CN112116591B - 一种用于检测蚀刻电路通断路的方法 - Google Patents

一种用于检测蚀刻电路通断路的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112116591B
CN112116591B CN202011294733.2A CN202011294733A CN112116591B CN 112116591 B CN112116591 B CN 112116591B CN 202011294733 A CN202011294733 A CN 202011294733A CN 112116591 B CN112116591 B CN 112116591B
Authority
CN
China
Prior art keywords
circuit
etching
skeleton
defects
etched
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011294733.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112116591A (zh
Inventor
周煦成
吴垠
姜涌
杜亚玲
任培昊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gaoshi Technology Suzhou Co ltd
Original Assignee
Huizhou Govion Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huizhou Govion Technology Co ltd filed Critical Huizhou Govion Technology Co ltd
Priority to CN202011294733.2A priority Critical patent/CN112116591B/zh
Publication of CN112116591A publication Critical patent/CN112116591A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112116591B publication Critical patent/CN112116591B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/155—Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30141—Printed circuit board [PCB]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，步骤如下：S1：采集蚀刻电路的原始图像；S2：预处理，基于原始图像确定蚀刻电路的待测目标区域；S3：特征提取，提取目标区域的骨架及其接合点和端点，S4：连通性判断，根据接合点和端点的对应情况判断该处是否为缺陷，统计缺陷个数；S5：结果判断，根据缺陷个数判断该蚀刻电路是否NG。本发明相比传统技术对于产品制造工艺要求相对较低，对于图片质量要求也相对宽松，能够提取目标骨架即可；传统技术的适用性相对较低，而本发明则只需调整提取目标区域的方法，后续步骤可延用；检测电路有分支但未发生短路的情况，可根据骨架端点和连接点的关系判断，准确率高。

Description

一种用于检测蚀刻电路通断路的方法
技术领域
本发明涉及一种机器视觉检测算法开发领域，具体一种检测蚀刻电路的通断路的方法。该检测算法利用图像的骨架对蚀刻电路的连通性进行判断，完成蚀刻电路的通断路检测。
背景技术
印刷电路板（Print Circuit Board，PCB）是电子产品的主要基础零部件，享有“电子产品之母”的美誉。近年来，随着电子工业的迅猛发展，PCB制造行业的发展也非常迅速。在PCB制造的众多工序中，刻蚀是最为重要的工序之一。刻蚀工序在PCB制造过程中非常重要，控制好所蚀刻过程质量是保证质量和性能的关键。基于上述现状，检测刻蚀电路的质量尤为重要。
现有技术中对蚀刻电路的检测方法中需要首先选取合适的产品制作模板，保存模板后才可以进行检测，检测中首先需读取模板，然后提取蚀刻电路与模板作差来判断检测产品的缺陷。传统技术需选取合适的产品制作模板，对产品的生产工艺及精度要求较高；传统技术的适用性相对较低，因传统技术涉及制作模板，故当产品型号更换时，需重新调整提取目标区域的方法，重新制作模板，亦需重新调整作差后的筛选条件，成本较高；此外传统技术对于电路有分支，但并未发生短路的情况会造成误检。
发明内容
针对上述现有技术的缺陷，本发明提供了一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，检测算法步骤如下：
S1：采集蚀刻电路的原始图像；
S2：预处理，基于原始图像确定蚀刻电路的待测目标区域；
S3：特征提取，提取目标区域的骨架及其接合点和端点，所述骨架是指目标区域的中心轴，接合点即骨架分支的起始点；
S4：连通性判断，根据接合点和端点的对应情况判断该处是否为缺陷，统计缺陷个数；
S5：结果判断，根据缺陷个数判断该蚀刻电路是否NG。
进一步地，所述步骤S2包括：通过全局阈值分割、动态阈值分割、形态学开闭操作，确定原始图像中蚀刻电路的待测目标区域。
进一步地，动态阈值分割用于提取原始图像中的蚀刻电路部分，全局阈值分割、形态学开闭操作用于去除原始图像中背景部分的干扰，所述背景部分是原始图像中除去蚀刻电路部分的部分。以上阈值分割及形态学开闭操作均是采用图像处理软件现有的封装函数。
进一步地，求取目标区域的所有最大内接圆，将各圆心连接而成的区域提取为骨架。
进一步地，根据目标区域内的8邻域像素存在情况提取骨架接合点和端点；骨架提取及接合点、端点的提取亦是利用图像处理软件本身封装的函数完成。
进一步地，所述步骤S4包括：
（1）将S3中提取到端点中距离目标区域边缘20个像素内的端点去除；
（2）将S3中提取到结合点中的距离目标区域边缘20个像素内的接合点去除；
（3）将距离接合点10个像素内的端点去除；
（4）去除以上情况包含的接合点与端点后，剩下的端点即为目标缺陷。
进一步地，所述S5要包括：根据S4得到的缺陷个数判断蚀刻电路是否NG，若缺陷个数大于0,则该蚀刻电路NG；若缺陷个数为0，则该蚀刻电路OK，最后，将检测结果及蚀刻电路NG或蚀刻电路OK及缺陷位置输出，指导人工进行重新蚀刻，或重新补充导电银浆。
本发明相比传统方法具有以下优点：
（1）传统技术需选取合适的产品制作模板，对产品的生产工艺及精度要求较高。本发明对于产品制造工艺要求相对较低，对于图片质量要求也相对宽松，能够提取目标骨架即可；
（2）传统技术的适用性相对较低，因传统技术涉及制作模板，故当产品型号更换时，需重新调整提取目标区域的方法，重新制作模板，亦需重新调整作差后的筛选条件。而本发明则只需调整提取目标区域的方法，后续步骤可延用；
（3）传统技术对于电路有分支，但并未发生短路的情况会造成误检。本发明则可根据骨架端点和连接点的关系解决此类情况的发生，提高准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为传统的方法步骤。
图2为本发明的方法步骤。
图3为蚀刻电路断路缺陷的示意图。
图4为短路缺陷示意图。
图5为骨架示意图。
图6为接合点示意图。
图7为实施例一：短路缺陷图。
图8为黑色蚀刻电路区域骨架示意图。
图9为黑色蚀刻电路骨架端点示意图。
图10为实施例二：断路缺陷图。
图11为断路缺陷中黑色蚀刻电路区域示意图。
图12为断路缺陷图像中白色银浆区域示意图。
图13为白色银浆区域骨架示意图。
图14为白色银浆区域骨架端点示意图。
具体实施方式
为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
如图1所示，为现有技术中对蚀刻电路的检测方法，需要首先选取合适的产品制作模板，保存模板后才可以进行检测，检测中首先需读取模板，然后提取蚀刻电路与模板作差来判断检测产品的缺陷。
如图2所示，为本发明的检测蚀刻电路通断路的方法流程示意图，
S1：采集蚀刻电路的原始图像；
S2：预处理，基于原始图像确定蚀刻电路的待测目标区域；
S3：特征提取，提取目标区域的骨架及其接合点和端点，所述骨架是指目标区域的中心轴，接合点即骨架分支的起始点；
S4：连通性判断，根据接合点和端点的对应情况判断该处是否为缺陷，统计缺陷个数；
S5：结果判断，根据缺陷个数判断该蚀刻电路是否NG。
所述步骤S2即提取刻蚀电路，其包括：全局阈值分割、动态阈值分割、形态学开闭操作。全局阈值分割、形态学开闭操作用于去除原始图像中背景部分的干扰，所述背景部分是原始图像中除去蚀刻电路部分的部分。以上阈值分割及形态学开闭操作均是采用图像处理软件现有的封装函数。
所述步骤S3包括：骨架及其接合点、端点的提取；骨架即目标区域的中心轴，接合点即骨架分支的起始点。骨架的提取方法是求取目标区域的所有最大内接圆，各圆心连接而成的区域即为该区域的骨架。骨架中接合点和端点的提取则是根据当前像素点的8邻域像素存在情况进行判断；骨架提取及接合点、端点的提取亦是利用图像处理软件本身封装的函数完成。
所述步骤S4包括：
（1）将S3中提取到的端点中距离目标区域边缘20个像素内的端点去除；
（2）将S3中提取到的接合点中距离目标区域边缘20个像素内的接合点去除；
（3）将距离接合点10个像素内的端点去除；
（4）去除以上情况包含的接合点与端点后，剩下的端点即为目标缺陷。
所述S5要包括：根据S4得到的缺陷个数判断蚀刻电路是否NG，若缺陷个数大于0,则蚀刻电路NG；若缺陷个数为0，则蚀刻电路OK，最后，将检测结果及缺陷位置输出，指导人工进行重新蚀刻，或重新补充导电银浆。
如图3所示为蚀刻电路断路缺陷示意图。
如图4所示，方框内为短路缺陷示意图。
如图5所示，箭头所指的横向线为骨架，骨架为目标区域的中心轴区域。
如图6所示，方框内为接合点，接合点为骨架分支的起始点。
实施例一：短路缺陷
以下结合附图7-9对本发明中的短路缺陷检测做进一步说明。
S1：图像采集；
S2：预处理：通过全局阈值分割，再利用面积参数，将图片上方与下方不参与检测的区域去除；
S3：特征提取：利用大小为25的滤波核对图片进行均值滤波，然后利用动态阈值分割方法，结合面积、宽度和高度三个筛选参数，分割出黑色线路区域，如图8所示。最后提取黑色区域骨架，及骨架的端点、接合点，如图9所示；
S4：连通性判断：图9所示两点为骨架两个端点，距离图像边缘超过20个像素，故该两点并不处于图像的目标区域边缘，属于缺陷。
实施例二：断路缺陷
以下结合10-14本发明中的断路缺陷检测做进一步说明。
S1：图像采集；
S2：预处理：通过全局阈值分割，加上面积筛选参数，将图片上方与下方不参与检测的区域去除；
S3：特征提取：利用大小为25的滤波核对图片进行均值滤波，然后利用动态阈值分割方法，结合面积、宽度和高度三个筛选参数，分割出黑色线路区域，如图11所示。然后，将整个区域与提取的黑色蚀刻线路区域作差，得到白色银浆区域，如图12所示。最后，提取白色银浆区域骨架，及骨架的端点、接合点。其中，图13为骨架区域，图14为骨架的端点；
S4：连通性判断：图14所示两点为骨架两个端点，距离图像边缘超过20个像素，故该两点并不处于图像的目标区域边缘，属于缺陷。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集蚀刻电路的原始图像；
S2：预处理，基于原始图像确定蚀刻电路的待测目标区域；
S3：特征提取，提取目标区域的骨架及其接合点和端点，所述骨架是指目标区域的中心轴，接合点即骨架分支的起始点；
S4：连通性判断，根据接合点和端点的对应情况判断该处是否为缺陷，统计缺陷个数；所述步骤S4包括：（1）将S3中提取到的端点中距离目标区域边缘20个像素内的端点去除；（2）将S3中提取到的接合点中距离目标区域边缘10个像素内的接合点去除；（3）将距离接合点10个像素内端点去除；（4）去除以上情况包含的接合点与端点后，剩下的端点即为目标缺陷；
S5：结果判断，根据缺陷个数判断该蚀刻电路是否NG。
2.根据权利要求1所述的一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于：所述步骤S2包括：通过全局阈值分割、动态阈值分割、形态学开闭操作，确定原始图像中蚀刻电路的待测目标区域。
3.根据权利要求2所述的一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于：动态阈值分割用于提取原始图像中的蚀刻电路部分，全局阈值分割、形态学开闭操作用于去除原始图像中背景部分的干扰，所述背景部分是原始图像中除去蚀刻电路部分的部分。
4.根据权利要求1所述的一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于：通过求取目标区域的所有最大内接圆，将各圆心连接而成的区域提取为骨架。
5.根据权利要求1所述的一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于：根据目标区域内的8邻域像素存在情况提取骨架接合点和端点。
6.根据权利要求2或3所述的一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于：所述全局阈值分割、动态阈值分割、形态学开闭操作以及提取目标区域的骨架及其接合点和端点均是采用图像处理软件的封装函数完成。
7.根据权利要求1所述的一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于：
其中，所述步骤S5包括：根据S4得到的缺陷个数判断蚀刻电路是否NG，若缺陷个数大于0，则蚀刻电路NG；若缺陷个数为0，则蚀刻电路OK，最后，将蚀刻电路NG或蚀刻电路OK及缺陷位置输出。
8.根据权利要求7所述的一种用于检测蚀刻电路通断路的方法，其特征在于：所述步骤S5还包括将检测结果及缺陷位置输出后，指导人工进行重新蚀刻，或重新补充导电银浆。
CN202011294733.2A 2020-11-18 2020-11-18 一种用于检测蚀刻电路通断路的方法 Active CN112116591B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011294733.2A CN112116591B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种用于检测蚀刻电路通断路的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011294733.2A CN112116591B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种用于检测蚀刻电路通断路的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112116591A CN112116591A (zh) 2020-12-22
CN112116591B true CN112116591B (zh) 2021-03-30

Family

ID=73795015

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011294733.2A Active CN112116591B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种用于检测蚀刻电路通断路的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112116591B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116818797A (zh) * 2023-05-04 2023-09-29 四川德中智能科技有限公司 基于机器视觉的pcb裸板自动检测方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103049753A (zh) * 2012-06-04 2013-04-17 深圳市强华科技发展有限公司 基于骨架提取和距离变换来检测印刷电路板缺陷的方法
CN104657706A (zh) * 2015-01-27 2015-05-27 北京大学 基于图像的高铁线路线杆断裂与联接结构体异常检测方法
CN108510476A (zh) * 2018-03-14 2018-09-07 五邑大学 一种基于机器视觉的手机屏线路检测方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170372464A1 (en) * 2016-06-28 2017-12-28 Ngr Inc. Pattern inspection method and pattern inspection apparatus
CN107862282B (zh) * 2017-11-07 2020-06-16 深圳市金城保密技术有限公司 一种手指静脉识别与安全认证方法及其终端及系统
CN109584261B (zh) * 2018-10-26 2023-07-25 首都医科大学宣武医院 一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103049753A (zh) * 2012-06-04 2013-04-17 深圳市强华科技发展有限公司 基于骨架提取和距离变换来检测印刷电路板缺陷的方法
CN104657706A (zh) * 2015-01-27 2015-05-27 北京大学 基于图像的高铁线路线杆断裂与联接结构体异常检测方法
CN108510476A (zh) * 2018-03-14 2018-09-07 五邑大学 一种基于机器视觉的手机屏线路检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于骨架的柔性变形 FPC 断路检测;苑玮琦等;《仪器仪表学报》;20170430;第38卷(第4期);第1000-1001页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112116591A (zh) 2020-12-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109300102B (zh) 一种针对pcb的缺陷检测方法
CN109472271B (zh) 印刷电路板图像轮廓提取方法及装置
CN112686858A (zh) 一种手机充电器视觉缺陷检测方法、装置、介质及设备
CN105139386A (zh) 一种快速自动检测电气接插件焊点不合格品的图像处理方法
CN109752392B (zh) 一种pcb板缺陷类型检测系统和方法
CN109829910B (zh) 一种基于邻域查找的pcb缺陷检测方法
CN114047123A (zh) 一种用于集成板生产缺陷检测方法及检测系统
CN112116591B (zh) 一种用于检测蚀刻电路通断路的方法
CN115561247A (zh) 一种电子元器件外观自动视觉检测系统
CN109378279A (zh) 晶圆检测方法及晶圆检测系统
CN113506243A (zh) Pcb焊接缺陷检测方法、装置及存储介质
Caliskan et al. Design and realization of an automatic optical inspection system for PCB solder joints
CN112634259A (zh) 一种键盘键帽自动建模定位方法
CN108898584B (zh) 一种基于图像分析的全自动贴面电容装焊极性判别方法
CN112419225A (zh) 一种基于引脚分割的sop型芯片检测方法及系统
CN113744200B (zh) 一种摄像头脏污检测方法、装置及设备
CN112129700B (zh) 一种柔性电路板的图像检测方法及检测装置
US11080860B2 (en) Image inspection method
KR101383827B1 (ko) 인쇄회로기판의 솔더링 영역 자동검출 시스템 및 방법
JP3753234B2 (ja) 欠陥検出方法
CN111724375B (zh) 一种屏幕检测方法及系统
JP2905108B2 (ja) 電子部品の接合部位置認識方法
CN117173079A (zh) 一种锡膏区域确定方法、装置、设备及存储介质
JP2959042B2 (ja) 画像パターン抽出方法
JPH11271232A (ja) プリント基板の配線の欠陥検出方法および装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 215163 rooms 101, 102, 901 and 902, floor 1, building 11, 198 Jialingjiang Road, high tech Zone, Suzhou City, Jiangsu Province

Patentee after: Gaoshi Technology (Suzhou) Co.,Ltd.

Address before: 516000 West Side of the 4th Floor of CD Building, No. 2 South Road, Huatai Road, Huiao Avenue, Huizhou City, Guangdong Province

Patentee before: HUIZHOU GOVION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20201222

Assignee: Suzhou Gaoshi Semiconductor Technology Co.,Ltd.

Assignor: Gaoshi Technology (Suzhou) Co.,Ltd.

Contract record no.: X2021990000430

Denomination of invention: A method for detecting on and off circuit of etching circuit

Granted publication date: 20210330

License type: Common License

Record date: 20210722

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
CP03 Change of name, title or address

Address after: 215129 Rooms 101, 102, 901, 902, Floor 9, Building 11, No. 198, Jialing River Road, High tech Zone, Suzhou City, Jiangsu Province

Patentee after: Gaoshi Technology (Suzhou) Co.,Ltd.

Address before: 215163 rooms 101, 102, 901 and 902, floor 1, building 11, 198 Jialingjiang Road, high tech Zone, Suzhou City, Jiangsu Province

Patentee before: Gaoshi Technology (Suzhou) Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address