CN116559200A - 一种基于视觉测试的pcb线路板组装缺陷检测系统 - Google Patents
一种基于视觉测试的pcb线路板组装缺陷检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116559200A CN116559200A CN202310834676.XA CN202310834676A CN116559200A CN 116559200 A CN116559200 A CN 116559200A CN 202310834676 A CN202310834676 A CN 202310834676A CN 116559200 A CN116559200 A CN 116559200A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- data
- image
- value
- offset
- 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.)
- Granted
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 71
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims abstract description 60
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims abstract description 47
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000011664 signaling Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000001454 recorded image Methods 0.000 claims description 44
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 34
- 229910000679 solder Inorganic materials 0.000 claims description 26
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 25
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 15
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 9
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 238000005493 welding type Methods 0.000 claims description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012372 quality testing Methods 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
-
- 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
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
- G01N2021/95638—Inspecting patterns on the surface of objects for PCB's
-
- 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]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明涉及线路板缺陷检测技术领域,具体为一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,包括原材影像自检留存单元、处理器、装后缺陷影像检测单元和缺陷预警显示单元;所述处理器生成自检留存信令并传输至原材影像自检留存单元,本发明通过对PCB线路板在进行组装前的相关影像进行数据的采集,并将采集后的数据进行匹配比对,将PCB线路板的原材料的检测情况进行数字信号的转换,再通过对PCB线路板组装后的影像进行数据的选取,并将选取的数据通过影像对比的方式进行焊接材料的消耗分析,通过数字信号的方式将焊接材料的缺陷进行检测,将监测结果与组装前的相关结果进行数据的结合,从而增加PCB线路板组装时缺陷检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及线路板缺陷检测技术领域,具体为一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统。
背景技术
PCB,中文名称为印制电路板,又称印刷线路板,是重要的电子部件,是电子元器件的支撑体,是电子元器件电气相互连接的载体。
PCB线路在生产时还需要进行组装,从而将对应的各个元件进行焊接上去,且组装后的线路板还需要进行质量检测,目前,对于现有的PCB线路板在进行质量检测时,均是通过人工进行外表的明显缺陷检测,或者通过测试软件对内部的缺陷进行检测,无法自动采集线路板组装前后的数据,并将组装前后的数据进行数据的转化分析,来判定线路板的缺陷,并依据缺陷的检测情况及时发出警示。
为此,我们提出一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,通过对PCB线路板在进行组装前的相关影像进行数据的采集,并将采集后的数据进行匹配比对,将匹配后的数据进行影像的分析,从而将PCB线路板的原材料的检测情况进行数字信号的转换,从而更直观的将PCB线路板的检测结果通过数字信号的方式进行转换,增加PCB线路板在组装前的缺陷检测,同时,再通过对PCB线路板组装后的影像进行数据的选取,并将选取的数据通过影像对比的方式进行焊接材料的消耗分析,从而通过数字信号的方式将焊接材料的缺陷进行检测,并将监测结果与组装前的相关结果进行数据的结合,增加数据分析的精确性,从而增加PCB线路板组装时缺陷检测的准确性。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,包括原材影像自检留存单元、处理器、装后缺陷影像检测单元和缺陷预警显示单元;
所述处理器生成自检留存信令并传输至原材影像自检留存单元,通过原材影像自检留存单元对PCB线路板组装前最初的原材料进行数据影像的获取,并依据获取的数据影像进行影像的自检留存处理,得到原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号;
所述处理器生成缺陷检测信令并传输至装后缺陷影像检测单元,通过装后缺陷影像检测单元对PCB线路板组装后状态进行相关数据的采集,并依据采集后的数据对PCB线路板的组装情况进行缺陷监测处理操作,得到体积正常信号、错异信号以及多焊异信号;
所述处理器生成组装预警信令并传输至缺陷预警显示单元,通过缺陷预警显示单元对PCB线路板组装前和组装后的检测情况进行综合分析处理操作,得到优质信号、良好信号或修复信号,并发送至显示终端。
进一步的,进行影像的自检留存处理的具体过程为:
采集到PCB线路板组装的每个原材料的影像,并将其标定为影像信息,将若干个影像信息与原材影像自检留存单元内存储的记录信息进行基本数据匹配处理,得到自检名称数据;
建立一个虚拟空间直角坐标系,在虚拟空间直角坐标系中标记出自检名称数据对应的记录影像数据与影像信息,将记录影像数据与影像信息中名称数据同一个边角点进行相同方向的重叠放置,将记录影像数据每个边角点位置对应的坐标标记为选取坐标点,将影像信息每个边角点位置对应的坐标标记为标准坐标点,将影像信息和记录影像数据中PCB线路板组装时最初原材料相同位置的坐标点进行匹配,匹配出一一对应的选取坐标点XQi以及标准坐标点BZi,将一一对应的选取坐标点XQi以及标准坐标点BZi进行位置变化分析,得到原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号;
依据原料无误信号对PCB线路板进行组装;
依据瑕疵信号对PCB线路板组装前最初的原材料进行组装;
依据形变信号将影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料进行剔除,并重新选取原材料。
进一步的,进行基本数据匹配处理的具体过程为:
将影像信息与记录影像进行匹配,当从记录影像数据中匹配到对应的影像信息时,则生成存在信号,当从记录影像数据中无法匹配到对应的影像信息时,则生成未存信号;
对存在信号和未存信号进行识别,当识别到未存信号时,则将未存信号转换为二次采集信号,原材影像自检留存单元依据二次采集信号对PCB线路板组装前最初的原材料再次进行数据影像的采集获取,当识别到存在信号时,则提取记录影像数据对应的名称数据,并标定为自检名称数据。
进一步的,进行位置变化分析的具体过程为:
将相同位置的选取坐标点和标准坐标点分别进行X轴、Y轴以及Z轴的差值计算,计算出X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值,当X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值均为零时,则生成同位信号,当X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值有任意一项不为零时,则生成异位信号;
对同位信号和异位信号进行识别,当识别到同位信号时,则生成原材料无误信号,当识别到异位信号时,则将对应的X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值进行位变分析,具体为:
将X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值分别进行绝对值选取,并依次标定为X轴绝对值、Y轴绝对值以及Z轴绝对值,将X轴绝对值、Y轴绝对值以及Z轴绝对值进行求和计算,计算出若干个对应的三轴差值,将若干个三轴差值与三轴阈值进行比较:
当三轴差值大于等于三轴阈值时,则生成异常信号;
当三轴差值小于三轴阈值时,则生成稳定信号;
识别出异常信号和稳定信号的出现次数,并分别标记为异常次数值和稳定次数值,依据计算式:异稳占比值=异常次数值/稳定次数值,计算出异稳定占比值;
依据勾股定理将相同位置对应的选取坐标点和标准坐标点进行距离计算,计算出若干个相同位置对应的选取坐标点和标准坐标点之间的距离值,将若干个距离值与距离阈值进行比较:
当距离值小于等于距离阈值时,则生成偏移正常信号;
当距离值大于距离阈值时,则生成偏移大信号;
统计出偏移正常信号和偏移大信号的出现次数,并依次标记为偏移正常次数值和偏移大次数值,依据计算式:偏移占比值=偏移大次数值/偏移正常次数值,计算出偏移占比值;
依据计算式:偏移系数=(异稳占比值*异稳权重系数+偏移占比值*偏移权重系数)*偏移转化纠正因子,计算出偏移系数,偏移系数为影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料的完好状况的一个评价数值,将偏移系数与偏移阈值进行比对,当偏移系数小于等于偏移阈值时,则生成瑕疵信号,当偏移系数大于偏移阈值时,则生成形变信号。
进一步的,进行缺陷监测处理操作的具体操作过程为:
采集到PCB线路板组装后的实时影像,并将实时影像标定为成品影像数据,将成品影像信息在虚拟空间直角坐标系中进行坐标点标记,选取成品影像信息的六视图对应的影像,将六视图对应的影像的边角点坐标分别标记为,j=1,2,3,4,5,6,r=1,2,3,……n,表示为第j个视图对应的影像内第r个坐标点;
提取记录影像数据,将记录影像数据同样在虚拟空间直角坐标系中进行标记,标记出每个记录影像数据对应的边角坐标点,d=1,2,3,……n,从同一个视角出发,选取出成品影像数据上对应的记录影像数据,将记录影像数据与成品影像数据进行匹配,将匹配到的影像标定为追溯影像,依据追溯影像的标记方法对记录影像数据对应的PCB的每个元件不同时间以及立体视角进行相同操作,得到若干个对应的追溯影像;
在成品影像信息内对追溯影像进行颜色标记,同时,将在成品影像信息内对没有匹配到追溯影像的影像进行反向标记,标记为待处理影像,并识别出待处理影像的体积;
采集PCB线路板在组装时所用到的焊接材料标定为焊料数据,采集PCB线路板在组装时焊料所消耗的质量标定为焊质数据,记录信息内存储有各类焊接材料数据以及对应的密度数据,各类焊接材料数据指代不同类型的焊接材料;
将焊料数据和各类焊接材料数据进行匹配,匹配出对应的焊料数据,并提取对应的密度数据,将焊料数据对应的密度数据以及焊质数据与待处理影像的体积进行信号转化处理,得到体积正常信号、错异信号以及多焊异信号。
进一步的,进行信号转化处理的具体过程为:
将焊料数据对应的密度数据以及焊质数据代入计算式:
,计算出焊接材料的体积/>,并标定为焊体数据,c的取值为正整数,/>表示为焊料数据对应的焊质数据,/>表示为焊料数据对应的焊密度数据,e表示为焊体数据的计算偏差调节因子;
将焊体数据与待处理影像的体积进行比较,将焊体数据与待处理影像的体积进行差值计算,计算出体积差值,将体积差值与体积阈值范围进行比较,当体积差值属于体积阈值范围时,则生成体积正常信号,当体积差值小于体积阈值范围的最小值时,则生成错异信号,当体积差值大于体积阈值范围的最大值时,则生成多焊异信号。
进一步的,进行综合分析处理操作的具体操作过程为:
将原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号与体积正常信号、错异信号以及多焊异信号进行信号处理:
当同时识别到体积正常信号和原材料无误信号时,则生成优质信号,当同时识别到体积正常信号和瑕疵信号时,则生成良好信号,当识别到形变信号、错异信号或多焊异信号三者其中的一个时,则生成修复信号。
本发明的有益效果:
本发明通过对PCB线路板在进行组装前的相关影像进行数据的采集,并将采集后的数据进行匹配比对,将匹配后的数据进行影像的分析,从而将PCB线路板的原材料的检测情况进行数字信号的转换,从而更直观的将PCB线路板的检测结果通过数字信号的方式进行转换,增加PCB线路板在组装前的缺陷检测,同时,再通过对PCB线路板组装后的影像进行数据的选取,并将选取的数据通过影像对比的方式进行焊接材料的消耗分析,从而通过数字信号的方式将焊接材料的缺陷进行检测,并将监测结果与组装前的相关结果进行数据的结合,增加数据分析的精确性,从而增加PCB线路板组装时缺陷检测的准确性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,本发明为一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,包括原材影像自检留存单元、处理器、装后缺陷影像检测单元和缺陷预警显示单元;
所述处理器用于生成自检留存信令、缺陷检测信令以及组装预警信令,并依据生成的自检留存信令、缺陷检测信令以及组装预警信令对原材影像自检留存单元、装后缺陷影像检测单元和缺陷预警显示单元下达信令,原材影像自检留存单元、装后缺陷影像检测单元和缺陷预警显示单元依据下达的信令进行对应的单元处理;
所述原材影像自检留存单元依据自检留存信令对PCB线路板组装前最初的原材料进行数据影像的获取,并依据获取的数据影像进行影像的自检留存处理,从而对为组装前的原料进行自我检测,避免线路板的组装程序从初始步骤就造成损坏,导致耗费大量组装时间,降低工作效率,造成经济损失,依据获取的数据影像进行影像的自检留存处理的具体过程为:
采集到PCB线路板组装的每个原材料的影像,并将其标定为影像信息,将若干个影像信息与原材影像自检留存单元内存储的记录信息进行基本数据匹配处理,其中,记录信息包括记录影像数据和名称数据,名称数据、记录影像数据为预先存储的数据,记录影像数据指代PCB线路板的每个元件不同视角以及立体视角对应的图像记录,名称数据指代每个记录影像数据对应的PCB线路板的每个元件的型号,具体为:
将影像信息与记录影像进行匹配,当从记录影像数据中匹配到对应的影像信息时,则判定记录影像内存储有对应的采集影像,生成存在信号,当从记录影像数据中无法匹配到对应的影像信息时,则判定记录应先内未存储对应的采集影像,生成未存信号,此处采集影像指代采集的影像信息;
对存在信号和未存信号进行识别,当识别到未存信号时,则将未存信号转换为二次采集信号,原材影像自检留存单元依据二次采集信号对PCB线路板组装前最初的原材料再次进行数据影像的采集获取,当识别到存在信号时,则提取记录影像数据对应的名称数据,并标定为自检名称数据;
建立一个虚拟空间直角坐标系,依据自检名称数据将记录影像数据与影像信息在虚拟空间直角坐标系内进行虚拟成像,在虚拟空间直角坐标系中,将记录影像数据与影像信息中名称数据同一个边角点进行相同方向的重叠放置,将记录影像数据每个边角点位置对应的坐标标记为选取坐标点XQi(AXi,AYi,AZi),将影像信息每个边角点位置对应的坐标标记为标准坐标点BZi(CXi,CYi,CZi),将影像信息和记录影像数据中PCB线路板组装时最初原材料相同位置的坐标点进行匹配,匹配出一一对应的选取坐标点XQi以及标准坐标点BZi,将一一对应的选取坐标点XQi以及标准坐标点BZi进行位置变化分析,具体为:
将相同位置的选取坐标点和标准坐标点分别进行X轴、Y轴以及Z轴的差值计算,计算出X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值,当X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值均为零时,则判定相同位置的选取坐标点和标准坐标点位置相同,生成同位信号,当X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值有任意一项不为零时,则判定相同位置的选取坐标点和标准坐标点位置不相同,生成异位信号;
识别同位信号和异位信号,当识别到同位信号时,则判定记录影像数据与影像数据相吻合,生成原材料无误信号,依据原料无误信号对PCB线路板进行组装,当识别到异味信号时,则将对应的X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值进行位变分析,具体为:
将X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值分别进行绝对值选取,并依次标定为X轴绝对值、Y轴绝对值以及Z轴绝对值,将X轴绝对值、Y轴绝对值以及Z轴绝对值进行求和计算,计算出若干个对应的三轴差值,将若干个三轴差值与三轴阈值进行比较,当三轴差值大于等于三轴阈值时,则判定位置出现偏差,生成异常信号,当三轴差值小于三轴阈值时,则判定位置在稳定范围内,生成稳定信号,识别出异常信号和稳定信号的出现次数,并分别标记为异常次数值和稳定次数值,将异常次数值和稳定次数值进行占比计算,计算出异稳定占比值,异稳占比值=异常次数值/稳定次数值;
将相同位置对应的选取坐标点和标准坐标点进行距离计算,具体计算方式依据勾股定理的计算方法,计算出若干个相同位置对应的选取坐标点和标准坐标点之间的距离值,将若干个距离值与距离阈值进行比较,当距离值小于等于距离阈值时,则判定距离偏移正常,生成偏移正常信号,当距离值大于距离阈值时,则判定距离偏移大,生成偏移大信号,统计出偏移正常信号和偏移大信号的出现次数,并依次标记为偏移正常次数值和偏移大次数值,依据计算式:偏移占比值=偏移大次数值/偏移正常次数值;
依据计算式:偏移系数=(异稳占比值*异稳权重系数+偏移占比值*偏移权重系数)*偏移转化纠正因子,计算出偏移系数,偏移系数为影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料的完好状况的一个评价数值,将偏移系数与偏移阈值进行比对,当偏移系数小于等于偏移阈值时,则判定影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料存在瑕疵,生成瑕疵信号,依据瑕疵信号对PCB线路板组装前最初的原材料进行组装,当偏移系数大于偏移阈值时,则判定影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料存在变形,生成形变信号,依据形变信号将影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料进行剔除,并重新选取原材料;
所述装后缺陷影像检测单元依据缺陷检测信令对PCB线路板组装后状态进行相关数据的采集,并依据采集后的数据对PCB线路板的组装情况进行缺陷监测处理操作,从而对组装后的成品进行自我检测,增加PCB线路组装的完好性,进行缺陷监测处理操作的具体操作过程为:
采集到PCB线路板组装后的实时影像,并将实时影像标定为成品影像数据,将成品影像信息在虚拟空间直角坐标系中进行坐标点标记,选取成品影像信息的六视图对应的影像,将六视图对应的影像的边角点坐标分别标记为,j=1,2,3,4,5,6,r=1,2,3,……n,表示为第j个视图对应的影像内第r个坐标点;
提取记录影像数据,将记录影像数据同样在虚拟空间直角坐标系中进行标记,标记出每个记录影像数据对应的边角坐标点,d=1,2,3,……n,从同一个视角出发,选取出成品影像数据上对应的记录影像数据,将记录影像数据与成品影像数据进行匹配,将匹配到的影像标定为追溯影像,依据追溯影像的标记方法对记录影像数据对应的PCB的每个元件不同时间以及立体视角进行相同操作,得到若干个对应的追溯影像;
在成品影像信息内对追溯影像进行颜色标记,同时,将在成品影像信息内对没有匹配到追溯影像的影像进行反向标记,标记为待处理影像,并识别出待处理影像的体积;
采集PCB线路板在组装时所用到的焊接材料标定为焊料数据,采集PCB线路板在组装时焊料所消耗的质量标定为焊质数据,记录信息内存储有各类焊接材料数据以及对应的密度数据,各类焊接材料数据指代不同类型的焊接材料;
将焊料数据和各类焊接材料数据进行匹配,匹配出对应的焊料数据,并提取对应的密度数据,将焊料数据对应的密度数据以及焊质数据代入计算式:
,计算出焊接材料的体积/>,并标定为焊体数据,c的取值为正整数,/>表示为焊料数据对应的焊质数据,/>表示为焊料数据对应的焊密度数据,e表示为焊体数据的计算偏差调节因子;
将焊体数据与待处理影像的体积进行比较,将焊体数据与待处理影像的体积进行差值计算,计算出体积差值,将体积差值与体积阈值范围进行比较,当体积差值属于体积阈值范围时,则生成体积正常信号,当体积差值小于体积阈值范围的最小值时,则判定焊接时出现错误焊接,(在焊接时误将一些无用部件或一些无关用品焊接在上面),生成错异信号,当体积差值大于体积阈值范围的最大值时,则判定焊接材料出现多焊缺陷,(在焊接时焊接材料过多,会对整体PCB线路板造成影响),生成多焊异信号;
所述缺陷预警显示单元依据组装预警信令对PCB线路板组装前和组装后的检测情况进行综合分析处理操作,从而对PCB线路板的组装缺陷进行检测,增加PCB线路板组装时缺陷检测的准确性,从而保证PCB线路板组装的质量保障,进行综合分析处理操作的具体操作过程为:
提取原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号,并将原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号与体积正常信号、错异信号以及多焊异信号进行信号处理:
当同时识别到体积正常信号和原材料无误信号时,则判定PCB线路板组装无缺陷,生成优质信号,当同时识别到体积正常信号和瑕疵信号时,则判定PCB线路板组装存在瑕疵,生成良好信号,当识别到形变信号、错异信号或多焊异信号三者其中的一个时,则判定PCB线路板组装缺陷明显,生成修复信号;
提取优质信号、良好信号或修复信号,并发送至显示终端,同时发出预警声,显示终端具体为一个显示屏。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,其特征在于,包括原材影像自检留存单元、处理器、装后缺陷影像检测单元和缺陷预警显示单元;
所述处理器生成自检留存信令并传输至原材影像自检留存单元,通过原材影像自检留存单元对PCB线路板组装前最初的原材料进行数据影像的获取,并依据获取的数据影像进行影像的自检留存处理,得到原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号;
所述处理器生成缺陷检测信令并传输至装后缺陷影像检测单元,通过装后缺陷影像检测单元对PCB线路板组装后状态进行相关数据的采集,并依据采集后的数据对PCB线路板的组装情况进行缺陷监测处理操作,得到体积正常信号、错异信号以及多焊异信号;
所述处理器生成组装预警信令并传输至缺陷预警显示单元,通过缺陷预警显示单元对PCB线路板组装前和组装后的检测情况进行综合分析处理操作,得到优质信号、良好信号或修复信号,并发送至显示终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,其特征在于,进行影像的自检留存处理的具体过程为:
采集到PCB线路板组装的每个原材料的影像,并将其标定为影像信息,将若干个影像信息与原材影像自检留存单元内存储的记录信息进行基本数据匹配处理,得到自检名称数据;
建立一个虚拟空间直角坐标系,在虚拟空间直角坐标系中标记出自检名称数据对应的记录影像数据与影像信息,将记录影像数据与影像信息中名称数据同一个边角点进行相同方向的重叠放置,将记录影像数据每个边角点位置对应的坐标标记为选取坐标点,将影像信息每个边角点位置对应的坐标标记为标准坐标点,将影像信息和记录影像数据中PCB线路板组装时最初原材料相同位置的坐标点进行匹配,匹配出一一对应的选取坐标点XQi以及标准坐标点BZi,将一一对应的选取坐标点XQi以及标准坐标点BZi进行位置变化分析,得到原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号;
依据原料无误信号对PCB线路板进行组装;
依据瑕疵信号对PCB线路板组装前最初的原材料进行组装;
依据形变信号将影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料进行剔除,并重新选取原材料。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,其特征在于,进行基本数据匹配处理的具体过程为:
将影像信息与记录影像进行匹配,当从记录影像数据中匹配到对应的影像信息时,则生成存在信号,当从记录影像数据中无法匹配到对应的影像信息时,则生成未存信号;
对存在信号和未存信号进行识别,当识别到未存信号时,则将未存信号转换为二次采集信号,原材影像自检留存单元依据二次采集信号对PCB线路板组装前最初的原材料再次进行数据影像的采集获取,当识别到存在信号时,则提取记录影像数据对应的名称数据,并标定为自检名称数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,其特征在于,进行位置变化分析的具体过程为:
将相同位置的选取坐标点和标准坐标点分别进行X轴、Y轴以及Z轴的差值计算,计算出X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值,当X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值均为零时,则生成同位信号,当X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值有任意一项不为零时,则生成异位信号;
对同位信号和异位信号进行识别,当识别到同位信号时,则生成原材料无误信号,当识别到异位信号时,则将对应的X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值进行位变分析,具体为:
将X轴差值、Y轴差值以及Z轴差值分别进行绝对值选取,并依次标定为X轴绝对值、Y轴绝对值以及Z轴绝对值,将X轴绝对值、Y轴绝对值以及Z轴绝对值进行求和计算,计算出若干个对应的三轴差值,将若干个三轴差值与三轴阈值进行比较:
当三轴差值大于等于三轴阈值时,则生成异常信号;
当三轴差值小于三轴阈值时,则生成稳定信号;
识别出异常信号和稳定信号的出现次数,并分别标记为异常次数值和稳定次数值,依据计算式:异稳占比值=异常次数值/稳定次数值,计算出异稳定占比值;
依据勾股定理将相同位置对应的选取坐标点和标准坐标点进行距离计算,计算出若干个相同位置对应的选取坐标点和标准坐标点之间的距离值,将若干个距离值与距离阈值进行比较:
当距离值小于等于距离阈值时,则生成偏移正常信号;
当距离值大于距离阈值时,则生成偏移大信号;
统计出偏移正常信号和偏移大信号的出现次数,并依次标记为偏移正常次数值和偏移大次数值,依据计算式:偏移占比值=偏移大次数值/偏移正常次数值,计算出偏移占比值;
依据计算式:偏移系数=(异稳占比值*异稳权重系数+偏移占比值*偏移权重系数)*偏移转化纠正因子,计算出偏移系数,偏移系数为影像信息对应的PCB线路板组装时最初的原材料的完好状况的一个评价数值,将偏移系数与偏移阈值进行比对,当偏移系数小于等于偏移阈值时,则生成瑕疵信号,当偏移系数大于偏移阈值时,则生成形变信号。
5.根据权利要求4所述的一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,其特征在于,进行缺陷监测处理操作的具体操作过程为:
采集到PCB线路板组装后的实时影像,并将实时影像标定为成品影像数据,将成品影像信息在虚拟空间直角坐标系中进行坐标点标记,选取成品影像信息的六视图对应的影像,将六视图对应的影像的边角点坐标分别标记为 ,j=1,2,3,4,5,6,r=1,2,3,……n,表示为第j个视图对应的影像内第r个坐标点;
提取记录影像数据,将记录影像数据同样在虚拟空间直角坐标系中进行标记,标记出每个记录影像数据对应的边角坐标点,d=1,2,3,……n,从同一个视角出发,选取出成品影像数据上对应的记录影像数据,将记录影像数据与成品影像数据进行匹配,将匹配到的影像标定为追溯影像,依据追溯影像的标记方法对记录影像数据对应的PCB的每个元件不同时间以及立体视角进行相同操作,得到若干个对应的追溯影像;
在成品影像信息内对追溯影像进行颜色标记,同时,将在成品影像信息内对没有匹配到追溯影像的影像进行反向标记,标记为待处理影像,并识别出待处理影像的体积;
采集PCB线路板在组装时所用到的焊接材料标定为焊料数据,采集PCB线路板在组装时焊料所消耗的质量标定为焊质数据,记录信息内存储有各类焊接材料数据以及对应的密度数据,各类焊接材料数据指代不同类型的焊接材料;
将焊料数据和各类焊接材料数据进行匹配,匹配出对应的焊料数据,并提取对应的密度数据,将焊料数据对应的密度数据以及焊质数据与待处理影像的体积进行信号转化处理,得到体积正常信号、错异信号以及多焊异信号。
6.根据权利要求5所述的一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,其特征在于,进行信号转化处理的具体过程为:
将焊料数据对应的密度数据以及焊质数据代入计算式:
,计算出焊接材料的体积/>,并标定为焊体数据,c的取值为正整数,表示为焊料数据对应的焊质数据,/>表示为焊料数据对应的焊密度数据,e表示为焊体数据的计算偏差调节因子;
将焊体数据与待处理影像的体积进行比较,将焊体数据与待处理影像的体积进行差值计算,计算出体积差值,将体积差值与体积阈值范围进行比较,当体积差值属于体积阈值范围时,则生成体积正常信号,当体积差值小于体积阈值范围的最小值时,则生成错异信号,当体积差值大于体积阈值范围的最大值时,则生成多焊异信号。
7.根据权利要求6所述的一种基于视觉测试的PCB线路板组装缺陷检测系统,其特征在于,进行综合分析处理操作的具体操作过程为:
将原材料无误信号、瑕疵信号以及形变信号与体积正常信号、错异信号以及多焊异信号进行信号处理:
当同时识别到体积正常信号和原材料无误信号时,则生成优质信号,当同时识别到体积正常信号和瑕疵信号时,则生成良好信号,当识别到形变信号、错异信号或多焊异信号三者其中的一个时,则生成修复信号。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310834676.XA CN116559200B (zh) | 2023-07-10 | 2023-07-10 | 一种基于视觉测试的pcb线路板组装缺陷检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310834676.XA CN116559200B (zh) | 2023-07-10 | 2023-07-10 | 一种基于视觉测试的pcb线路板组装缺陷检测系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116559200A true CN116559200A (zh) | 2023-08-08 |
CN116559200B CN116559200B (zh) | 2023-09-26 |
Family
ID=87502250
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310834676.XA Active CN116559200B (zh) | 2023-07-10 | 2023-07-10 | 一种基于视觉测试的pcb线路板组装缺陷检测系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116559200B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116976757A (zh) * | 2023-09-21 | 2023-10-31 | 深圳市中络电子有限公司 | 高精密线路板追溯系统及方法 |
CN117291907A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-26 | 百强阀门集团有限公司 | 一种阀门密封面检测方法及系统 |
CN117324769A (zh) * | 2023-11-14 | 2024-01-02 | 江西瑞升科技股份有限公司 | 一种基于ccd视觉检测的自动精密激光焊接方法 |
CN117405703A (zh) * | 2023-10-24 | 2024-01-16 | 湖北东禾电子科技有限公司 | 一种基于图像识别的pcba线路板焊点检测系统 |
CN117670823A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-03-08 | 湖北东禾电子科技有限公司 | 一种基于图像识别的pcba线路板元件检测及评价方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1724999A (zh) * | 2004-07-21 | 2006-01-25 | 欧姆龙株式会社 | 基板检查方法及装置 |
CN113030123A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-06-25 | 南昌华梦达航空科技发展有限公司 | 一种基于物联网的aoi检测反馈系统 |
CN115931909A (zh) * | 2022-07-19 | 2023-04-07 | 南京典驰电子科技有限公司 | Aoi检测系统及其检测方法 |
-
2023
- 2023-07-10 CN CN202310834676.XA patent/CN116559200B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1724999A (zh) * | 2004-07-21 | 2006-01-25 | 欧姆龙株式会社 | 基板检查方法及装置 |
CN113030123A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-06-25 | 南昌华梦达航空科技发展有限公司 | 一种基于物联网的aoi检测反馈系统 |
CN115931909A (zh) * | 2022-07-19 | 2023-04-07 | 南京典驰电子科技有限公司 | Aoi检测系统及其检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
路文娟: "SMT组装过程检测", 《电子世界》, no. 24, pages 214 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116976757A (zh) * | 2023-09-21 | 2023-10-31 | 深圳市中络电子有限公司 | 高精密线路板追溯系统及方法 |
CN117405703A (zh) * | 2023-10-24 | 2024-01-16 | 湖北东禾电子科技有限公司 | 一种基于图像识别的pcba线路板焊点检测系统 |
CN117324769A (zh) * | 2023-11-14 | 2024-01-02 | 江西瑞升科技股份有限公司 | 一种基于ccd视觉检测的自动精密激光焊接方法 |
CN117324769B (zh) * | 2023-11-14 | 2024-03-29 | 江西瑞升科技股份有限公司 | 一种基于ccd视觉检测的自动精密激光焊接方法 |
CN117291907A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-26 | 百强阀门集团有限公司 | 一种阀门密封面检测方法及系统 |
CN117291907B (zh) * | 2023-11-22 | 2024-01-30 | 百强阀门集团有限公司 | 一种阀门密封面检测方法及系统 |
CN117670823A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-03-08 | 湖北东禾电子科技有限公司 | 一种基于图像识别的pcba线路板元件检测及评价方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116559200B (zh) | 2023-09-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116559200B (zh) | 一种基于视觉测试的pcb线路板组装缺陷检测系统 | |
EP3282248B1 (en) | Inspection apparatus and quality control system for surface mounting line | |
EP3102018A1 (en) | Quality management device and method for controlling quality management device | |
JP6277754B2 (ja) | 品質管理システムおよび内部検査装置 | |
CN101706458A (zh) | 高分辨率印刷电路板自动检测系统及检测方法 | |
CN109544533A (zh) | 一种基于深度学习的金属板缺陷检测和度量方法 | |
JP6451142B2 (ja) | 品質管理装置および品質管理装置の制御方法 | |
CN110045688B (zh) | 检查管理系统、检查管理装置及检查管理方法 | |
CN113030123B (zh) | 一种基于物联网的aoi检测反馈系统 | |
CN116976757B (zh) | 高精密线路板追溯系统及方法 | |
CN109979840A (zh) | 监控缺陷观察设备晶圆载台精度偏移量的方法 | |
KR20200006028A (ko) | 인쇄 회로 기판 검사 장치, 스크린 프린터의 결함 유형 결정 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 | |
CN110132960B (zh) | 电路板组件的检测方法 | |
JP6387620B2 (ja) | 品質管理システム | |
TW202113599A (zh) | 依據標準值建立檢測模型以確認焊接狀態之系統及方法 | |
CN114549453A (zh) | 一种接触线拉出导高值检测方法和系统 | |
CN115409799A (zh) | Led芯片自动针痕检测方法、装置、介质及电子设备 | |
CN112872631A (zh) | 焊接检测方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN112453750A (zh) | 依据标准值建立检测模型以确认焊接状态的系统及方法 | |
TWM583616U (zh) | 印刷電路板檢測系統 | |
JP2022111659A (ja) | 検査管理システム、検査管理装置、検査管理方法、及びプログラム | |
WO2022196003A1 (ja) | 品質評価装置及び検査管理システム | |
CN218122161U (zh) | 一种人脸识别的电子产品的综合性能检测的自动测试设备 | |
CN117405703A (zh) | 一种基于图像识别的pcba线路板焊点检测系统 | |
JP2008191106A (ja) | はんだ付け状態の検査方法 |
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 |