PCB行業早期生產設備的檢測方式是通過人工目測加人工記錄的方式，這種方法效率差，極容易誤判漏判，導致產能嚴重受限。檢測時需高強度光源照亮產品，人員在光源旁操作容易對眼睛造成不可逆的傷害。因此近年來引入機器視覺檢測的方式，提高檢測效率并且保護操作人員的安全。此案例實現對PCB產品初組裝以及最終組裝兩個工序后的產品進行缺陷檢測和讀碼獲取產品信息，當產品NG時報警。每次視覺檢測完成后給出檢測結果，與產品信息一起同步上傳至客戶信息系統。
PCB行業-PCB板缺陷檢測案例
1. 客戶（項目）所屬行業
PCB行業
2. 行業背景介紹
（1） 行業簡介
印制電路板（簡稱“PCB”）是指在覆銅板按照預定設計形成銅線路圖形的電路板，其主要功能是使各種電子零組件按照預定電路連接，起電氣連接作用。印制電路板是組裝電子零件用的關鍵互連件，為電子元器件提供電氣連接的同時，也承載著電子設備數字及模擬信號傳輸、電源供給和射頻微波信號發射與接收等功能，絕大多數電子設備及產品均需配備，因而被稱為“電子產品之母”。
PCB板被廣泛應用于通訊電子、消費電子、計算機、汽車電子、工業控制、醫療器械、國防及航空航天等領域。由于技術的快速發展和消費者需求的不斷變化，PCB行業的產品需求量不斷增加，PCB產品如何能高質高速的生產成了目前的難點。目前許多PCB制造企業都需要尋求穩定的視覺檢測方案，實現智能制造。
行業早期生產設備的檢測方式是通過人工目測加人工記錄的方式，這種方法效率差，極容易誤判漏判，導致產能嚴重受限。檢測時需高強度光源照亮產品，人員在光源旁操作容易對眼睛造成不可逆的傷害。因此近年來引入機器視覺檢測的方式，提高檢測效率并且保護操作人員的安全。
（2） 生產環節介紹
PCB板的主要生產流程為：
1.設計與制版：?首先，?根據電路需求進行電路設計，?生成PCB布局圖。?然后將設計圖送至專業廠家進行制版，?制作出實物電路板。?
2.元器件采購：?根據電路設計，?采購所需的元器件，?確保元器件的質量，?尤其是關鍵的集成電路。?
3.檢驗：?收到電路板和元器件后，?進行初步檢驗，?確認無明顯缺陷或損壞。?
4.組裝與焊接：?按照安裝方法，?進行元器件的組裝和焊接。?包括使用SMT貼片機將元器件準確貼裝到PCB板指定焊盤位置、使用手工或機器插件元器件將其插入PCB相應孔位、?通過波峰焊或選擇性焊接將元器件固定在板上。?
5.焊接檢查與功能測試：?通過AOI自動光學檢測或人工目檢確認焊點質量和元器件安裝準確性。?裝配完成后進行電路板功能測試，?確保所有電路性能達標。?
6．終檢包裝：?通過電氣性能、?外觀等方面的最終檢驗后，?將合格產品進行清潔、?防靜電包裝，?準備出廠。?
7.防護處理與包裝運輸：?為了防止電路板受潮、?氧化，?通常會在其表面涂覆一層保護漆。?最后，?對完成的電路板進行包裝，?準備運輸到最終用戶手中。?
以上步驟共同構成了線路板生產組裝的基本流程，?每個環節都需要嚴格把控質量，?確保電路板的性能和可靠性。?
該項目在生產流程中主要應用于組裝與焊接環節和終檢包裝環節。組裝與焊接環節檢測初組裝后的產品插線口是否歪斜并讀取產品二維碼記錄產品信息；終檢包裝環節檢查產品外表面是否有黑白膠體缺陷并讀取產品一維碼記錄產品信息。兩個環節的檢測流程為使用我們的標準工業相機收集產品圖像，上傳產品圖像至VM算法平臺進行產品檢測并讀碼獲取產品信息，同時進行信息統計并同步至客戶系統進行存檔。
（3） 項目目的（檢測）
該項目主要解決的問題是監控PCB板的生產質量，判斷PCB板組裝后插線排質量以及外殼質量是否合格。
（4） 檢測原因
為PCB板的后續生產過程帶來便利，保障PCB板的質量，實現高速高質智能生產，可以大大提高品牌效益。
3. 案例背景
（1） 客戶（項目）需求
a) PCB板初組裝后檢測內容：PCB板的插線排是否歪斜；讀取產品信息。
插線排參考線與板身參考線角度>±15°則判定為不合格。插線排檢測區域如下圖所示藍色框區域。
產品信息讀碼區域為下圖所示紅色框區域。
初組裝PCB板圖
檢測完成后將產品信息以及檢測結果發送客戶系統中，并根據產品判斷結果控制結果燈報警以及皮帶線運動至下一生產環節。
b) 產品最終組裝后檢測內容：檢測產品側面金屬平面是否有黑色泡棉以及白色膠體；讀取產品信息。
有黑色泡棉以及白色膠體則為不合格。黑色泡棉為下圖綠色框所示區域，白色膠體為下圖黃色框所示區域。
產品讀碼區域為下圖所示紅色框所示區域。
PCB板最終組裝后產品側面圖
檢測完成后將產品信息以及檢測結果發送客戶系統中，并根據產品判斷結果控制結果燈報警以及皮帶線運動。
（2） 客戶痛點或問題
a) 初組裝產品檢測時不同種類產品的產品信息條碼顏色不同，造成同一打光條件下，不同產品二維碼穩定讀取效果難以兼容。
b) 初組裝產品檢測時視野范圍較大，插口附近特征點較雜亂，缺陷檢測本身難度較大的同時需兼容較小二維碼讀取。
c) 最終組裝產品檢測時黑色泡棉與背景成像灰度特征相似，較難識別。
4. 方案描述
（1） ?？抵悄芄I相機項目配單表及數據
硬件配單 | 相機 | 海康MV-CS200-10GM |
鏡頭 | ?？礛VL-KF3528M-12MP | |
紅色環形光源 | ?？礛V-LRDS-130-90-R | |
白色面光 | 海康MV-LBES-H-200-200-W | |
光源控制器 | ?？礛V-LE100-48W24-2D | |
數據 | 相機鏡頭高度 | 800mm |
視野（FOV） | 300*200mm | |
單像素精度 | 0.055 mm/pixel |
（2） 方案示意圖
架設示意圖
實際架設圖
（3） 方案思路描述
a) 初組裝環節產品檢測:
使用VisionMaster算法開發軟件中的形態學處理模塊，對產品插線排檢測區域進行局部膨脹腐蝕操作，將插線排與產品板身基準線對比度增加以及識別區域面積增加，使直線查找模塊識別基準線更加穩定，防止檢測過程誤識別直線導致插線排角度識別誤判。
使用紅光環形光源進行打光測試以達到最優效果，使不同產品上不同顏色二維碼都可穩定識別。
檢測方案思路流程圖
b) 最終組裝包裝后產品檢測：
使用圖像增強使白色膠體以及黑色泡棉在圖像中與背景灰度值差變大，防止黑色泡棉出現誤判。
使用白色面光使打光更為均勻，能獲取質量較高的圖像。
（4） 搭建與調試
a) 硬件搭建及軟件調試整體流程：
安裝光源、相機及工控機至工位預先規劃位置。安裝鏡頭至相機并連接各硬件間線纜，相機IO輸出連接產品狀態指示燈。
系統上電，并在拍攝視野中放置一個檢測產品，使用MVS調節相機參數調節圖像質量，聚焦至檢測平面。
使用VM搭建算法流程及方案，與客戶系統通信，并拍攝實際產品測試算法檢測效果以及整個視覺系統方案聯通狀態。最終調整至方案運行穩定，保存方案。
b) 軟件算法調試細節：
初組裝產品：先使用“形態學處理”將初組裝產品上基準線區域突出，多次細微調整，尋找合適的參數使基準線明顯且不移位；再使用“直線查找”查找基準線位置，并使用“線線測量”檢測兩基準線之間夾角大??；同時使用“二維碼識別”讀取產品信息；最后將產品識別結果以及產品信息發送給客戶系統以及結果顯示燈。
初組裝后產品檢測調試
最終組裝后產品：先使用“圖像增強”以及“形態學處理”將最終組裝產品上黑色泡棉以及白色膠體與背景灰度差調大，參數需多次細微調整，尋找合適的參數使黑色泡棉識別穩定；再使用“BLOB分析”檢測膠體及泡棉位置；同時使用“條碼識別”讀取產品信息；最后將產品識別結果以及產品信息發送給客戶系統以及結果顯示燈。
最終組裝產品檢測調試
（5） 項目難點及解決方案描述
難點1：客戶現場的初組裝產品種類多，二維碼顏色不一致，導致讀碼時使用普通白光光源補光效果不佳，個別種類產品上其他顏色二維碼不能穩定讀取。
解決方案：調整光源種類，最終測試確定采用紅色光源，此時檢測及讀碼的效果優良。
難點2：初組裝產品插線排位置以及數量多變，考慮的情況要全面周到，做到每一處插線排都不能遺漏。
解決方案：在算法檢測時根據讀碼獲取的產品信息判斷產品插線排位置，在搭建方案時注意細節，能兼容檢測所有產品，遇到誤判的情況及時更正方案數據進行調試。
難點3：最終組裝產品檢測時黑色泡棉與背景顏色相似難以區分。
解決方案：在算法檢測時增加圖像預處理流程，使檢測效果更加穩定。
（6） 效果展示
初組裝產品之一檢測結果
最終組裝產品檢測結果
5.方案優勢
1、單次流程運行160ms，滿足200ms內完成視覺節拍需求。
2、檢測準確率可達到99.9%。
（2） 客戶層面：
1、我司VM算法開發平臺自帶顯示界面設計功能，客戶自行設計顯示界面，方便快捷且滿足檢測數據直觀展示。
2、使用我司VM算法平臺進行檢測，算法種類多樣，操作簡單。后期維護方便，易上手，也便于增加其它同工位視覺檢測項。
3、該方案可實現產品質量快速自動化檢測，將產品檢測狀態用顏色燈顯示并上傳至客戶系統，NG產品易分辨，摒棄傳統人工繁瑣檢測流程，提升客戶產線生產速度以及生產效率。
4、全自動化視覺檢測方案使用減少了客戶人工成本，并極大降低了產品生產過程的誤判、漏判比例，將不合格產品攔截在生產過程中，幫助客戶提升產品良品率，減少損失。
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