PCB缺陷智能检测系统的研究.doc

PCB缺陷智能检测系统的研究122020年4月19日文档仅供参考PCB缺陷智能检测系统的研究当今世界正在向信息化时代迈进，信息已经成为社会经济发展的血液和润滑剂；现代信息技术产业的不断渗透，改变着人们的日常生活和工作，使信息产业正逐步成为全球最大的产业之一。而 PCB 板作为信息化技术的载体，正发挥着越来越重要的作用。因此，如何获取高质量的 PCB 板已成为电子制造行业非常重视的核心问题。随着机器视觉、数字图像处理、模式识别和智能机器人等技术的快速发展，人们对产品的性能和质量有着更高的要求。由于人眼检测远远不能够满足工业生产的需求，因此利用机器视觉代替人眼来进行全自动的产品质量检测和工艺验证已变成工业发展的趋势。经济的快速发展促使人工成本的不断增长，为谋求利益最大化，越来越多的厂商广泛应用视觉检测装置。因为与人工检测相比，视觉检测的优势是显而易见的。它不但能够降低成本，保证产品的质量，而且还能提高生成效率。因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工业领域，为产品的质量控制和系统的可靠稳定运行提供重要技术保障。本文研究的 PCB 智能视觉检测系统就是机器视觉在工业检测中的一个典型应用。1. 智能检测技术概述检测技术及检测系统经历了由机械仪表到光学仪表、电动量仪、自动化检测系统及智能仪器的发展历程，如图1所示。随着人工智能原理及技术的发展，人工神经网络技术、专家系统、模式识别技术等在检测中的应用，更进一步促进了检测智能化的进程，成为 21 世纪检测技术的发展方向。图1. 检测技术的发展历程一般来说，“智能”是指一种能随外界条件的变化，确定正确行动的能力。也就是说智能是随外界条件的变化正确地进行分析判断和决策的能力。智能检测包括两方面的含义：一方面，在传统检测控制的基础上，引入人工智能的方法，实现智能检测控制，提高传统检测控制系统的性能；另一方面，利用人工智能的思想构成新型的检测控制系统。智能检测系统是以微型计算机、微处理器为核心的数据采集系统与传感器相结合，以检测和智能化处理为目的的系统。不同的检测应用对智能化水平的要求不相同，片面追求高智能化一般会增加不必要的系统开发成本与维护费用。检测智能化的方法大致能够分为两类：一类是传感信号处理方法；另一类是以知识为基础的决策处理方法。典型的智能检测系统经常是两种方法或子系统的混合。智能检测系统的典型框图如图2所示。由图可知，所谓智能检测，应当包含测量，检验，故障诊断，信息处理和决策输出等多种内容，具有比传统的“测量”远远丰富的范畴，是检测设备模仿人类专家信息综合处理能力的结晶。系统中，敏感元件主要是传感器，它在智能检测系统中的作用是将各种非电量信号转换成电信号，实现系统对测量对象的识别。因此，传感器是智能检测系统的主要信息来源，其性能决定了智能检测系统的检测性能。传感信号处理系统以传感信号调理为主，主要经过硬件和少量软件实现。知识处理系统主要利用显式及隐式存储知识及数据，经过各种人工智能的方法实现环境识别处理和信息融合。图2 智能检测系统典型框图在检测技术领域，智能化检测一般能够分为三个层次，即初级智能化、中级智能化以及高级智能化。（1）初级智能化初级智能化只是把微处理器或微型计算机与传统的检测方法结合起来。它的主要特征是：实现数据的自动采集、存储与记录；利用计算机的数据处理功能进行简单的测量数据的处理，例如，被测量的单位换算和传感器的非线性补偿；利用多次测量和平均化处理消除随机杆扰，提高测量精度；采用按键式面板经过按键输入各种常数及控制信息。（2）中级智能化中级智能化是检测系统或仪器具有部分自治功能。它除了具有初级智能化的功能外，还具有自校正、自补偿、自动量程切换、自诊断、自学习功能；具有自动进行指标判断、逻辑操作、极限控制及程序控制的功能。当前大部分智能仪器或智能检测系统属于这一类。（3）高级智能化高级智能化是检测技术与人工智能原理相结合，利用人工智能的原理和方法改进传统的检测方法。其主要特征为具有知识处理功能。利用领域知识和经验知识经过人工神经网络技术和专家系统解决检测中的问题，具有特征提取、自动识别、冲突消解和决策的能力；有多维检测和数据融合功能，可实现检测系统的高精度集成并经过环境因素补偿提高检测精度；具有“变尺度窗口”；经过动态过程参数预测，可自动实时调整增益与偏置量，实现自适应检测；具有网络通信和远程控制功能，可实现分布式测量与控制；具有视觉、听觉等高级检测功能。2.智能检测控制技术应用智能检测控制技术是为了适应自动控制的发展，将人工智能理论与技术运用到自动控制中而发展起来的一门新兴技术，其应用领域非常广泛，下面列举它在某些领域的工程应用情况。 (1)在工业生产领域的应用.生产运行数据采集和控制生产运行数据采集和控制的主要任务是对生产设备运行情况进行监视和数据采集。系统与运行数据采集终端相接，一方面承担数据的直接采集和控制任务，另一方面负责与操作人员进行通信联系。系统经过跟踪产品的整个生产过程，检测出不合格产品产生在生产线过程的哪个环节，进而得出生产设备容易产生差错的环节，从而针对该环节进行特殊处理来提高系统的性能。因此，合理的利用采集到的运行数据能够使生产控制更加容易。.质量检查与控制智能检测控制系统最直接的应用就是进行质量检查与控制。常见方法是利用声学原理进行产品质量检查与控制，例如，一台正常运行的柴油机将产生一定的噪声频谱，一旦出现噪声频谱异常，就预示着机器将在短期内出现故障。装在柴油机上的检测系统能够及时发现这些潜在故障并进行相应的预防性维修，使潜在故障能够得到及时排除。这种原理还可用于防止图案的监视，薄膜或薄板外表面的监视等。.检验设备自动化检验设备主要用于产品的中间检查和最后检查。智能检测与控制技术应用于检验设备，是检验自动化。智能检验设备一般装有检查程序，合格的产品可顺利地经过生产线，对于有缺陷的产品能自动找出原因。(2)在能源领域的应用智能检测控制技术能够应用于能源技术的很多领域。例如，在各种类型的发电厂（热电厂、水电厂、核电厂）中，智能监控能够承担专职的监视、控制和安全技术等任务。在能源的分配和使用领域，智能监控也能够实现动态分配及合理监控。(3)在交通领域的应用在国外，智能检测技术已广泛应用于公路交通管理，经过对实际车流和人流进行监测，使红绿灯的交替时间间隔根据实际情况而改变。(4)在实验室自动化的应用许多物理和化学实验设备对数据采集的能力要求很高，各种类型的谱仪就属于这一类。(5)在军事领域的应用先进的智能检测控制技术在军事领域的应用十分广泛，如美国的电子哨兵等。(6)在医疗领域的应用在医疗领域的许多问题如果不采用计算机、不采用智能监控技术就无法解决，有的即使解决也十分烦琐。例如，图像处理，监控人体生物信号（心电图、脑电图、肌电图等），监视病理变化等。总之，智能检测控制技术应用领域是相当广泛的，绝不局限于所列举的这些。3.机器视觉众所周知，人类感知的外界信息中，大约80%是经过视觉感应，这种客观现象使得当前的研究内容以视觉信息为主。自从计算机诞生以后，随着制造业的快速发展，人们迫切的期待机器代替人眼来做测量和检测，因此，产生了机器视觉技术。机器视觉顾名思义是指利用计算机来实现人眼的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观三维世界的识别。从原理上分，机器视觉主要由三部分组成：图像采集、图像处理以及分析、输出或显示；从硬件上来分也主要由三部分组成：镜头、CCD照相机、图像处理单元（或图像捕获卡），但这只是从狭义上分析机器视觉硬件的组成，其实机器视觉硬件部分还包括了光源、电脑、外围运动控制模块、监视器、通讯/输入输出单元等。其结构组成如图3所示。图3. 机器视觉系统构造图机器视觉系统又称工业视觉系统，它综合了光学、电子、机械、计算机软硬件、数字图像处理等多方面的技术，利用机器来代替人眼来进行各种判断和测量。机器视觉系统能够提高生产的柔性和自动化程度，与人眼视觉检测相比，它有很多方面的优势。机器视觉检测系统涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个科学领域。它利用 CCD 照相机将待测物体转换成图像信号，将其传送至专用的图像处理软件进行处理，根据图像的特征信息，图像处理软件能够判断出待测物体中目标的尺寸、数量、长度、位置以及外观信息等等，然后根据人为预先设定的标准来判断产品合格与否，并输出其决策信息给执行设备，实现自动识别与分拣功能。一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如图4所示：图4 机器视觉系统的工作流程图随着工业现代化的发展，由于机器视觉系统具备信息集成和自动处理的优点，已经广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域，为企业及用户提供更优的产品品质及完美解决方案。根据机器视觉系统在工业生产线上的应用，能够将机器视觉系统分为三大类：第一类是应用于定位。这类机器视觉系统能够自动判断出感兴趣的物体或产品在什么位置，并将位置信息经过一定的通讯协议输出。此类机器视觉系统多用于全自动装配和生产，如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。第二类是应用于测量，也就是能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等。第三类是应用于缺陷检测，也是视觉系统最常见的一项功能，它能够检测产品表面的相关信息，如：包装正误，包装是否正确，印刷有无错误，表面有无刮伤或颗粒、破损，有无油污、灰尘，塑料件有无穿孔，雨雾注塑是否不良等。随着中国制造业的发展，对于机器视觉系统来说，无论是在技术方面还是需求方面都会有着跨越式的发展。虽然市场上已经有成熟的机器视觉系统，但其研究的发展前景依然很大。照当前的情况来看，其发展趋势主要有三方面：（一）改进机器视觉系统的用户接口，使越来越多的人能够轻易的学习和使用视觉系统；（二）使机器视觉工具成为操作简单的专用工具；（三）提高视觉系统的智能化程度，而且能克服更多的环境变化。在未来的几年内，由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。总之，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，能够预计它将在未来制造企业中得到越来越广泛的应用。