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线路板的铜箔疵点检测之图形处理

计算机辅助检测技术在工业生产及检测领域有着广泛的应用,生产线上成品及次品的检验工作在很大程度上依赖计算机图像处理技术的发展,如光学玻璃波形检测、纺织品检测、焊缝检测等应用。

铜箔基板(CCL)是多层印刷线路板(pcb)生产的原料之一,其产品质量严重影响着印刷线路板的优劣,因此对铜箔基板的质量检测非常重要。其在pcb生产过程中,需经过热压、剪裁等工艺,由于设备及人为原因,可以会对CCL表面造成损伤,产生各类疵点。疵点主要分为划痕和污点两大类,根据疵点的种类、大小、数量可以判定该板是否合格。

因此疵点的检验是铜箔基板产品质量检测的重要方面。目前,国内外大多采用人工目测检测的方式。这种方法存在主观性强、误判率高,且工作人员易眼部疲劳,造成检测精度降低。而利用计算机技术实现智能化检测,将降低误判率,提高工作效率,并为生产企业降低成本。接下来,佩特pcb小编将接着《如何对线路板的铜箔疵点进行检测?》一文中的内容继续讲解分析。

二、图像处理

在图像获取过程中,由于成像条件、光照不均匀、光电转化过稆的噪声、脉冲干扰、A/D转换带来的误差等因素的影响,所采集的图像通常带有噪声信号。因此在图像处理之前,需先进行噪声滤除。图像的平滑去噪处理主要通过邻域平均法、中值滤波、频域滤波等方法实现。本系统采用中值滤波法,具有去噪能力强、边界细节保持好、处理速度快等优点。

中值滤波采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中心点的值用窗口内各点的中值代替。其功能是使与周围像素灰度值的差比较大的像素用与周围像素值接近的像素替换,从而可以消除孤立的噪声点。它不是简单的取均值,产生的模糊比较少。对于二维图像数据f(i,j),中值滤波的输出fm(I,j)为:fM(x,y)=Med{f(i,j)}(1)

其中i,j在所选定的滑动窗口内。

铜箔基板疵点的形成有多种因素,如人为造成的污点、油滴、水印等,或线路板生产过程中产生的划痕、折边等缺陷。本文以水印疵点为例进行疵点的图像处理与识别,经过5点中值滤波预处理后的图像。

为进行疵点的特片提取和参数测量,首先需要将疵点所在的区域从整体图像中分离出来。在计算机图像处理中区域分割与提取的方法多种多样,可划分为阈值法、边缘检测、区域生长等类型。直接利用阈值法进行区域检测具有运算量小、算法简单、速度快等优点。但在光照强度不均、目标与背景无明显灰度差的情况下,阈值的选取较困难。若采和合适的边缘检测器对图像进行处理,可以很好地克服光照影响,从而取得较好的检测效果。本文采取边缘检测与阈值法相结合,实现目标的提取。

目前已经提出了如Sobel算子、Prewitt算子、Lapalas算法、Kirsch算子等多种有效的边缘提取算子。Sobel边缘检测算子有较低的计算代价,容易实现,是常用的一种梯度算子。

Sobel算子由水平垂直两个正模板组成,它能够同时检测水平方向和垂直方向的边缘。采和Sobel边缘检测后得到灰度图像G(x,y)即,边缘图像。该图像包含边缘幅值信息。如果边缘检测器输出值较在,则对应于局部边缘;如果输出值较小,则对应于无边缘的区域。因此在边缘检测后,还要进行阈值处理。本文采用矩法选取阈值。实验表明,经两次Sobel边缘检测后边缘区域较明显。

经过上以图像分析,水印区域得到明显的区分。疵点图像区域的分割为形态特征提取提供条件,边界存在明显缺损,这将严重影响参数测量的准确性。对此,可以采数学形态学的方法进行疵点轮廓边界缺损补偿。本文采用公式描述的闭运算方式,即对目标先膨胀再腐蚀。该方法具有填充细小空洞、链接邻近物体、在不明显改变物体面积和现状的情况下平滑边界的作用。

 

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本文章由 PCBH 于2019年01月03日发布在PCB基础知识分类下,
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王先生