来有三类：参考比较法，非参考比较法和混合法。
(1）参考比较法
它是将参考的标准图像与被检测的图像进行对比，即异或运算，这种方法算法简单，速度最快，也容易实现，它可以检测出诸如短路、断路、毛刺等缺陷。但是对于一些缺陷并不能够检测出来，如间距违例(过大或过小)和线宽违例(过大或过小)等，且不能确定缺陷类别，同时存在被检图像与参考的标准图像之间的对位问题。
(2) 非参考比较法
这种方法无须参考图像，它依据预先定义的设计规则来判断待检测PCB图像是否有瑕疵，如果它不符合设计圳则，就认为有，因此也称为设计规则校验法，该方法内存需求小，但算法比较复杂，需对全图搜索，运算量很大，因此实现实时检测比较困难，且对于导线、焊盘丢失等大缺陷无法检测出。
(3) 混合法
19
它是前述两种方法的综合，在一定程度上克服了前两类方法的缺点，但目前这种方法还不是很成熟，其算法复杂，不能满足实时检测的要求，且自适应性不够，系统扩展能力较差。
综合这三种检测方法，参考比较法对电路板进行检测是效果最好，最易实现的一种方法。本课题采用标准图像与待测电路板图像进行异或运算产生缺陷图像。经实验证明，这种方法能得到较好的缺陷结果。
4.3 图像对比
图像对比是一种合成技术，它通过利用两幅已知输入图像，对其进行点对点的加减乘除异或等运算而获得满足需求的输出结果图像。图像相加的作用是对同一场景的多幅图像求平均，有效地降低加性随机噪声；乘运算可利用掩模图像来遮掉图像的某部分；除运算是摇撼图像处理常用方法：减运算对同一景物在不同时间拍摄图像或同一景物在不同波段图像相减，可去除图像背景和噪声等不需要部分，提供两图间的差异信息，保留需要的特征数据。本文由于检测PCB缺陷，在获得待测图像后，与标准图像比对，根据标准和待测图像两者线路特征差异来判断待测图中的线路目标是否可能存在缺陷。
两幅图像对应点相同时结果点为O(黑)，不同时为255(白)。则结果图像也应为只有0、255两级灰度的灰度图像。其中像素值为255(白)的点表示标准图和待测图像的差异，即是可能的缺陷。
4.4 短路断路的检测
对于短路、断路的缺陷，采用图像比较的方法来检测。图像相减常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算。将同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像相减，这就是差影法，实际上就是图像的减法运算。差值图像提供了图像间的差值信息，能用于指导动态监测、运动目标的检测和跟踪、图像背景的消除及目标识别等。差影技术还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。
本文把经过处理的图像与参考图像进行对比，做减法运算，以得到图像的缺陷。
20