摘 要： 針對(duì)PCB中IC芯片的管腳焊接的在線檢測(cè)問(wèn)題，提出一種IC芯片管腳圖像的定位、分割和焊接缺陷的頻域" title="頻域">頻域檢測(cè)算法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種算法對(duì)PCB中IC芯片的管腳焊接缺陷檢測(cè)" title="缺陷檢測(cè)">缺陷檢測(cè)的識(shí)別正確率高，誤檢率小，具有很好的魯棒性" title="魯棒性">魯棒性。
關(guān)鍵詞： PCB檢測(cè)； 模板匹配" title="模板匹配">模板匹配； 頻域?yàn)V波
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隨著電子元器件產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)印制電路板PCB（Printed Circuit Board）加工業(yè)提出了更高的要求。國(guó)外各大公司目前普遍采用光學(xué)設(shè)備結(jié)合圖像處理軟件完成PCB加工的檢測(cè), 而國(guó)內(nèi)在這方面的研究工作尚處于起步階段。如何采用相應(yīng)的圖像識(shí)別算法和優(yōu)化方案滿足PCB檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和高速高精度要求, 是該類設(shè)備國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程中迫切需要解決的問(wèn)題。集成電路IC (Integrated Circuit)芯片如小型方塊平面封裝QFP(Quad Flat Package)等由于其管腳多、間距小、焊接精度要求高，對(duì)缺陷檢測(cè)的識(shí)別正確率和誤檢率都要求很高，這就要求圖像識(shí)別的魯棒性要好，因而也成為PCB檢測(cè)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
1 IC芯片焊接檢測(cè)任務(wù)
IC芯片焊接檢測(cè)是通過(guò)圖像識(shí)別算法對(duì)PCB上焊接的IC芯片管腳進(jìn)行有關(guān)的檢測(cè)，主要步驟包括：(1) PCB圖像中IC圖像的定位和提取。(2)IC圖像中管腳焊接圖像部分的分割和提取。(3)IC管腳焊接的缺陷檢測(cè)：檢測(cè)管腳間短路、缺焊等。IC管腳焊接的缺陷檢測(cè)結(jié)果是判斷該IC乃至整個(gè)PCB能否正常工作的依據(jù)。下面以 QFP芯片為例，介紹相關(guān)的算法及其實(shí)現(xiàn)。
2 IC芯片管腳的焊接檢測(cè)算法
2.1 IC芯片管腳的焊接檢測(cè)算法流程
IC芯片管腳的焊接檢測(cè)算法分為圖像獲取、圖像匹配、圖像分割、圖像頻域變換和檢測(cè)等幾個(gè)步驟，具體流程如圖1所示。
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2.2? PCB圖像的獲取
用相機(jī)在規(guī)定位置對(duì)PCB板正面拍攝，得到符合檢測(cè)規(guī)定的位置和尺寸要求的PCB圖像。為了便于后面IC芯片的模板匹配，必須使PCB和IC芯片模板在圖像尺寸和實(shí)際尺寸的比例上趨于一致。
2.3 PCB圖像中IC芯片部分的定位提取
由于IC芯片模板很容易獲得，因此采用模板匹配算法[1]來(lái)定位和提取PCB圖像中的IC芯片圖像。假設(shè)有IC芯片的模板圖像P0，拍攝到的PCB圖像P1，由于圖像獲取時(shí)已經(jīng)考慮到圖像和實(shí)際尺寸的比例上的一致性，因此可以用P0直接在P1區(qū)域內(nèi)進(jìn)行模板匹配。對(duì)圖像P0和P1采用互相關(guān)運(yùn)算，互相關(guān)值最大的位置即是要提取的IC圖像的中心位置，再根據(jù)IC芯片的相應(yīng)尺寸，提取出IC芯片圖像。具體實(shí)現(xiàn)時(shí)為提高效率可以采用粗精匹配結(jié)合、限制最大匹配誤差等優(yōu)化方法。但模板匹配算法的角度計(jì)算精度不高，可以在后面分割管腳后利用幾何原理計(jì)算出較為精確的偏角，進(jìn)行進(jìn)一步修正。
2.4 IC芯片圖像中的四邊管腳圖像的提取
為判定是否存在焊接缺陷，只考慮IC芯片中的四邊管腳圖像（芯片中心的型號(hào)等信息，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可以去除掉）。可以通過(guò)以下步驟把四邊管腳從IC芯片圖像中分割出來(lái)。
(1) 閾值分割" title="閾值分割">閾值分割
進(jìn)行閾值分割得到較為清晰的管腳的二值圖像如圖2所示。
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(2) 膨脹
假設(shè)管腳間距為Dist，寬度為Width，則膨脹的次數(shù)m=（Dist-Width）/2+1；將圖2經(jīng)m次膨脹運(yùn)算后得到較為完整的四邊管腳區(qū)域圖像如圖3所示。
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(3) 點(diǎn)分析
點(diǎn)分析中將任一像素上下左右以及對(duì)角的相鄰八個(gè)像素中任何一個(gè)與其灰度值相同的像素都認(rèn)為是同一個(gè)點(diǎn)[2]。通過(guò)對(duì)圖3進(jìn)行點(diǎn)分析可以確定四個(gè)“點(diǎn)”（一個(gè)“點(diǎn)”即是一邊的管腳區(qū)域）的中心坐標(biāo)xjmean、yjmean及其分別在 X和Y方向上的最大坐標(biāo)和最小坐標(biāo)(xjmax，xjmin，yjmax、yjmin，j=1，2，3，4)。中心坐標(biāo)xjmean，yjmean通過(guò)計(jì)算該“點(diǎn)”的所有像素坐標(biāo)的算術(shù)平均值得到。
(4) 分割
根據(jù)點(diǎn)分析的結(jié)果即可將四邊管腳區(qū)域分別從原圖中分割出來(lái)，如圖4、圖5所示。
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(5) 管腳圖像修正
如圖6所示，設(shè)管腳區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)為P0、P1、P2、P3，則它們的坐標(biāo)分別為（xjmin，yj1）、（xj1，yjmin）、（xjmax，yj2）、（xj2，yjmax），其中，xjmax、xjmin、yjmax和yjmin是前面點(diǎn)分析的結(jié)果，xj1是“點(diǎn)”區(qū)域中縱坐標(biāo)為yjmin的像素的橫坐標(biāo)（如果不止一個(gè)像素點(diǎn)，則設(shè)為這些像素的橫坐標(biāo)的均值），同理可得xj2、yj1、yj2。根據(jù)幾何原理，考慮“點(diǎn)”區(qū)域（P0，P1，P2，P3）為一個(gè)近似的矩形，分別計(jì)算近似的管腳邊緣擬和線段P0P1、P1P2、P2P3、P3P0的斜率，再取其均值，就可以得到近似的管腳傾斜角度θ。
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然后以前面點(diǎn)分析中得到的中心坐標(biāo)xjmean、yjmean為旋轉(zhuǎn)中心，θ為旋轉(zhuǎn)角度，對(duì)管腳圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)得到擺正
位置的管腳圖像。
2.5? 四邊管腳圖像的頻域檢測(cè)
頻域檢測(cè)的過(guò)程如下：首先對(duì)管腳圖像進(jìn)行FFT, 并通過(guò)設(shè)計(jì)濾波器來(lái)去除管腳紋理的方向性, 再進(jìn)行IFFT得到缺陷圖像, 然后對(duì)缺陷圖像進(jìn)行閾值分割, 最后通過(guò)形態(tài)學(xué)運(yùn)算去除掉紋理分割噪聲和干擾, 實(shí)現(xiàn)缺陷目標(biāo)與背景的分離。
2.5.1 對(duì)每邊的管腳圖像進(jìn)行FFT變換后再進(jìn)行濾波
標(biāo)準(zhǔn)管腳圖像是垂直方向黑白（灰度深淺）相間的灰度條，紋理特征非常明顯，而且由于管腳之間的間隔相同，頻率單一，主要能量分布在一條很窄的頻帶上；在大多數(shù)情況下，有缺陷的管腳圖像， 其缺陷紋理方向與管腳的主紋理方向不一致（如管腳間焊接短路相連的部分等），即使方向一致（如管腳缺焊等），也會(huì)破壞原來(lái)圖像的單一頻率，產(chǎn)生其他頻率成分；從缺陷紋理的能量來(lái)看, 由于缺陷紋理遠(yuǎn)小于主紋理的頻譜能量, 因此，通過(guò)找出頻譜能量集中的主紋理方向, 并濾除這些主紋理方向的頻譜,就可以有效增強(qiáng)缺陷紋理的圖像, 再通過(guò)圖像分割方法就可提取缺陷紋理。
因此，可以設(shè)計(jì)水平方向的窄帶頻域?yàn)V波器[3]。由于頻域?yàn)V波器采用矩形時(shí)會(huì)產(chǎn)生振鈴現(xiàn)象, 并容易引起圖像模糊, 可以選擇Butterworth、Chebyshev和Gaussian 濾波器, 在本文的實(shí)驗(yàn)中, Buttterworth 濾波器的效果較好。
2.5.2 對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行IFFT，獲取缺陷圖像
進(jìn)行IFFT后，濾波的結(jié)果使缺陷部分得到顯著增強(qiáng)，正常管腳圖像部分被抑制。為了得到管腳焊接缺陷判別的有效依據(jù)，還要進(jìn)行以下處理：
(1) 閾值分割
對(duì)缺陷圖像進(jìn)行直方圖分析。 由于缺陷部分的灰度和主紋理部分對(duì)比明顯，可以采用簡(jiǎn)單的閾值分割方法來(lái)區(qū)分缺陷和背景圖像。
(2) 噪聲抑制
考慮到噪聲是隨機(jī)的, 其在二值圖像上為隨機(jī)分布的孤立點(diǎn), 而紋理缺陷則有一定的形狀。實(shí)踐證明, 對(duì)圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算, 不僅可以消除這些孤立點(diǎn), 同時(shí)也可消除由于圖像分割而產(chǎn)生的誤差。
2.5.3 焊接缺陷的判定
首先，要確定判定焊接缺陷的頻譜能量的閾值，即當(dāng)缺陷紋理的頻譜能量大于某個(gè)規(guī)定值時(shí)，判定有焊接缺陷；小于該值時(shí)，認(rèn)為是噪聲，判定無(wú)焊接缺陷。實(shí)驗(yàn)中，可以通過(guò)多次測(cè)試得到該閾值的經(jīng)驗(yàn)值。此部分歸入專家數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的建立，不在本文中深入討論。
3 IC芯片管腳的焊接檢測(cè)的仿真與實(shí)驗(yàn)
3.1? 管腳圖像頻域檢測(cè)的MATLAB仿真
(1) 取一個(gè)含有缺陷（有一個(gè)管腳缺焊）的管腳圖像，如圖7所示。
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(2) 對(duì)管腳圖像進(jìn)行FFT變換后，其頻譜圖像如圖8所示。
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(3) 設(shè)計(jì)Buttterworth 濾波器，其頻譜圖像如圖9所示。
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(4) 用Buttterworth 濾波器對(duì)管腳圖像進(jìn)行濾波后，其頻譜圖像如圖10所示。
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(5) 再進(jìn)行IFFT變換后，得到缺陷圖像及其直方圖，如圖11和12所示。
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由圖11可見(jiàn)，缺陷部分得到顯著增強(qiáng)，正常管腳圖像部分被抑制。由直方圖也可以看出，在缺陷位置（缺焊的管腳處）產(chǎn)生一個(gè)高灰度值區(qū)域。
(6) 閾值分割得到去除背景后的明顯的缺陷圖像，如圖13所示。
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3.2 PCB的IC芯片焊接檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案
考慮到PCB焊接檢測(cè)在工程中的實(shí)際應(yīng)用以及對(duì)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求，采用CCD相機(jī)拍攝，將采集到的PCB圖像送到POWERPC的板卡，由板卡上運(yùn)行的嵌入式系統(tǒng)及其相應(yīng)軟件（服務(wù)器端）實(shí)現(xiàn)以上檢測(cè)算法，同時(shí)可在客戶端的PC機(jī)上對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行配置，最后的檢測(cè)結(jié)果也顯示在PC機(jī)上。該實(shí)現(xiàn)方案如圖14所示。
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3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和改進(jìn)方向
為了驗(yàn)證本文提出的缺陷檢測(cè)算法的效果，用兩種類型的缺陷樣本圖像進(jìn)行了測(cè)試，實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
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實(shí)驗(yàn)中對(duì)管腳間短路、缺焊的缺陷檢測(cè)識(shí)別正確率在95％以上，對(duì)管腳焊接彎折的缺陷檢測(cè)識(shí)別正確率在90％以上。檢測(cè)結(jié)果表明：(1) 管腳間短路、缺焊在管腳圖像頻譜中產(chǎn)生的缺陷頻譜與管腳主紋理的頻譜反差較大，濾波后圖像中的缺陷與背景灰度差距大，因此檢測(cè)正確率高。(2)管腳焊接彎折時(shí)的頻譜反差較小，因此檢測(cè)正確率也較低。
為了改進(jìn)檢測(cè)效率，一方面可以對(duì)分割出來(lái)的四邊管腳圖像進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)處理，如對(duì)管腳的邊緣增強(qiáng)和邊界銳化，并借助形態(tài)學(xué)方法得到比較規(guī)整的管腳圖像，使得管腳的主紋理頻譜更加集中，另一方面可以根據(jù)管腳頻譜的特性設(shè)計(jì)更為合適的Buttterworth 濾波器，使得主紋理的頻譜得到更有效的抑制。但兩者都可能進(jìn)一步降低頻域檢測(cè)的速度。
本文針對(duì)PCB檢測(cè)中IC芯片定位及管腳焊接檢測(cè)提出了一種基于頻域的圖像檢測(cè)算法，并用MATLAB軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，給出了測(cè)試方案和結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，該算法在速度和精度方面都可以基本滿足PCB生產(chǎn)過(guò)程中在線檢測(cè)的要求，具有較好的魯棒性和實(shí)用性。
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