CN117889751A - 一种fpc的贴片精度检测方法及系统 - Google Patents

一种fpc的贴片精度检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于FPC检测技术领域,公开了一种FPC的贴片精度检测方法及系统,包括:对图像采集系统进行配置,通过图像采集系统的样品台与相机头的相对位移,在样品台选定两个标定点;输送待测FPC进入检测区,通过调整样品台的高度,使相机头分别对位于起始高度和第一高度的待测FPC进行图像采集,获得待测FPC表面信息的图像集并进行图像处理,将图像处理后的图像集与两个标定点进行比对,通过分析多个待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,以分析FPC的贴片精度和表面质量;通过采集不同高度的图像集,能全面地捕获FPC的表面信息,保证了检测结果的全面性和准确性,图像处理算法的应用进一步提高了分析数据的精确度,提高检测结果的精度和准确性。

Description

一种FPC的贴片精度检测方法及系统
技术领域
本发明涉及FPC检测技术领域,尤其涉及一种FPC的贴片精度检测方法及系统。
背景技术
在现代电子制造业中,柔性印刷电路板(FPC)因其轻薄、可弯曲的特点,被广泛应用于多种便携式电子设备中,例如智能手机、可穿戴设备和医疗监测器材。随着电子产品向高性能、小型化发展,对FPC的贴片精度及其质量的要求也越来越高。贴片精度直接影响到电子设备的性能稳定性和可靠性,因此,开发一种有效的FPC贴片精度检测方法成为行业内迫切需求的技术挑战。
现有技术的FPC贴片检测主要依赖于视觉检测方法,通过摄像机采集FPC的图像,然后利用图像处理技术对FPC的位置、角度以及是否存在缺陷等信息进行分析;虽然这种方法在某种程度上提高了检测效率,但仍存在一些不足之处。首先,由于FPC的特性,单一的图像采集角度和高度可能无法全面捕获FPC的状况,导致检测结果的不全面或误差;其次,现有技术在处理大批量FPC检测时,缺乏有效的数据处理机制来适应个体间的微小差异,这限制了其检测的精度和适应性,最后,缺乏一个动态更新的参考标准,使得长期运行中的检测精确性无法保证。
鉴于此,需要对现有技术中的FPC贴片检测技术加以改进,以解决其检测精度较差的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种FPC的贴片精度检测方法及系统,解决以上的技术问题。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
一种FPC的贴片精度检测方法,包括:
对图像采集系统进行配置,通过所述图像采集系统的样品台与相机头的相对位移,在所述样品台选定两个标定点,记录两个标定点的位置作为基准参照;
输送待测FPC进入检测区,通过调整样品台的高度,使所述相机头分别对位于起始高度和第一高度的待测FPC进行图像采集,获得待测FPC表面信息的第一图像集;
将获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;
将图像处理后的第一图像集与两个标定点进行比对,通过分析多个待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,以分析FPC的贴片精度和表面质量,并建立一个动态更新的参考数据库。
可选的,所述对图像采集系统进行配置,通过所述图像采集系统的样品台与相机头的相对位移,在所述样品台选定两个标定点,记录两个标定点的位置作为基准参照;具体包括:
初始化所述图像采集系统,将相机头与样品台调整至预设的起始位置,并对相机头进行聚焦和亮度调节;
取一标准FPC样板平铺放置至所述样品台上,操作样品台带动标准FPC样板移动至相机头下方的起始检测位置,以作为第一标定点;
在第一标定点的位置,使用所述相机头对标准FPC样板进行第一次图像采集,并将采集到的图像保存为第一基准图像,将所述第一标定点的坐标值赋值到所述第一基准图像上。
可选的,所述将所述第一标定点的坐标值赋值到所述第一基准图像上,之后还包括:
操作所述样品台进行相对位移,将标准FPC样板移至另一个预设的检测点位置,设置预设的检测点位置为第二标定点;
在第二标定点,使用所述相机头捕获标准FPC样板图像,并将采集到的图像保存为第二基准图像,将所述第二标定点的坐标值赋值到所述第二基准图像上;
采用图像处理单元对所述第一基准图像和所述第二基准图像进行初步分析,验证两个标定点的图像清晰度与检测需求的符合度。
可选的,所述输送待测FPC进入检测区,通过调整样品台的高度,使所述相机头分别对位于起始高度和第一高度的待测FPC进行图像采集,获得待测FPC表面信息的第一图像集;具体包括:
将待测FPC平放在图像采集系统的样品台上,驱动样品台移动至所述相机头下方的检测区;
调整所述样品台至起始高度,在所述起始高度位置,执行第一轮图像采集;所述起始高度为所述相机头与待测FPC的最佳聚焦高度;
保存所述起始高度采集的第一图像数据,并为所述第一图像数据添加对应的标注信息,所述标注信息包括采集时间、样品台高度;
在完成起始高度的图像采集后,逐步调整所述样品台的高度至第一高度,同时调整所述相机头的角度至预设角度,在第一高度执行第二轮图像采集;所述第一高度大于所述起始高度;
保存第一高度采集的第二图像数据,并为所述第二图像数据添加对应的标注信息。
可选的,所述并为所述第二图像数据添加对应的标注信息,之后还包括:
对所述第一图像数据和所述第二图像数据进行质量检查,验证图像清晰度和关键数据点,当图像清晰度未达到检测要求或存在关键数据点缺失,则丢弃对应的图像数据,并重新执行对应高度的图像采集;
将质量检查合格的所述第一图像数据和所述第二图像数据汇总,形成第一图像集。
可选的,所述将获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;具体包括:
将获得的第一图像集输送至图像处理单元,激活图像处理单元中预设的图像处理算法;
对所述第一图像集中的每张图像进行预处理,所述预处理包括去除噪点、调整对比度和亮度;
应用边缘检测算法对预处理的所述第一图像集进行分析,以提取出FPC的边缘轮廓;
使用板面质量标识符提取算法,对所述第一图像集中的每张图像进行分析,识别出FPC上的关于表面缺陷或瑕疵的板面质量标识符;
采用形状定位标识算法,从所述第一图像集中提取关键的形状定位标,所述形状定位标用于识别FPC的放置方向和位置;
将获得的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标信息汇总并编制成详细的图像处理报告;
可选的,所述将图像处理后的第一图像集与两个标定点进行比对,通过分析多个待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,以分析FPC的贴片精度和表面质量,并建立一个动态更新的参考数据库;具体包括:
将图像处理后的第一图像集与两个标定点的坐标值进行配对;
针对所述第一图像集中的每幅图像,使用边缘检测算法将FPC的边缘轮廓与标定点进行比对,评估FPC的实际位置与预期位置之间的偏差;
对所述第一图像集中的每幅图像的板面质量标识符进行详细分析,检查每个板面质量标识符所代表的缺陷或瑕疵,并根据其类型、大小、和位置,评估对FPC功能的影响程度,以对FPC的表面质量进行综合评价;
分析第一图像集的形状定位标与标定点之间的相对位置,以评估FPC在贴片过程中的放置方向和位置的正确性;
汇总待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标的分析结果,汇总成FPC的贴片精度和表面质量的全面分析报告。
可选的,所述汇总成FPC的贴片精度和表面质量的全面分析报告之后,还包括:
将所述全面分析报告输入至预设的参考数据库中,通过对FPC的持续检测和检测的全面分析报告输入至所述参考数据库,以形成动态更新的参考数据库;
对动态更新的参考数据库进行定期维护和优化,并定期更新FPC的贴片精度和表面质量的评估标准;
通过动态更新的参考数据库的数据变化趋势,提出改进FPC生产和检测过程的优化策略。
本发明还提供了一种FPC的贴片精度检测系统,用于实现如上所述的FPC的贴片精度检测方法;所述贴片精度检测系统具体包括:
图像采集系统,包括至少一个可旋转的相机头,以及至少一个能够进行多维位移调整的样品台;
移动控制模块,用于根据检测需求调整所述样品台的位置或所述相机头的角度;
图像处理单元,用于对获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;
数据库模块,用于存储并持续更新对待测FPC的贴片精度和表面质量的分析结果;
操作界面,用于显示待测FPC的贴片精度和表面质量的分析结果,以及供用户修改图像采集系统的参数。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:检测时,通过配置图像采集系统和调整样品台与相机头的相对位置来选定并记录两个标定点,为后续操作设置参照基础;输送待测FPC进检测区,并通过调整样品台的高度,使相机头在起始高度和第一高度对其进行图像采集,以收集待测FPC表面的详细信息,所获得的第一图像集被传输至图像处理单元,其中应用预设的图像处理算法提取出FPC的关键特征,包括边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,通过对这些提取的信息与标定点进行比对分析,能够评估每个待测FPC的贴片精度和表面质量,并建立一个动态更新的参考数据库;本方法通过采集不同高度的图像集,能全面地捕获FPC的表面信息,保证了检测结果的全面性和准确性,图像处理算法的应用进一步提高了分析数据的精确度,通过建立动态更新的参考数据库,以持续优化贴片精度检测的准确性和效率,提高整个生产流程的效率和产品的一致性,实现了对FPC贴片精度和表面质量的高效、精准评估,提高检测结果的精度和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,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发明的一些实施例,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它的附图。
本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明可实施的限定条件,故不具技术上的实质意义,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本实施例一的贴片精度检测方法的流程示意图之一;
图2为本实施例一的贴片精度检测方法的流程示意图之二。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,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,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。需要说明的是,当一个组件被认为是“连接”另一个组件,它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中设置的组件。
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
实施例一:
结合图1至图2所示,本发明实施例提供了一种FPC的贴片精度检测方法,包括:
S1,对图像采集系统进行配置,通过图像采集系统的样品台与相机头的相对位移,在样品台选定两个标定点,记录两个标定点的位置作为基准参照;
此步骤设置检测流程的基础,涉及图像采集系统的配置以及两个标定点的选定和记录;通过样品台与相机头的相对位移,精确选择两个标定点并记录其位置,这些标定点用作后续步骤中的基准参照。这一阶段的精确操作是确保后续分析准确性的关键因素,因为所有的比对分析都将基于这些初始设定的参考点进行。
S2,输送待测FPC进入检测区,通过调整样品台的高度,使相机头分别对位于起始高度和第一高度的待测FPC进行图像采集,获得待测FPC表面信息的第一图像集;
在这一阶段,检测系统根据FPC的尺寸和预定的检测参数,调整样品台的位置和高度,使相机头可以分别在起始和第一高度清晰捕捉待测FPC的图像;这种多角度、多高度的图像采集方式能够全面捕捉FPC的表面信息,包括可能存在的微小缺陷或质量问题。不同高度的图像采集为之后的图像处理和特征提取提供了更加丰富和全面的数据支持,增加了检测的深度和维度。
S3,将获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;
此阶段涉及将收集的图像数据输送至图像处理单元,并运用预设的图像处理算法进行处理,提取关键的质量指标:边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;这些数据的提取为下一步的贴片精度和表面质量评估提供了直接依据。高效和准确的图像处理和特征提取是评估FPC贴片精度的核心,其直接影响到评估结果的准确性。
S4,将图像处理后的第一图像集与两个标定点进行比对,通过分析多个待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,以分析FPC的贴片精度和表面质量,并建立一个动态更新的参考数据库。
将图像处理后得到的数据与初始设置的标定点进行比对分析,这个过程中评估FPC的贴片精度和表面质量;基于多个待测的FPC数据进行的分析有助于综合评价生产过程中可能出现的各种偏差和问题,从而提出改进措施;此外,建立一个动态更新的参考数据库能持续积累检测数据和分析结果,为优化生产工艺和提高产品质量提供了数据支持,这也使得FPC的贴片精度检测能够随着时间的积累而不断完善和优化。
本发明的工作原理为:检测时,通过配置图像采集系统和调整样品台与相机头的相对位置来选定并记录两个标定点,为后续操作设置参照基础;输送待测FPC进检测区,并通过调整样品台的高度,使相机头在起始高度和第一高度对其进行图像采集,以收集待测FPC表面的详细信息,所获得的第一图像集被传输至图像处理单元,其中应用预设的图像处理算法提取出FPC的关键特征,包括边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,通过对这些提取的信息与标定点进行比对分析,能够评估每个待测FPC的贴片精度和表面质量,并建立一个动态更新的参考数据库;相较于现有技术中的检测技术,本方法通过采集不同高度的图像集,能全面地捕获FPC的表面信息,保证了检测结果的全面性和准确性,图像处理算法的应用进一步提高了分析数据的精确度,通过建立动态更新的参考数据库,以持续优化贴片精度检测的准确性和效率,提高整个生产流程的效率和产品的一致性,实现了对FPC贴片精度和表面质量的高效、精准评估,提高检测结果的精度和准确性。
在本实施例中,具体说明的是,步骤S1具体包括:
S11,初始化图像采集系统,将相机头与样品台调整至预设的起始位置,并对相机头进行聚焦和亮度调节;
初始化图像采集系统是进行精确检测的第一步,包括将相机头和样品台调整到预设的起始位置,并进行必要的聚焦和亮度调节;这些操作确保图像采集系统能在最佳状态下运行,对后续图像的精度有直接影响。进行这些初始化设置的目的是创建一个稳定和标准化的检测环境,以便能够捕获高质量的图像。
S12,取一标准FPC样板平铺放置至样品台上,操作样品台带动标准FPC样板移动至相机头下方的起始检测位置,以作为第一标定点;
通过上料机械臂通过将标准FPC样板放置在样品台上,并移动到相机头下的起始检测位置,建立第一标定点的目的在于为整个检测过程设定一个物理和视觉的参照起点;这确保了检测的重复性和一致性,同时提供了一个固定的基准,以便在整个检测过程中校正任何可能的偏移或误差。
S13,在第一标定点的位置,使用相机头对标准FPC样板进行第一次图像采集,并将采集到的图像保存为第一基准图像,将第一标定点的坐标值赋值到第一基准图像上。
在第一标定点对标准FPC样板进行图像采集,并将这一图像保存为第一基准图像,其中标定点的坐标值赋予该图像,是确立测量的空间定位基础;这样做使得任何待测FPC的测量数据都可以与一个已知的准确点相关联,从而提高测量的准确性和可靠性。
S14,操作样品台进行相对位移,将标准FPC样板移至另一个预设的检测点位置,设置预设的检测点位置为第二标定点;
通过样品台的相对位移,把标准FPC样板移动至另一预设的检测点位置,这一位置被定义为第二标定点;这一步骤是建立第二个参考坐标的过程,为检测方法提供了第二个固定参考点,用于确保后续比对分析的完整性和精确性。
操作样品台进行相对位移,移动至另一个预设点并设定为第二标定点,目的是在测量空间内建立第二个固定的参考点;两个定点提供了一种衡量和校对机制,用于精确评估FPC在空间上的布局和定位,确保测量结果具有高度的精确度和一致性。
S15,在第二标定点,使用相机头捕获标准FPC样板图像,并将采集到的图像保存为第二基准图像,将第二标定点的坐标值赋值到第二基准图像上;
在第二标定点处采集图像,并将此图像保存为第二基准图像,同样为其赋予坐标值,是扩展和增强第一标定点设置的意图,一步骤同S13步骤相结合,为两个不同位置的精确分析提供了图像和坐标信息的配对数据;
通过两个标定点的空间关系,为后续的空间定位和方向校正提供更多的参考数据;这种多点定位方法可以有效解决单点定位可能出现的局限性,提高整体检测系统的稳定性和可靠性。
S16,采用图像处理单元对第一基准图像和第二基准图像进行初步分析,验证两个标定点的图像清晰度与检测需求的符合度。
通过对两个基准图像进行初步分析,验证其图像清晰度和包含的关键数据点是否符合检测需求,旨在确保基准图像的质量足以支持后续的精准测量和分析工作;这一步骤是质量控制的关键,确保了后续步骤基于清晰且准确的图像执行,从而保障检测结果的可靠性和精确性。
在本实施例中,具体说明的是,步骤S2具体包括:
S21,将待测FPC平放在图像采集系统的样品台上,驱动样品台移动至相机头下方的检测区;
将待测FPC平放在图像采集系统的样品台上并移动至相机头下方的检测区,是为了确保待测FPC位于相机头的最佳采集范围内。
S22,调整样品台至起始高度,在起始高度位置,执行第一轮图像采集;起始高度为相机头与待测FPC的最佳聚焦高度;
在确定了待测FPC正确放置之后,接下来的步骤通过调整样品台至起始高度来准备图像采集;此起始高度是根据相机头与待测FPC之间的最佳聚焦高度设定的,以确保所获得图像的清晰度和准确度;执行第一轮图像采集意在捕获待测FPC的初始状态,为后续的分析提供基础数据。
S23,保存起始高度采集的第一图像数据,并为第一图像数据添加对应的标注信息,标注信息包括采集时间、样品台高度;
第一轮图像采集后,该步骤要求保存起始高度采集的第一图像数据,并且为这份图像数据添加明确的标注信息,如采集时间和样品台高度。这些标注信息对于后续的识别、分析和比对至关重要,提供了图像数据的上下文环境,有助于后续步骤中更准确地处理和分析图像数据。
S24,在完成起始高度的图像采集后,逐步调整样品台的高度至第一高度,同时调整相机头的角度至预设角度,在第一高度执行第二轮图像采集;第一高度大于起始高度;
此步骤要求在完成起始高度的图像采集之后,逐步调整样品台的高度至第一高度,并同时调整相机头的角度至预设角度以执行第二轮图像采集;第一高度大于起始高度,可以从不同的视角和细节级别再次捕获待测FPC的图像,补充第一轮图像采集的信息,增加了检测数据的维度和复杂性,有助于提升最终分析的全面性和深度。
S25,保存第一高度采集的第二图像数据,并为第二图像数据添加对应的标注信息。
保存第一高度采集的第二图像数据,并为之添加对应的标注信息;通过此步骤,第二次采集到的图像数据同样被准确记录和标识,为后续的图像处理和分析工作提供清晰、准确的数据支持。
在本实施例中,进一步说明的是,步骤S25之后还包括:
S26,对第一图像数据和第二图像数据进行质量检查,验证图像清晰度和关键数据点,当图像清晰度未达到检测要求或存在关键数据点缺失,则丢弃对应的图像数据,并重新执行对应高度的图像采集;
在图像数据收集完成后,对第一图像数据和第二图像数据进行质量检查,确保了进入后续分析流程的图像数据都符合一定的清晰度标准且包含必要的关键数据点;图像清晰度直接影响到图像处理与解析的准确性,关键数据点的完整性则保证了分析的全面性。如果任何一张图像未能满足这些基本的质量要求,如清晰度不足或关键数据点缺失,那么该图像数据将被丢弃,并要求重新在对应的高度下执行图像采集。
S27,将质量检查合格的第一图像数据和第二图像数据汇总,形成第一图像集。
通过质量检查,合格的第一图像数据和第二图像数据将被汇总形成第一图像集,标志着图像采集和初步筛选工作的完成,为进行更深入的图像处理与分析准备了基础数据集;通过汇总形成图像集,提供了一个全面、一致的数据基础,可以用来后续评估待测FPC的贴片精度和表面质量。汇总后的图像集体现了来自不同高度的视角对待测FPC的多角度观察,并通过筛选过程提高了数据的质量与可用性,使得基于图像的分析更加准确、有效。
在本实施例中,具体说明的是,步骤S3具体包括:
S31,将获得的第一图像集输送至图像处理单元,激活图像处理单元中预设的图像处理算法。图像处理算法包括边缘检测算法、板面质量标识符提取算法和形状定位标识算法。
S32,对第一图像集中的每张图像进行预处理,预处理包括去除噪点、调整对比度和亮度;
对图像集中的每张图像进行预处理,这包括去除图像的噪点、调整图像的对比度和亮度;这一预处理过程对于改善图像质量是至关重要的,能够提高图像的可解析度,从而为后续的图像分析阶段提供更清晰、准确的图像数据。
S33,应用边缘检测算法对预处理的第一图像集进行分析,以提取出FPC的边缘轮廓;其中,本方案中的边缘检测算法为Canny边缘检测算法。
应用边缘检测算法对预处理后的图像集进行分析,旨在提取FPC的边缘轮廓,边缘轮廓的准确提取是理解FPC形状和结构的基础,有助于随后的贴片精度分析。
S34,使用版面质量标识符提取算法,对第一图像集中的每幅图像进行分析,识别出FPC上的关于表面缺陷或瑕疵的板面质量标识符;其中,本方案中的板面质量标识符提取算法为基于阈值的分割、区域生长的图像分割算法,可以将FPC板面的缺陷区域从背景中分离出来,为进一步的分析提供便利。
通过板面质量标识符提取算法对每张图像进行分析,识别FPC上的表面缺陷或瑕疵,这一步骤关注于FPC的表面质量,识别所有可能影响产品性能和外观的缺陷;这种精细的检测过程确保了对FPC质量的全面评估,有助于提高产品的整体质量。
S35,采用形状定位标识算法,从第一图像集中提取关键的形状定位标,形状定位标用于识别FPC的放置方向和位置;本方案中的形状定位标识算法为模板匹配算法,在大图像中寻找模板图像位置的方法,适用于形状和外观相对固定的定位标识。
采用形状定位标识算法,从图像集中提取关键的形状定位标,这些形状定位标关键于识别FPC的放置方向和位置;确认FPC的具体放置情况对于评估贴片精度至关重要,任何位置或方向上的偏差都可能影响FPC的性能。
S36,将获得的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标信息汇总并编制成详细的图像处理报告;
将通过前述步骤得到的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标信息汇总并编制成一个详细的图像处理报告,该报告提供了全面的FPC分析结果,包括贴片精度、表面质量以及FPC的正确放置位置等方面的评估,是后续改进生产工艺或调整设计的有力依据。
在本实施例中,具体说明的是,步骤S4具体包括:
S41,将图像处理后的第一图像集与两个标定点的坐标值进行配对;
通过将图像处理后的第一图像集与两个标定点的坐标值进行配对,能确保后续所有的分析都基于这些稳定和精确的参考点进行;这种方法促进了数据分析的准确性,通过提供一个明确的比较基准来识别偏差和不一致。
S42,针对第一图像集中的每幅图像,使用边缘检测算法将FPC的边缘轮廓与标定点进行比对,评估FPC的实际位置与预期位置之间的偏差;
使用边缘检测算法对FPC的边缘轮廓进行分析,并将其与标定点进行比对,是为了评估FPC的实际位置与预期位置之间的偏差。边缘检测提供了一种有效的技术手段来精确地识别FPC边缘的位置,从而确保其放置的准确性。
S43,对第一图像集中的每幅图像的板面质量标识符进行详细分析,检查每个板面质量标识符所代表的缺陷或瑕疵,并根据其类型、大小、和位置,评估对FPC功能的影响程度,以对FPC的表面质量进行综合评价;
对板面质量标识符进行详细分析是为了识别和评估FPC表面的任何缺陷或瑕疵;通过分析这些标识符的类型、大小和位置,可以评估这些缺陷对FPC功能的影响程度;这一步骤对于确保FPC的整体质量和性能至关重要,提供了对FPC表面状态的全面了解,从而可以采取相应措施以纠正或改进。
S44,分析第一图像集的形状定位标与标定点之间的相对位置,以评估FPC在贴片过程中的放置方向和位置的正确性;
分析形状定位标与标定点之间的相对位置,是为了评估FPC在贴片过程中的放置方向和位置的正确性,这一步骤确保了FPC的正确装配,影响到整个电路板的正确功能和性能。通过对形状定位标的精确分析,可以识别出任何因错误放置导致的潜在问题,从而确保产品的整体质量和性能。
S45,汇总待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标的分析结果,汇总成FPC的贴片精度和表面质量的全面分析报告。
汇总分析结果,包括待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,形成一份全面的贴片精度和表面质量分析报告;这份报告提供了对FPC质量的综合评价,包括其空间定位的准确性、表面状态以及装配方向的正确性等关键指标;通过这种全面的评价,可以针对发现的任何问题采取相应的改进措施,从而提升产品的质量和性能。
在本实施例中,进一步说明的是,步骤S45之后还包括:
S46,将全面分析报告输入至预设的参考数据库中,通过对FPC的持续检测和检测的全面分析报告输入至参考数据库,以形成动态更新的参考数据库;
将全面分析报告输入至预设的参考数据库中是为了实现数据的积累和长期跟踪,这样的动态更新的数据库不仅保留了各次检测的详细结果,而且通过累积这些数据,可以形成关于FPC质量和精确度的时间序列分析。这对于理解生产过程中可能出现的趋势和模式至关重要,有助于识别长期的问题或者性能下降的指标。此外,这种方法也便于对检测策略和工艺流程进行迭代优化。
S47,对动态更新的参考数据库进行定期维护和优化,并定期更新FPC的贴片精度和表面质量的评估标准;
对动态更新的参考数据库进行定期维护和优化,以及定期更新FPC的贴片精度和表面质量评估标准,是为了确保所使用的数据和评估准则保持最新、最相关;技术进步和生产工艺的改进可能会导致检测需求的变化,因此,系统和评估标准的定期更新对于保持检测活动的有效性和相关性至关重要。通过这个过程,可以确保检测和评估工作始终基于当前的工艺水平和质量要求执行。
S48,通过动态更新的参考数据库的数据变化趋势,提出改进FPC生产和检测过程的优化策略。
通过分析动态更新的参考数据库中的数据变化趋势,可以识别出生产过程中存在的系统性问题或者检测过程中的潜在不足;通过识别数据变化趋势,可以发现问题根源,从而制定具体而有效的优化策略。这种基于数据的改进方法可以系统地提高FPC的生产质量和检测准确性,进而提升整体产品的性能和可靠性。
实施例二:
本发明还提供了一种FPC的贴片精度检测系统,用于实现如实施例一的FPC的贴片精度检测方法;贴片精度检测系统具体包括:
图像采集系统,包括至少一个可旋转的相机头,以及至少一个能够进行多维位移调整的样品台;
移动控制模块,用于根据检测需求调整样品台的位置或相机头的角度;
图像处理单元,用于对获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;
数据库模块,用于存储并持续更新对待测FPC的贴片精度和表面质量的分析结果;
操作界面,用于显示待测FPC的贴片精度和表面质量的分析结果,以及供用户修改图像采集系统的参数。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,包括:
对图像采集系统进行配置,通过所述图像采集系统的样品台与相机头的相对位移,在所述样品台选定两个标定点,记录两个标定点的位置作为基准参照;
输送待测FPC进入检测区,通过调整样品台的高度,使所述相机头分别对位于起始高度和第一高度的待测FPC进行图像采集,获得待测FPC表面信息的第一图像集;
将获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;
将图像处理后的第一图像集与两个标定点进行比对,通过分析多个待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,以分析FPC的贴片精度和表面质量,并建立一个动态更新的参考数据库。
2.根据权利要求1所述的FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,所述对图像采集系统进行配置,通过所述图像采集系统的样品台与相机头的相对位移,在所述样品台选定两个标定点,记录两个标定点的位置作为基准参照;具体包括:
初始化所述图像采集系统,将相机头与样品台调整至预设的起始位置,并对相机头进行聚焦和亮度调节;
取一标准FPC样板平铺放置至所述样品台上,操作样品台带动标准FPC样板移动至相机头下方的起始检测位置,以作为第一标定点;
在第一标定点的位置,使用所述相机头对标准FPC样板进行第一次图像采集,并将采集到的图像保存为第一基准图像,将所述第一标定点的坐标值赋值到所述第一基准图像上。
3.根据权利要求2所述的FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,所述将所述第一标定点的坐标值赋值到所述第一基准图像上,之后还包括:
操作所述样品台进行相对位移,将标准FPC样板移至另一个预设的检测点位置,设置预设的检测点位置为第二标定点;
在第二标定点,使用所述相机头捕获标准FPC样板图像,并将采集到的图像保存为第二基准图像,将所述第二标定点的坐标值赋值到所述第二基准图像上;
采用图像处理单元对所述第一基准图像和所述第二基准图像进行初步分析,验证两个标定点的图像清晰度与检测需求的符合度。
4.根据权利要求1所述的FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,所述输送待测FPC进入检测区,通过调整样品台的高度,使所述相机头分别对位于起始高度和第一高度的待测FPC进行图像采集,获得待测FPC表面信息的第一图像集;具体包括:
将待测FPC平放在图像采集系统的样品台上,驱动样品台移动至所述相机头下方的检测区;
调整所述样品台至起始高度,在所述起始高度位置,执行第一轮图像采集;所述起始高度为所述相机头与待测FPC的最佳聚焦高度;
保存所述起始高度采集的第一图像数据,并为所述第一图像数据添加对应的标注信息,所述标注信息包括采集时间、样品台高度;
在完成起始高度的图像采集后,逐步调整所述样品台的高度至第一高度,同时调整所述相机头的角度至预设角度,在第一高度执行第二轮图像采集;所述第一高度大于所述起始高度;
保存第一高度采集的第二图像数据,并为所述第二图像数据添加对应的标注信息。
5.根据权利要求4所述的FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,所述并为所述第二图像数据添加对应的标注信息,之后还包括:
对所述第一图像数据和所述第二图像数据进行质量检查,验证图像清晰度和关键数据点,当图像清晰度未达到检测要求或存在关键数据点缺失,则丢弃对应的图像数据,并重新执行对应高度的图像采集;
将质量检查合格的所述第一图像数据和所述第二图像数据汇总,形成第一图像集。
6.根据权利要求1所述的FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,所述将获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;具体包括:
将获得的第一图像集输送至图像处理单元,激活图像处理单元中预设的图像处理算法;
对所述第一图像集中的每张图像进行预处理,所述预处理包括去除噪点、调整对比度和亮度;
应用边缘检测算法对预处理的所述第一图像集进行分析,以提取出FPC的边缘轮廓;
使用板面质量标识符提取算法,对所述第一图像集中的每张图像进行分析,识别出FPC上的关于表面缺陷或瑕疵的板面质量标识符;
采用形状定位标识算法,从所述第一图像集中提取关键的形状定位标,所述形状定位标用于识别FPC的放置方向和位置;
将获得的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标信息汇总并编制成详细的图像处理报告。
7.根据权利要求1所述的FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,所述将图像处理后的第一图像集与两个标定点进行比对,通过分析多个待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标,以分析FPC的贴片精度和表面质量,并建立一个动态更新的参考数据库;具体包括:
将图像处理后的第一图像集与两个标定点的坐标值进行配对;
针对所述第一图像集中的每幅图像,使用边缘检测算法将FPC的边缘轮廓与标定点进行比对,评估FPC的实际位置与预期位置之间的偏差;
对所述第一图像集中的每幅图像的板面质量标识符进行详细分析,检查每个板面质量标识符所代表的缺陷或瑕疵,并根据其类型、大小、和位置,评估对FPC功能的影响程度,以对FPC的表面质量进行综合评价;
分析第一图像集的形状定位标与标定点之间的相对位置,以评估FPC在贴片过程中的放置方向和位置的正确性;
汇总待测FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标的分析结果,汇总成FPC的贴片精度和表面质量的全面分析报告。
8.根据权利要求7所述的FPC的贴片精度检测方法,其特征在于,所述汇总成FPC的贴片精度和表面质量的全面分析报告,之后还包括:
将所述全面分析报告输入至预设的参考数据库中,通过对FPC的持续检测和检测的全面分析报告输入至所述参考数据库,以形成动态更新的参考数据库;
对动态更新的参考数据库进行定期维护和优化,并定期更新FPC的贴片精度和表面质量的评估标准;
通过动态更新的参考数据库的数据变化趋势,提出改进FPC生产和检测过程的优化策略。
9.一种FPC的贴片精度检测系统,其特征在于,用于实现如权利要求1至8任一项所述的FPC的贴片精度检测方法;所述贴片精度检测系统具体包括:
图像采集系统,包括至少一个可旋转的相机头,以及至少一个能够进行多维位移调整的样品台;
移动控制模块,用于根据检测需求调整所述样品台的位置或所述相机头的角度;
图像处理单元,用于对获得的第一图像集输送至图像处理单元进行图像处理,采用预设的图像处理算法提取FPC的边缘轮廓、板面质量标识符和形状定位标;
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102109342A (zh) * 2009-12-29 2011-06-29 比亚迪股份有限公司 贴片产品自动检测方法及系统
CN102281749A (zh) * 2010-06-10 2011-12-14 世成电子(深圳)有限公司 一种贴片方法、贴片系统及贴片机
CN105334231A (zh) * 2015-11-12 2016-02-17 湖北工业大学 Fpc补强片贴片质量视觉检测方法及检测系统
CN206459974U (zh) * 2016-11-22 2017-09-01 深圳市耀德科技股份有限公司 一种fpc板检验设备
KR101809875B1 (ko) * 2017-08-07 2017-12-18 김진식 사면 화상인식기술을 이용한 카메라 모듈 생산용 하우징 어태칭 장치
CN108355981A (zh) * 2018-01-08 2018-08-03 西安交通大学 一种基于机器视觉的电池连接器质量检测方法
US20190285554A1 (en) * 2016-12-15 2019-09-19 Omron Corporation Inspecting device, inspecting method, and program
CN112649446A (zh) * 2020-11-12 2021-04-13 巨轮(广州)智能装备有限公司 一种fpc的检测方法、贴合方法及装置
CN116008290A (zh) * 2023-02-01 2023-04-25 深圳市嘉之宏电子有限公司 一种fpc板钢片检测机
WO2023115409A1 (zh) * 2021-12-22 2023-06-29 深圳技术大学 一种焊盘检测方法、装置、计算机设备及存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102109342A (zh) * 2009-12-29 2011-06-29 比亚迪股份有限公司 贴片产品自动检测方法及系统
CN102281749A (zh) * 2010-06-10 2011-12-14 世成电子(深圳)有限公司 一种贴片方法、贴片系统及贴片机
CN105334231A (zh) * 2015-11-12 2016-02-17 湖北工业大学 Fpc补强片贴片质量视觉检测方法及检测系统
CN206459974U (zh) * 2016-11-22 2017-09-01 深圳市耀德科技股份有限公司 一种fpc板检验设备
US20190285554A1 (en) * 2016-12-15 2019-09-19 Omron Corporation Inspecting device, inspecting method, and program
KR101809875B1 (ko) * 2017-08-07 2017-12-18 김진식 사면 화상인식기술을 이용한 카메라 모듈 생산용 하우징 어태칭 장치
CN108355981A (zh) * 2018-01-08 2018-08-03 西安交通大学 一种基于机器视觉的电池连接器质量检测方法
CN112649446A (zh) * 2020-11-12 2021-04-13 巨轮(广州)智能装备有限公司 一种fpc的检测方法、贴合方法及装置
WO2023115409A1 (zh) * 2021-12-22 2023-06-29 深圳技术大学 一种焊盘检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN116008290A (zh) * 2023-02-01 2023-04-25 深圳市嘉之宏电子有限公司 一种fpc板钢片检测机

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WEIRU LUO: "FPC surface defect detection based on improved Faster R-CNN with decoupled RPN", 2020 CHINESE AUTOMATION CONGRESS (CAC), 29 January 2021 (2021-01-29), pages 7035 - 7039 *
张俊朋: "印刷电路板LED贴片质量在线视觉检测系统", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》, 15 August 2017 (2017-08-15), pages 138 - 413 *

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