CN202002893U - 基于多角度线性ccd的线路板检测装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公布了一种基于多角度线性CCD的线路板检测装置，包括控制装置、模数转换模块、线性光源、由电机驱动的检测平台、以及设置于检测平台上的偶数个线性CCD，线性光源设置于检测平台正上方，线性CCD相对于线性光源对称设置，线性CCD的输出端串接模数转换模块后接控制装置的输入端，控制装置的输出端分别接线性CCD和电机的输入端。本实用新型可以自动完成元器件和焊点位置、取向、大小的输入工作，极大简化了自动光学检测设备使用程序和使用效率。

Description

基于多角度线性CCD的线路板检测装置

技术领域

本实用新型涉及一种基于多角度线性CCD的线路板检测装置，属于电子工业表面贴装检测的技术领域。

背景技术

自动光学检测(AOI)技术是一种通过图像采集、图像分析和识别对产品品质进行自动检测的高新技术。相对于传统的人工目测，AOI技术具有检测速度快、检测效果好和检测效果稳定等优点，而且可以自动生成全面和准确的过程控制反馈信息，可以极大地提高产品质量和生产效率，同时降低生产成本。目前，AOI技术在表面贴装(SMT)检测，手机按键检测等方面被广泛应用。

AOI表面贴装检测设备是AOI技术应用最成功的领域，已成为表面贴装生产线的必备生产设备，在保证焊接质量，提高过程控制水平，降低生产成本等方面发挥着重要的作用。

目前，国产和进口的AOI表面贴装检测设备主要由结构光源，面阵摄像头和工业PC为图像采集和图像识别工具，受到图像传输和图像分析速度瓶颈的限制，在检测速度和检测效果方面还有很多缺陷，特别是对芯片管脚的焊接缺陷的识别还存在着很大的困难。

实用新型内容

本实用新型目的是针对现有技术存在的缺陷，提供一种基于多角度线性CCD的线路板检测装置。使用多角度线性CCD摄像头采集电路板的3D信息，并通过FPGA并行处理图像数据，实现对表面贴装检元器件的类别、位置、取向，焊锡的形态、锡膏的印刷质量等表面贴装检关键工艺的质量检测和监控。

本实用新型为实现上述目的，采用如下技术方案：

本实用新型基于多角度线性CCD的线路板检测装置，包括控制装置、模数转换模块、线性光源、由电机驱动的检测平台、以及设置于检测平台上的偶数个线性CCD，线性光源设置于检测平台正上方，线性CCD相对于线性光源对称设置，线性CCD的输出端串接模数转换模块后接控制装置的输入端，控制装置的输出端分别接线性CCD和电机的输入端。

优选地，所述控制装置采用FPGA。

优选地，所述电机为步进电机。

优选地，所述线性CCD与检测平台成80度。

本实用新型的优点

(一)、采用独立研发的基于FPGA的CCD图像采集系统代替成品CCD摄像头

采用FPGA芯片直接控制线性CCD和输运电路板的步进电机，可以提高图像采和分析速度，以及图像采集系统与整个设备的整合度。

(二)、采用固定线性CCD图像采集系统

采集大面积图像，线性CCD摄像头有着天然的优势，因为线性扫描成像可以直接形成大面积图像，而无需像面阵摄像头那样进行后期拼接；同时线性扫描的图像在扫描方向上没有光学畸变，可以得到更高的图像质量。传统的工业线性CCD摄像头由于用量小，厂家单一，所以成本很高。一般工业线性CCD摄像头的销售价格要比具有相同像素长度的面阵CCD摄像头高5-10倍。所以在AOI检测设备中使用较少。

AOI表面贴装检测要求有很高分辨率的图像，一般要求每个像素在0.02mm左右。同时要求检测的电路板面积又很大。一块300mmx400mm的电路板需要采集3亿个像素的图像。一个2000像素的线性CCD，按0.02mm像素尺寸，只能采集40mm宽的图像。整块板需要8个2000像素的线性CCD摄像头。采购成品线性CCD摄像头的费用已远超目前AOI检测设备的价格。所以，直接采用成品线性CCD摄像头，无法实现固定线性CCD图像采集系统。

采用自制的线性CCD图像采集系统组建AOI表面贴片检测设备，我们可以在允许的成本范围内实现固定线性CCD图像采集系统。

(三)、采用多角度线性CCD摄像头采集3D图像信息

本系统采用多角度线性CCD，采集电路板的3D图像信息，通过FPGA并行图像处理，可大大提高焊锡及器件和焊脚翘起的检测精度(见图3)。

通过比较对称线性CCD图像之间的关系，可以得出被扫描平面是倾斜还是水平，水平平面的高度等3D信息。

(四)、采用FPGA直接从CCD读取数据并进行图像分析得出3D信息，并根据所得3D信息对元器件和焊点进行检测

本系统采用FPGA芯片对图像进行处理和分析，可以对图像中的所有像素同时处理，可以大大提高图像处理的速度。通过比较相对线性CCD图像之间的关系，可以得出被扫描平面是倾斜还是水平，水平平面的高度等3D信息。根据这些3D信息，可以对元器件和焊点进行检测。

(五)、根据电路板3D信息，实现检测程序的全自动学习

根据检测到的3D信息，本系统可以自动完成元器件和焊点位置、取向、大小的输入工作，极大简化了自动光学检测设备使用程序和使用效率。

附图说明

图1：间距与高度之间关系原理图；

图2：检测元器件3D信息示意图；

图3：特多角度线性CCD摄像头示意图；

图4：线性CCD设置示意图；

图5：FPGA控制图。

图中标号：1---线性光源，2---线性CCD，3---电路板，4---步进电机。

具体实施方式

下面结合附图对本实用新型进一步说明。

(一)实现多角度线性CCD图像采集系统

(1)要求采集的图像可以对表面贴片元器件和焊接情况进行识别和检测。目前表面贴片技术不断向高密度化发展，0201器件(0.50mmx0.25mm)已经被普遍采用，器件直接的间距最小只有0.2mm。高密度的管脚间距也只有0.3mm。为了有效检测器件和焊接错误，需要采集图像的像素不超过0.02mm。

(2)要求图像采集系统可以对整个电路板进行扫描式图像采集。在采集过程中无需移动线性CCD摄像头。检测最宽不超过300mm的电路板，需要3组，共6个5k像素的线性CCD感应芯片。每组需要2个对称的线性CCD。

(3)采集300x300mm的电路板的时间小于15秒。需要CCD每秒钟输出1000条线性图像，需要线性CCD的数据率达到5百万像素每秒。

(5)要求基于FPGA的图像处理系统可以每秒钟接受3千万像素的图像信息。FPGA芯片需要同时接收6个线性CCD的图像，要求FPGA每个时钟接收6个像素，72个比特的信息。所以，FPGA芯片需要有72条数字IO接口。

(6)本系统采用6个5k像素的线性CCD摄像头对电路板进行扫描。线性CCD的驱动和数据传输由FPGA芯片控制。FPGA同时控制电路板传输系统中的步进电机，已取得线性CCD图像采集和电路板传动直接的同步。线性CCD摄像头的光轴与电路板平面呈近80度角(见图4)。

(7)采用FPGA同时驱动线性CCD摄像头和电路板传输步进电机(见图5)

(二)采用FPGA对多角度的线性图像进行并行处理，以得到电路板3D信息

通过比较相对线性CCD图像之间的关系，可以得出被扫描平面是倾斜还是水平，水平平面的高度等3D信息。首先校准基准平面，使得基准平面在对称线性CCD上的图像重叠。实际检测中，平行于基准平面的平面，如电路板上器件的平面，就会产生具有固定间距的相似图像。相似图像之间的距离与平行平面的高度存在线性关系。(见图1和图2)。对于倾斜超过一定角度的平面，由于2个对称CCD所采集图像不再对称，所以相对线性CCD所采集的图像之间的相似度急剧下降，无法进行匹配。所以，通过匹配相对线性CCD所采集的图像，我们可以判别所采集图像属于平行平面还是倾斜平面，和得出平行平面的高度。从这些信息，我们可以确定电路板上元器件的位置、取向、大小等信息。

设定线性CCD的光轴与垂直方向夹角为10度，通过图像匹配获得间距的精度为2个像素，即0.04mm，我们可获得水平高度测量精度为0.11mm。实际检测到的倾斜平面的角度范围与平面表面情况有关，估计在10度到90度之间。

通过匹配对称线性CCD所采集的图像，我们可以得到电路板的3D信息。由于匹配图像是在对称光源照射下同时采集，所以我们可以采用直接比较像素值的方法匹配2幅图像。以2匹配幅图像的对应像素为中心，选取7x7像素的面阵，计算2个面阵像素之间见的绝对差值。对应像素定义为2匹配幅图像中处在相同扫描线上的像素点。固定左侧图像的像素位置，移动右侧图像的对应像素位置，直至找到最佳匹配的对应像素点。对应像素之间的相对距离即2幅匹配图像之间的距离。根据这个最佳匹配距离，我们就可以重组出电路板的3D表面形貌。由于运算量巨大，只有在直接与CCD图像传感器连接的FPGA上并行运算才有可能实现。传统的集成成品CCD摄像头和计算机的图像采集和处理方式无法实现这一功能。

(三)检测程序的自动学习

根据标准电路板的3D信息，结合电路板设计文件中关于元器件名称、标号、位置等信息，可以自动确认元器件的位置、取向、大小等信息，从而确定元器件的标准2D图像。综合元器件的名称、标号、位置、标准图像等信息即可生成检测程序。整个无需用户手工参与，实现检测程序的全自动学习。

(四)基于彩色矫正相关匹配法的图像匹配

根据检测电路板的3D信息，结合检测程序程序中元器件的标号、位置，就可以确定元器件的检测图像，元器件的检测图像传输到计算机中，采用申请人实用新型的彩色矫正相关匹配法，计算检测图像和标准图像之间的相似度。彩色矫正相关匹配法计算公式如下：

$R(J,B)=\frac{\underset{i,k}{\mathrm{\Σ}}[(J_{i,k}-\stackrel{\‾}{J})\×(B_{i,k}-\stackrel{\‾}{B})+{\mathrm{\Δ}}^2]}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}[{(J_{i,k}-\stackrel{\‾}{J})}^2+{\mathrm{\Δ}}^2]}\×\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}[{(B_{i,k}-\stackrel{\‾}{B})}^2+{\mathrm{\Δ}}^2]}}$

Δ常数取值为20。

J表示检测值。Ji，k表示阵列的i行k列的检测值。表示J的平均值。

B表示标准值。Bi，k表示阵列的i行k列的监测值。

表示B的平均值。

Claims (4)

1.一种基于多角度线性CCD的线路板检测装置，其特征在于包括控制装置、模数转换模块、线性光源、由电机驱动的检测平台、以及设置于检测平台上的偶数个线性CCD，线性光源设置于检测平台正上方，线性CCD相对于线性光源对称设置，线性CCD的输出端串接模数转换模块后接控制装置的输入端，控制装置的输出端分别接线性CCD和电机的输入端。

2.根据权利要求1所述的基于多角度线性CCD的线路板检测装置，其特征在于所述控制装置采用FPGA。

3.根据权利要求1所述的基于多角度线性CCD的线路板检测装置，其特征在于所述电机为步进电机。

4.根据权利要求1所述的基于多角度线性CCD的线路板检测装置，其特征在于所述线性CCD与检测平台成80度。 

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