项目主持人：程涛

项目团队：程涛、冯平、徐刚、孙高磊、王书乐、王燕燕、胡国煌、罗小军

印制电路板（PCB-Printed Circuit Board），是实现电子元器件电气连接、组装集成的基板和关键互连件，是全球电子元件产品中市场份额占有率最高的产品，几乎会出现在每一种电子产品中。PCB的制造品质，直接影响电子产品的可靠性和系统产品的整体竞争力，因此印刷电路板被称为“电子系统产品之母”。这在很大程度上取决于在PCB生产的各环节中能否尽早、及时发现PCB各类缺陷（如短路、断路、凸起、缺失、空偏、孔破等）。针对传统PCB缺陷检测方法（如人工目测、ICT等）在检测效率、漏检率、误检率以及降低劳动强度、改善作业环境和提高生产效益方面的局限性和不足，以及很难满足小、薄、轻型化、高密度化、多层化和微细间距PCB的缺陷检测实际需求。

因此，本产品充分利用机器视觉在实现无接触式检测、宽光谱响应范围、在线实时性、长时间稳定工作、定位等方面的优势，研发用于PCB缺陷检测的自动光学检测（Automatic Optic Inspection，简称AOI）设备，以及时发现缺陷、降低返修率，提高生产效率和产品质量、降低成本。

基于AOI的PCB缺陷智能检测系统，由光源及其控制子系统、数字成像及其控制子系统（包括CCD/CMOS相机、图形采集）、图像扫描运动机构及其控制子系统、图像处理与优化子系统、图像特征识取与缺陷识别子系统、HMI与主控子系统等部分组成，通过控制光源、数字成像、扫描等子系统对PCB进行扫描、获取PCB的图像，将处理后的PCB图像与PCB标准图像（根据PCB的Gerber文件转换之后获得）进行配准、提取特征和比较分析，以判断PCB是否存在缺陷、是何种类型缺陷，并标识出缺陷的位置。

图1是利用本成果研制的PCB板自动光学检测设备（PCB-AOI）—“基于AOI的PCB缺陷智能检测系统”实物照片，其主要技术指标如下：

n机器尺寸：2150*1250*1700mm；

n传动系统：NSK滚珠丝杠及直线导轨；

n驱动系统：Panasonic伺服电机；

nCAM资料：GERBER RS-274X格式；

n光源系统：线性组合光源，LED冷光源高亮聚光系统；

n成像系统：DALSA高分辨率线扫描8KCCD相机，DALSA高速图像采集卡；图像最高分辨率7um；

n测试最大面积：610*660mm；

n检测缺陷类型：短路、断路、凸铜、凹铜、线粗、线细、残铜等；

n检测速度：扫描时间为180面/小时（588*441mm）；XY台精度控制4um、移动速度20m/min；

n测试能力：4mil线宽/线距；

n检验材料：内层/外层、线路层、混合层、钻孔层。

（a）外观（b）内部结构

（c）运行及检测结果（图像配准、缺陷识别过程及结果输出）

图1PCB板自动光学检测设备（PCB-AOI）

本成果主要在以下理论方法和技术上取得突破和进展：

1）分析和得到PCB大幅面图像的数字成像特性；

2）探究和得到在光照、相机、成像运动、PCB等多维多变量作用下（大幅面）图像成像质量的影响规律；

3）建立了基于图像像素和时频域特性的图像质量综合评价体系与评价方法；

4）提出和实现了基于人工神经网络的最佳质量图像快速成像优化方法，从而可得到保证图像质量最佳的最优解和最佳质量图像快速成像方法，

5）提出和实现了基于人工神经网络的最佳质量图像成像自适应控制算法及控制系统，以对PCB图像最优成像全过程的最优控制；

6）基于Gerber文件的PCB标准图像快速生成及优化技术；

7）结构光源的照度及均匀性测试与补偿实现方法；

8）提出和实现了基于线阵CCD成像系统的（大幅面）PCB图像优化技术（包括图像快速扫描、图像采集优化、图像拼接与误差补偿技术、图像质量评价与优化、图像对位与配准方法）；

9）面向PCB缺陷识别的可重构图像处理和智能优化方法及实现技术；

10）基于图像特征抽取的PCB缺陷智能快速检测算法及实现技术等。