PCB-AXI圖像中的矩形與圓目標(biāo)分割與識(shí)別.pdf

1、PCB(Printed Circuit Board)生產(chǎn)自動(dòng)化中，最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)便是質(zhì)量控制，而自動(dòng)X射線檢測(cè)(Automatic X-ray Inspection，AXI)在質(zhì)量控制中扮演極為重要的角色。矩形和圓目標(biāo)識(shí)別是AXI中的重要環(huán)節(jié)。當(dāng)前的矩形和圓目標(biāo)識(shí)別算法一般基于通過霍夫變換，通過分析提取的幾何特征進(jìn)行判斷?；舴蜃儞Q（Hough Transform）在檢測(cè)矩形目標(biāo)時(shí)計(jì)算開銷大，不能滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求；檢測(cè)圓目標(biāo)時(shí)不能克服

2、復(fù)雜圖像的干擾，存在誤判和漏檢，且不能最終得到圓目標(biāo)輪廓。在AXI應(yīng)用中，形狀角可以有效識(shí)別矩形目標(biāo)，然而其計(jì)算精度和時(shí)間開銷取決于輪廓上各離散點(diǎn)處切線方向的計(jì)算效率?，F(xiàn)有基于Vialard算法的切線方向計(jì)算方法在處理矩形輪廓時(shí)步驟繁瑣且存在較大的誤差，導(dǎo)致使用形狀角識(shí)別矩形時(shí)效率不高。在復(fù)雜圖像中，由于存在大面積遮擋，全局閾值（Global Threshold）的分割圓目標(biāo)的效果不理想。同時(shí)，梯度信息復(fù)雜，霍夫圓變換識(shí)別效果也不佳。此

3、外，PCB所在平面的法線與射線方向不平行，得到的圖像是“傾斜”的。在微米級(jí)分辨率下，圖像中細(xì)節(jié)更多，諸如導(dǎo)線等部分對(duì)焊球形成干擾，且難以使用傳統(tǒng)方法排除。作為應(yīng)用AXI系統(tǒng)中的識(shí)別算法，其時(shí)間復(fù)雜度必須可控。
　　首先，針對(duì)在利用形狀角進(jìn)行矩形識(shí)別時(shí)時(shí)間復(fù)雜度高的問題，本文提出了一種基于傅立葉擬合的離散點(diǎn)切線方向計(jì)算方法。該方法首先對(duì)離散點(diǎn)進(jìn)行極坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，然后使用傅里葉級(jí)數(shù)擬合整個(gè)輪廓，最后再對(duì)擬合之后的曲線求導(dǎo)，從而計(jì)算出輪廓上

4、各點(diǎn)的切線方向。在所給出的實(shí)例中，本文方法計(jì)算平均耗時(shí)為1.5775s，傳統(tǒng)方法平均耗時(shí)為156.155s，且計(jì)算結(jié)果更加精確。
　　然后針對(duì)復(fù)雜圖像中BGA焊球輪廓提取困難的問題，提出了一種基于子圖像的焊球輪廓提取方法。該方法首先利用BGA圖像中焊球的分布特征和標(biāo)準(zhǔn)霍夫圓變換定位缺失焊球，獲得全部焊球位置，以此作為ROI(Region of Interest)將圖像切割為僅包含一個(gè)焊球的子圖像；而后對(duì)X射線透射BGA焊球的過程進(jìn)

5、行數(shù)學(xué)建模，確定其灰度分布特征，以此作為依據(jù)分別處理每個(gè)焊球，獲得保存全部焊球輪廓信息的二值化圖像；最后，利用BGA焊球的幾何特征，在極坐標(biāo)函數(shù)值直方圖上提出了一種基于滑動(dòng)方差的自適應(yīng)干擾點(diǎn)排除算法，剔除焊球輪廓中的受干擾點(diǎn)并且以弧線對(duì)焊球進(jìn)行修補(bǔ)；最終完成復(fù)雜BGA圖像中的焊球輪廓提取。
　　本文所提出的矩形識(shí)別方法可以避免Vialard算法及其衍生方法在處理矩形輪廓時(shí)產(chǎn)生的過度迭代的問題，時(shí)間復(fù)雜度降低兩個(gè)數(shù)量級(jí)，結(jié)果更加準(zhǔn)確