电路板元器件缺陷检测研究
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摘要：电路板元器件缺陷检测是电路板制造过程中重要的环节，本文采用图像处理的方法，设计了一套电路板缺陷检测系统，用于检查电路板上的元器件缺陷。通过试验表明，该系统可以正确检测出电路板中的元器件缺陷，提高电路板检测的效率。
关键词：模板匹配;元器件缺陷;检测系统
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）03-0110-02
0 引言
随着航天产品的小型化设计，电路板上器件密度越来越大。为了提高调试阶段的可靠性，提高印制板的检视效率及准确率，设计了一个电路板缺陷检测系统，以电路板图像作为输入，来检测电路板上的漏（未）装器件、错装器件以及器件极性错误，通过电路板的系统检测试验表明，该系统可以正确检测出电路板中的器件缺陷，提高电路板检视的效率。
1 电路板缺陷分类
在电路板的制造过程中，任何一个环节错误，都会导致最终电路板存在缺陷。电路板的制造环节包括：PCB制造、器件装配以及焊接。相对应的电路板缺陷可以分类为PCB缺陷、器件缺陷以及焊点缺陷。本系统主要研究元器件缺陷检测，缺陷包括：器件漏装、器件装错、器件极性装错。
2 电路板缺陷检测系统
电路板缺陷检测系统的核心是检测系统。包括器件检测和调试器件检测。器件检测完成对电路板器件缺陷的检测，包括检测未装器件、装错器件、器件极性错误;调试器件检测只检测特定器件存在的缺陷。
设计的电路板缺陷检测系统采用模板匹配的方法进行设计，主要包括以下几个模块：输入、预处理、器件检测、调试器件检测、器件库、结果呈现。整个系统用户介入和控制都是通过UI（用户界面）来实现的。
电路板缺陷检测系统的输入包括：（1）器件装备列表文件;（2）电路板图像;（3）电路板的物理标记点坐标;（4）电路板图像上的标记点坐标;（5）如果是检测调试器件，那么还包括需要检测的器件的名称等信息。
预处理包括：必要时的电路板图像90°旋转、电路板校平。
2.1 物理坐标和图像坐标之间的映射确定
在电路板缺陷检测中，器件的物理坐标与电路板图像中的图像坐标的对应关系非常重要。因为只有知道了器件物理坐标和电路板图像上的器件坐标的对应关系，才有可能在图像上找到器件并对其进行检测。反过来，只有知道了电路板图像上的器件坐标与其物理坐标的对应关系，才可能把器件加入到器件模板库中。
在本文所设计的电路板缺陷检测系统中，器件物理坐标和器件图像坐标之间的映射关系是依赖用户输入的M个（M=3或M=4）物理标记点（MarkX[]，MarkY[]）以及用户输入的对应图像标记点（RefX[]，RefY[]）来确定。
在M=3的情形下，由于只有三组对应点，因此物理坐标和图像坐标之间的对应关系只能用仿射变换来描述：
采用行列式求值直接求解上面的方程组。这样就得到物理坐标到图像x坐标的仿射映射关系系数（a，b，c）。类似的，可以得到物理坐标到图像y坐标的仿射映射关系系数（d，e，f）。
2.2 工程组织
要进行缺陷电路板在本文设计的系统中按工程来组织。检测工程采用xml格式描述。在检测工程中包括：电路板图像文件信息、物理标记点信息、对应的图像标记点信息、校平信息、器件装配列表文件信息、GERBER文件信息以及检测使用的器件库信息等。
2.3 装配列表文件信息导入
为了解析并把器件装配文件导入到电路板缺陷检测软件中，设计了CMsExecl类。该类主要依靠EXCEL提供的COM接口完成对器件装配列表文件的读取。
该类中的成员：pXlApp，pXlBook都是与Excel文档对应的，如pXlApp表示Excel应用，而pXlBook為其中的一个打开的book等。
该类中的成员函数：Initialize和Terminate完成初始化和清理，核心成员函数是Open和LoadContent，他们打开并读入期间装配文件的内容。
2.4 器件库
电路板缺陷检测系统中，主要采用模板匹配的方法来检测器件缺陷，因此器件模板是系统的重要组成部分。所有器件模板在本文所设计的系统中组织在一起，构成器件库。器件库既包含模板器件的图像同时还包含器件的属性信息，即器件的名称、类型（电阻、电容或芯片等）、极性、参数、尺寸、装配角度等信息。
2.5 基于模板匹配的器件检测算法
器件库里面的器件模板在和电路板图像的目标器件位置进行匹配时采用模板匹配的方法。匹配的准则是归一化的互相关系数。假设电路板图像的强度为<IR（x，y），IG（x，y），IB（x，y）>，而模板的强度为<PR（x，y），PG（x，y），PB（x，y）>，那么在图像的待匹配位置（xc，yc）的归一化互相关系数如下计算：
在上式中，IR是电路板图像在模板覆盖的匹配区域里面的R通道强度均值。PR为器件模板的R通道强度均值。σIR为电路板图像在器件模板匹配覆盖区域里面的R通道的强度标准差。σPR为器件模板的R通道强度标准差。而n为器件模板的大小。
实际上，计算归一化互相关系数可以针对图像和模板的强度来进行，即不考虑单个颜色通道。但实验发现，单纯使用强度来计算归一化互相关系数，匹配并不理想，所以系统针对模板和图像的每一个通道分别在匹配区域计算归一化相关系数：ρR，ρG，ρB，并按照下面的公式得到归一化相关系数：
ρ=0.3×ρR+0.6×ρG+0.1×ρB
式中的权重经过实验发现是最佳的。
电路板缺陷检测系统的核心功能-器件检测系统，主要包含如下几个步骤：（1）遍历器件装配列表中的所有位于当前电路板面（正面或者反面）的器件。（2） 对于每一个器件，搜索器件库，找到与该器件信息相符的所有模板。（3）用模板逐一对器件进行匹配。匹配过程中当然还包含有对模板的放大，缩小处理，以及按照实际器件的装配方位进行旋转。匹配过程会在匹配成功或者所有模板都匹配完时结束。（4）记录器件的检测结果。 3 实验结果及分析
本文提出的电路板缺陷检测系统，采用VS2013平台，C++编程语言进行实现。涉及的源代码文件超过177个，源代码行数大于60000行。
图1左边给出一块电路板的缺陷检测结果。从图中可以看出，该电路板的这一面（正面）共包含142个器件。全部（142）进行了检测，检测出112个正确器件，30个错误器件，在错误器件中包括15个未检测器件。这里所谓的未检测器件是指因为没有器件模板而没有进行检测的器件，这些器件都归到错误器件一类。
图1右边给出了逐一浏览检测到的错误器件的界面截图。可以看出，在浏览控制窗口不但显示出了当前浏览器件的图像（上部），还显示出了该器件的详细信息（中部）。
通过上述检测结果对话框，可以查看正確器件的列表，错误器件的列表。同时，可以逐一浏览正确器件和错误器件。
4 结语
采用图像处理的方式的电路板元器件缺陷检测系统，能检测出未装器件、装错器件、器件极性装错等器件缺陷。从实际系统检测试验结果可知，系统能够正确完成器件缺陷的检测，大大提高多品种，小批量产品的检测效率。
参考文献
[1] 李程鹏.AOI技术在表面贴装质量智能检测中的应用研究[D].华南理工大学，2010.
Research on defect Detection of components in Circuit Board
HUANG Yan-jun，ZHANG Jie，LIN Xing-yong，ZHANG Ming-dong
（Shanghai Areospace Electronic Technology Institute，Shanghai 201109）
Abstract：Defect detection of components in Circuit Board is a very important part in the process of circuit board manufacturing，In the paper a PCB defect detection system is designed by using image processing method. It is used to check the defects of components on PCB. The actual test shows that the system can correctly detect the defects of components in the circuit board and improve the efficiency of circuit board inspection.
Key words：template matching; component defect; detecting system
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