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随着工业技术的快速发展,FPC(Flexible Printed Circuit,柔性印刷线路板)以其质量轻、厚度薄、可自由弯曲等优势被广泛应用于航天、军事、通讯、消费品等领域。但受生产和工艺技能局限,工业现场的FPC板存在质量问题,而传统人工检测法成本高、效率低,且受主观意识影响难以保证检测质量,因此研制一种快速高效的检测手段迫在眉睫,而基于图像处理的视觉检测技术以其非接触、高智能等特点成为工业发展的趋势。与印制PCB板相比,柔性的FPC板成像容易发生形变。因此,基于印制PCB的检测算法不能直接套用在FPC缺陷检测中,需要为其制定专门的质量检测方法。本文针对工业生产线上出产的各种键盘FPC板进行质量检测,对于已传输到计算机内存的图像数据,通过图像处理方式提取线路常规缺陷(断路、短路、凸起、残缺等)信息并显示。本文算法研究主要集中在如下几个方面:(1)在现有的线路板检测算法基础上,基于模板匹配思想,首先从全局匹配角度进行FPC缺陷检测方法研究。针对FPC图像变形,图像无法完全配准现象,研究了基于局部范围匹配的FPC缺陷检测方法。(2)考虑模板匹配方法的不足,研究了基于线路特征的FPC缺陷检测方法:首先研究了基于线路轮廓特征的缺陷检测方法,但受图像幅面影响,算法运算速度过慢,不利于工业现场自动化生产。在此基础上研究了基于骨架端点和节点特征的FPC缺陷检测方法,实验证明方法可以快速定位规则线路上的瑕疵信息,但针对线路较为复杂的LED灯异形线路,由于无法诠释线路有效轮廓,出现误判。(3)针对模板匹配与图像骨架均不能实现整幅线路板缺陷检测的问题,文章综合考虑模板匹配法和提取线路特征的优势,提出将图像骨架集与模板匹配相结合的混合型检测方法,并就此方案在Windows环境下利用C++软件环境实现FPC缺陷检测系统,包括图像采集控制、缺陷检测与处理、数据通信控制等功能模块。针对尺寸为680mm×450mm(约16384×24285像素)的FPC裸板,通过大量的实时印刷检测实验,算法可以检测缺陷类型及平均检测速度满足质检要求,在工业现场得以应用。