一种印刷线路板的检测方法及检测装置与流程

本发明涉及印刷线路板检测技术领域，更为具体的说，涉及一种印刷线路板的检测方法及检测装置。

背景技术：

印刷线路板(Print Circuit Board，PCB)是具有印制线路的电路基板，其用于安装和连接电路元器件。为了保证PCB的生产质量，在出厂前需要对其进行检测，传统的检测方法有人工目测、针床测试、飞针测试等。由于“接触受限”等缺陷，上述的检测方法已经不能完全适应制造技术的发展需求，因而，基于图像的自动光学检测(Automatic Optical Inspection，AOI)技术逐渐发展起来。

AOI技术是使用传感器获得检测物的二维照明图像并数字化，利用灰度图像并通过参考比较法(与预先存储的数字化模板图像作比较)或设计规则检验法(按照一些给定的规则检测图形)进行缺陷检测。但是，由于AOI技术无法直接得到检测物表面的三维形貌，因此无法检测高度方面的缺陷；其他一些检测方法，如自动X射线检测(Automatic X-ray Inspection，AXI)，由于高成本、检测速度慢的原因，也难以在生产线中使用。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种印刷线路板的检测方法及检测装置，基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数，进而根据三维形貌参数对印刷线路板进行缺陷检测，不仅解决了高度方向缺陷检测的问题，而且提高了检测速度。

为实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：

一种印刷线路板的检测方法，包括：

基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数；

根据所述三维形貌参数对所述印刷线路板进行缺陷检测。

可选的，基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数，包括：

通过采集设备采集第一散斑图像和第二散斑图像，其中，所述采集设备包括沿第一轴向依次设置的光源、毛玻璃、凸透镜和待测板放置区，以及包括设置于所述第一轴向两侧、且沿第二轴向设置的第一图像获取装置和第二图像获取装置，所述第一图像获取装置和第二图像获取装置在所述待测板放置区上获取图像的区域相同，所述印刷线路板设置于所述待测板放置区；其中，在所述光源开启后，所述第一图像获取装置在所述印刷线路板上采集的散斑图像为第一散斑图像，以及，所述第二图像获取装置在所述印刷线路板上采集的散斑图像为第二散斑图像；

获取所述第一散斑图像和第二散斑图像中位置相应的对应点，并标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数；

根据所述对应点分别在所述第一散斑图像和第二散斑图像中的图像坐标和所述成像模型参数，计算所述对应点的三维空间坐标，并根据不同所述对应点的三维空间坐标获取所述印刷线路板的三维形貌参数。

可选的，标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数，包括：

依次将预设数量的标定板设置于所述待测板放置区，以获取所述预设数量对的第一标定散斑图像和第二标定散斑图像，其中，所述预设数量的标定板的位置不同；且在所述光源开启后，所述第一图像获取装置在所述标定板上采集的散斑图像为第一标定散斑图像，以及，所述第二图像获取装置在所述标定板上采集的散斑图像为第二标定散斑图像；

根据所述预设数量对的第一标定散斑图像和第二标定散斑图像，标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数。

可选的，所述标定板为圆点标定板。

可选的，所述三维形貌参数包括：焊点尺寸和线宽尺寸。

可选的，所述焊点尺寸的获取包括：

通过采集设备采集第一散斑图像和第二散斑图像；

获取所述第一散斑图像和第二散斑图像中位置相应的对应点，并标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数；

根据数字图像中所述对应点的图像坐标和所述成像模型参数，计算所述对应点的三维空间坐标；

根据不同所述对应点的三维空间构建三维形貌云图；

在所述三维形貌云图上绘制多条阶段线得到多条空序曲线，其中，每条所述阶段线经过多个焊点；

根据所述多条空序曲线获取所述焊点尺寸。

可选的，所述线宽尺寸的获取包括：

通过采集设备采集第一散斑图像和第二散斑图像；

获取所述第一散斑图像和第二散斑图像中位置相应的对应点，并标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数；

根据数字图像中所述对应点的图像坐标和所述成像模型参数，计算所述对应点的三维空间坐标；

根据不同所述对应点的三维空间构建三维形貌云图；

在所述三维形貌云图上绘制多条阶段线得到多条空序曲线，其中，每条所述阶段线经过多个线宽；

根据所述多条空序曲线获取所述线宽尺寸。

可选的，所述光源为半导体激光器。

可选的，所述第一图像获取装置和第二图像获取装置均为相机。

相应的，本发明还提供了一种印刷线路板的检测装置，所述检测装置包括：

获取模块，所述获取模块用于基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数；

以及，检测模块，所述检测模块用于根据所述三维形貌参数对所述印刷线路板进行缺陷检测。

相较于现有技术，本发明提供的技术方案至少具有以下优点：

本发明提供了一种印刷线路板的检测方法及检测装置，包括：基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数；根据所述三维形貌参数对所述印刷线路板进行缺陷检测。相对现有的AOI检测方法，本发明提供的技术方案可以精确的测量出印刷线路板的三维形貌，可以得到直观的三维云图及准确的三维形貌数据，进而解决了高度方向缺陷检测的问题；以及，相对现有的AXI检测方法，本发明提供的技术方案提高了检测速度，可满足印刷线路板的在线实时检测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种印刷线路板的检测方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种印刷线路板的三维形貌的获取方法的流程图；

图3a为本申请实施例提供的一种采集设备的结构示意图；

图3b为本申请实施例提供的一种第一散斑图像和第二散斑图像对应示意图；

图4为本申请实施例提供的一种焊点尺寸的获取方法流程图；

图5为本申请实施例提供的一种散斑图像效果图；

图6为本申请实施例提供的一种三维形貌相关示意图；

图7为本申请实施例提供的一种线宽尺寸的获取方法流程图；

图8为本申请实施例提供的另一种散斑图像效果图；

图9为本申请实施例提供的另一种三维形貌相关示意图；

图10为本申请实施例提供的一种印刷线路板的检测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

正如背景技术所述，图像的自动光学检测(Automatic Optical Inspection，AOI)技术逐渐发展起来。其中，AOI技术是使用传感器获得检测物的二维照明图像并数字化，利用灰度图像并通过参考比较法(与预先存储的数字化模板图像作比较)或设计规则检验法(按照一些给定的规则检测图形)进行缺陷检测。但是，由于AOI技术无法直接得到检测物表面的三维形貌，因此无法检测高度方面的缺陷；其他一些检测方法，如自动X射线检测(Automatic X-ray Inspection，AXI)，由于高成本、检测速度慢的原因，也难以在生产线中使用。

基于此，本申请实施例提供了一种印刷线路板的检测方法及检测装置，基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数，进而根据三维形貌参数对印刷线路板进行缺陷检测，不仅解决了高度方向缺陷检测的问题，而且提高了检测速度。为实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下，具体结合图1至图10所示，对本申请实施例提供的技术方案进行详细的描述。

参考图1所示，为本申请实施例提供的一种印刷线路板的检测方法的流程图，其中，检测方法包括：

S1、基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数；

S2、根据所述三维形貌参数对所述印刷线路板进行缺陷检测。

三维数字图像相关法结合了DIC(Digital Image Correlation，数字图像相关)方法及双目立体视觉的原理，使用两个互成一定角度固定的图像获取装置获取待测物体表面的散斑图像，而后通过图像匹配算法计算得到图像中选取的待测点的图像坐标，再结合预先标定好的图像获取装置的参数和其相对位置关系，计算得到待测物体表面的三维空间坐标，以此得到待测物体表面的三维形貌。进而根据三维形貌对印刷线路板进行缺陷检测，如，判断印刷线路板是否存在开路、铜渣、特征遗漏等缺陷。

由上述内容可知，本申请实施例提供的技术方案，基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数，而后根据三维形貌参数对所述印刷线路板进行缺陷检测。相对现有的AOI检测方法，本申请实施例提供的技术方案可以精确的测量出印刷线路板的三维形貌，可以得到直观的三维云图及准确的三维形貌数据，进而解决了高度方向缺陷检测的问题；以及，相对现有的AXI检测方法，本申请实施例提供的技术方案提高了检测速度，可满足印刷线路板的在线实时检测。

参考图2所示，为本申请实施例提供的一种印刷线路板的三维形貌的获取方法的流程图，其中，基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数，包括：

S11、通过采集设备采集第一散斑图像和第二散斑图像。

具体参考图3a所示，为本申请实施例提供的一种采集设备的结构示意图，其中，所述采集设备包括沿第一轴向X依次设置的光源100、毛玻璃200、凸透镜300和待测板放置区，以及包括设置于所述第一轴向X两侧、且沿第二轴向Y设置的第一图像获取装置401和第二图像获取装置402，所述第一图像获取装置401和第二图像获取装置402在所述待测板放置区上获取图像的区域相同，所述印刷线路板500设置于所述待测板放置区；其中，在所述光源100开启后，所述第一图像获取装置401在所述印刷线路板500上采集的散斑图像为第一散斑图像，以及，所述第二图像获取装置402在所述印刷线路板500上采集的散斑图像为第二散斑图像；可选的，所述光源为半导体激光器。

S12、获取所述第一散斑图像和第二散斑图像中位置相应的对应点，并标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数；

S13、根据所述对应点分别在所述第一散斑图像和第二散斑图像中的图像坐标和所述成像模型参数，计算所述对应点的三维空间坐标，并根据不同所述对应点的三维空间坐标获取所述印刷线路板的三维形貌参数。

其中，标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数，包括：

依次将预设数量的标定板设置于所述待测板放置区，以获取所述预设数量对的第一标定散斑图像和第二标定散斑图像，其中，所述预设数量的标定板的位置不同；且在所述光源开启后，所述第一图像获取装置在所述标定板上采集的散斑图像为第一标定散斑图像，以及，所述第二图像获取装置在所述标定板上采集的散斑图像为第二标定散斑图像；可选的，所述标定板为圆点标定板；

根据所述预设数量对的第一标定散斑图像和第二标定散斑图像，标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数。

在本申请一实施例中，所述第一图像获取装置和第二图像获取装置均为相机。其中，参考图3b所示，为本申请实施例提供的一种第一散斑图像和第二散斑图像对应示意图，由于视差的影响，由左相机(第一图像获取装置)的第一散斑图像中对应点的坐标，得到右相机(第二图像获取装置)中相应对应点的坐标方法为：

在第一散斑图像中取以待求点P(x₀，y₀)为中心的(2M+1)*(2M+1)像素大小的正方形参考图像子区，在第二散斑图像中通过一定的搜索方法按预先定义的相关函数来进行相关计算，寻找与参考图像子区的相关函数取极值的以P’(x’₀，y’₀)为中心的目标图像子区。

参考图像子区与目标图像子区中对应点坐标(x，y)和(x’，y’)通过一阶形函数和待定参数矢量表示：

其中，Δx＝x-x₀，Δy＝y-y₀，ξ₀，η₀是参考图像子区中心P(x₀,y₀)点的视差；ξ_x，ξ_y，η_x，η_y是图像子区内视差的一阶导数。

定义归一化最小平方距离函数评价左相机和右相机对应图像子区的相似程度，其表达式Wie：

其中，f(x,y)是参考图像子区中坐标为(x^,y)点的灰度，g(x′,y′)是目标图像子区中对应点(x′,y′)的灰度，分别为参考图像子区和目标图像子区的灰度平均值，为待求的参数矢量。

其中，相机参数标定为：世界坐标系中的一点在相机靶面的投影可用理想针孔成像模型来描述(参考文献：ZHANG Zheng-you.A flexible new technique for camera calibration[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Itelligence,2000,22(11):1330-1334)，齐次坐标下表示为：

其中，s为比例系数，(u,v)为空间点在相机理想成像平面上的坐标，(x_w,y_w,z_w)^T为对应点在世界坐标系中坐标，R、t分别为世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移向量，称之为外部参数。

A为相机内部参数，可表达为：

其中，(u₀,v₀)为主点坐标；，α和β分别为图像在u轴与V轴的焦距参数；γ为图像的歪斜参数。

基于三维数字图像相关法的测量系统(即采集设备)在使用之前需要对其进行标定，标定使用经过计算的圆点标定板(如12*9圆点标定板)，系统拍摄若干张不同视角下的标定图像(如将标定板放置待侧板放置区后，通过转动、平移、离面运动等方式改变标定板位置，以获取不同视角下的标定板图像)，通过识别特征点在左相机和右相机中的对应坐标，获取每次拍摄时左相机和右相机的内外参数A_l、R_li、T_li和A_r、R_ri、T_ri，然后通过非线性最小二乘优化方法做全局优化。

目标函数为：

其中，为左相机第i幅标定图上第j个特征点用非线性模型计算出来的图像坐标；为右相机第i幅标定图上第j个特征点用非线性模型计算出来的图像坐标；m_l,ij，m_r,ij为算法识别的对应特征点的真实图像坐标；经Levenberg-Marquart算法优化后可获得三维数字图像相关法的测量系统的所有标定参数。

最后，三维重建为：在对相机完成标定后，获取了两个相机相应的内外参数，同时也建立了一个基于标定模板的空间世界坐标系；通过散斑图像对应点的匹配也得到了左相机和右相机散斑图像上对应点的二维图像坐标。以此，通过对应点的二维图像坐标来重构三维空间坐标。通过上述标定过程获得标定参数后，则投影矩阵M1和M2确定(参考文献：马颂德，张正友.计算机视觉-计算理论与算法基础[M].北京：科学出版社，1998)，可以得到：

其中，(u_i,v_i)为空间点在左相机和右相机理想成像平面中的齐次坐标，(x_w,y_w,z_w,1)^T为对应空间点在世界坐标系下的齐次坐标。上述方程组共计六个方程、五个未知数(z_c1、z_c2、x_w、y_w、z_w)，利用最小二乘法求解上述方程组，得到空间点三维坐标(x_w,y_w,z_w)，实现印刷线路板的表面的三维形貌重建。

需要说明的是，在印刷线路板上生成散斑的方法并不局限于上述通过激光的方法生成；在本申请其他实施例中，还可以通过投影法生成，即将预先做好的散斑图片投影至印刷线路板表面形成稳定的散斑场；或者，通过喷洒细密物体法生成，即在印刷线路板上吹敷一些细密物体颗粒(如淀粉或碳颗粒等)，而后在测量完毕后去除即可；或者其他方法，对此本申请不做具体限制。

在本申请一实施例中，最终获取的所述三维形貌参数可以包括：焊点尺寸和线宽尺寸。

参考图4所示，为本申请实施例提供的一种焊点尺寸的获取方法流程图，其中，所述焊点尺寸的获取包括：

S211、通过采集设备采集第一散斑图像和第二散斑图像；

S212、获取所述第一散斑图像和第二散斑图像中位置相应的对应点，并标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数；

S213、根据数字图像中所述对应点的图像坐标和所述成像模型参数，计算所述对应点的三维空间坐标；

S214、根据不同所述对应点的三维空间构建三维形貌云图；

S215、在所述三维形貌云图上绘制多条阶段线得到多条空序曲线，其中，每条所述阶段线经过多个焊点；

S216、根据所述多条空序曲线获取所述焊点尺寸。

具体结合图5和图6所示，图5为本申请实施例提供的一种散斑图像效果图，图6为本申请实施例提供的一种三维形貌相关示意图。其中，首先调整采集设备的工作距离，调节左相机和右相机之间的夹角和间距，并进行调焦，使得左相机和右相机观察印刷线路板(如图5中a标识所示印刷线路板中框选区域，以及，框选区域放大后如b标识所示，其中，黑色点阵为焊点)的同一区域，并清晰成像。其中，半导体激光器(波长λ可以为532nm)发出连续激光束，通过毛玻璃散射片发散，经过透镜汇聚后，在印刷线路板表面形成稳定的散斑场。左相机和右相机采集一对散斑图像(如图5中c标识所示第一散斑图像，以及，d标识所示第二散斑图像，其中，细密颗粒状物为生成的散斑)；而后改用标定板替换印刷线路板，通过改变标定板的位置等方式，左相机和右相机采集预设数量对(如10对)标定板图像，利用得到的标定板图像进行标定，得到两相机的成像模型参数。以左相机的散斑图像为参考图像，在右相机的散斑图像中寻找对应关系，利用相机成像模型参数并结合数字图像中对应点的图像坐标，计算重构得到全场三维空间坐标，并以此测绘得到三维形貌云图(如图6中a标识对应图像，坐标系以基板作为XOY平面，垂直基板平面向上为Z轴正方向的直角坐标系)。

在三维形貌云图上绘制3条阶段线(如图6中所示阶段线0、1和2)，每一条阶段线依次经过三个焊点(如图6中b标识对应图像)，得到三条空序曲线(如图6中c标识对应图像，沿三条阶段线分布的形貌结果，横轴代表至起点的长度，纵轴代表高度)。由三条空序曲线可以得到，焊点的宽度和焊点相对于基板的高度的焊点尺寸参数。

以及，参考图7所示，为本申请实施例提供的一种线宽尺寸的获取方法流程图，其中，所述线宽尺寸的获取包括：

S221、通过采集设备采集第一散斑图像和第二散斑图像；

S222、获取所述第一散斑图像和第二散斑图像中位置相应的对应点，并标定所述第一图像获取装置和第二图像获取装置分别相应的成像模型参数；

S223、根据数字图像中所述对应点的图像坐标和所述成像模型参数，计算所述对应点的三维空间坐标；

S224、根据不同所述对应点的三维空间构建三维形貌云图；

S225、在所述三维形貌云图上绘制多条阶段线得到多条空序曲线，其中，每条所述阶段线经过多个线宽；

S226、根据所述多条空序曲线获取所述线宽尺寸。

具体结合图8和图9所示，图8为本申请实施例提供的另一种散斑图像效果图，图9为本申请实施例提供的另一种三维形貌相关示意图。

其中，首先调整采集设备的工作距离，调节左相机和右相机之间的夹角和间距，并进行调焦，使得左相机和右相机观察印刷线路板(如图8中a标识所示印刷线路板中框选区域，以及，框选区域放大后如b标识所示)的同一区域，并清晰成像。其中，半导体激光器(波长λ可以为532nm)发出连续激光束，通过毛玻璃散射片发散，经过透镜汇聚后，在印刷线路板表面形成稳定的散斑场。左相机和右相机采集一对散斑图像(如图8中c标识所示第一散斑图像，以及，第二散斑图像与第一散斑图像相似而未示出，其中，细密颗粒状物为生成的散斑)；而后改用标定板替换印刷线路板，通过改变标定板的位置等方式，左相机和右相机采集预设数量对(如10对)标定板图像，利用得到的标定板图像进行标定，得到两相机的成像模型参数。以左相机的散斑图像为参考图像，在右相机的散斑图像中寻找对应关系，利用相机成像模型参数并结合数字图像中对应点的图像坐标，计算重构得到全场三维空间坐标，并以此测绘得到三维形貌云图(如图9中a标识对应图像，坐标系以基板作为XOY平面，垂直基板平面向上为Z轴正方向的直角坐标系)。

在三维形貌云图上绘制3条阶段线(如图9中所示阶段线0、1和2)，每一条阶段线依次经过多个线宽(如图9中b标识对应图像)，得到三条空序曲线(如图9中c标识对应图像，沿三条阶段线分布的形貌结果，横轴代表至起点的长度，纵轴代表高度)。由三条空序曲线可以得到，线条的宽度，及线条和“三角形平台”相对于基板的高度的线宽尺寸参数。

需要说明的是，本申请实施例提供的检测方法，通过实验验证，其测量精度均优于3um，提高了测量效果。

相应的，本申请实施例还提供了一种印刷线路板的检测装置，参考图10所示，为本申请实施例提供的一种印刷线路板的检测装置的结构示意图，其中，所述检测装置包括：

获取模块1000，所述获取模块1000用于基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数；

以及，检测模块2000，所述检测模块2000用于根据所述三维形貌参数对所述印刷线路板进行缺陷检测。

本申请实施例提供了一种印刷线路板的检测方法及检测装置，包括：基于三维数字图像相关法获取印刷线路板的三维形貌参数；根据所述三维形貌参数对所述印刷线路板进行缺陷检测。相对现有的AOI检测方法，本申请实施例提供的技术方案可以精确的测量出印刷线路板的三维形貌，可以得到直观的三维云图及准确的三维形貌数据，进而解决了高度方向缺陷检测的问题；以及，相对现有的AXI检测方法，本申请实施例提供的技术方案提高了检测速度，可满足印刷线路板的在线实时检测。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。