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研究生: 王薇茜
Wang, Wei-Chien
論文名稱: PCB鑽孔品質之自動化光學檢測系統研究
Research of Automatic Optical Inspection System in PCB Drilling Quality
指導教授: 陳響亮
Chen, Shang-Liang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 製造工程研究所
Institute of Manufacturing Engineering
論文出版年: 2008
畢業學年度: 96
語文別: 中文
論文頁數: 62
中文關鍵詞: 圓孔檢測影像處理定位影像縫合PCB鑽孔品質
外文關鍵詞: Image processing, Drill inspection, Localization, Image registration, PCB, Drilling quality
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  • 本研究基於機器視覺進行自動化光學檢測系統之研究與開發。並採用影像縫合、影像分離、孔位編號,孔位比對與瑕疵顯示等方法進行系統實現。
    首先,以影像縫合方法將每次拍照得到的子影像合併為整體影像。接著以影像二值化方式突顯圓孔,並去除明顯雜點。再對孔位進行編號,以區分各圓孔。最後則是由公式計算出圓心、半徑、真圓度等圓孔品質參數,並以長條圖、靶標圖等進行顯示。
    在實驗中,對檢測板上所拍攝到每個子影像的大小為37x47.5mm2,將各子影像合併為一完整影。比對用的標準板則由Excellon格式的原始碼中取得,並計算標準板的圓孔品質參數。藉由比對檢測板與標準板,即可獲得其中之差異。在本研究中,我們以長條圖與靶標圖顯示本系統的比對結果。
    經由比對結果可知,本研究所開發之系統可以檢測出各圓孔、缺孔、多孔,並顯示錯誤孔位置。這相當適合用在大量鑽孔時的檢測,並可正確的抓出鑽孔瑕疵。

    In this research, an Automatic Optical Inspection (AOI) system is studied and developed based on machine vision. The methods of image registration, threshold, labeling, drill contrast, and defect display are adopted in this research. At first, the image registration is used to connect each sub-image to a whole image. Second, the image threshold is used to divide holes with disturbance. Then, labeling is used to label each object on the whole image. The quality parameters are then calculated and displayed on the bar chart and target plot.
    For the experiments, the size of sub-image is 37x47.5mm2, and these images are connected to a whole image, called testing board. The quality parameters of standard board are got from the source code in Excellon format. By comparing the quality parameters of testing board and standard board, the comparing result can be known. Therefore, the target plot and bar chart are used to show the inspection results in this research.
    The system developed in this research can inspect each hole, and can show the holes with large position error. It can be used in the large drilling inspection, and can inspect correctly.

    摘要 iii Abstract iv 誌謝 v 目錄 vi 圖目錄 viii 表目錄 x 符號 xi 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 1 1.3 文獻探討 2 1.4 論文架構 5 第二章 研究理論與架構 6 2.1 影像縫合(Image registration) 7 2.2 影像二值化處理(Threshold) 7 2.3 設定定位點(Set orientated point) 8 2.4 影像幾何轉換(Image geometrical transformation) 12 2.5 特徵計算與分析(Feature calculation and analysis) 16 2.6 辨識比對(Recognition and matching) 18 2.7 靶標圖(Target plot) 20 2.8 光源與照明(Lighting) 21 第三章 影像自動檢測系統架構與簡介 23 3.1 硬體架構 24 3.1.1三軸定位 24 3.1.2光學模組 24 3.2 軟體架構 26 3.2.1 標號演算法 26 3.2.2 求圓特徵 29 3.2.3 靶標圖 30 3.3功能及操作流程 31 第四章 檢測之實驗結果 34 4.1校正 36 4.1.1 硬體校正 36 4.1.2 軟體校正 37 4.2 實驗 38 實驗一 38 實驗二 45 實驗三 49 第五章 結論與未來方向 54 5.1 結論 54 5.2未來研究方向 54 參考文獻 56 附錄 58 附錄A 實驗一之圓心座標、8個半徑長度與真圓度(pixel) (75.75μm/pixel) 58 附錄B 實驗二之圓心座標、8個半徑長度與真圓度(pixel) (75.75μm/pixel) 61 附錄C 實驗三之圓心座標、8個半徑長度與真圓度(pixel) (75.75μm/pixel) 62

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    下載圖示 校內:2013-09-02公開
    校外:2013-09-02公開
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