柔性电路板用自动视觉检测方法及装置与流程

1.本发明涉及柔性电路板制造技术领域，具体涉及一种柔性电路板自动视觉检测方法及装置。


背景技术：

2.柔性电路板(flexible printed circuit，缩写为fpc)是一种具有高度可靠性，绝佳的可挠性印刷电路板，其以聚酰亚胺或聚酯薄膜为基材制成，具有配线密度高、重量轻、厚度薄的特点，主要应用在手机、笔记本电脑等电子产品，能够提高产品的空间利用率。
3.目前，fpc的检测多数依靠肉眼检测，其检测效率极低。而且在进行肉眼检测过程中，例如在检测fpc的通断性能测试时，需要检测人员使用手指在fpc金手指上滑动等，会造成fpc金手指的意外损伤。
4.随着fpc的应用越来越广泛，亟需开发一种fpc的产品质量高效自动检测技术。然而，fpc整体涉及到线路、保护膜、表面印刷的文字等等，想要准确可靠地进行自动检测十分不易，至今还未曾见优选相关报道。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种柔性电路板自动视觉检测方法，针对选定的检测项目，能够通过相应的检测算法进行自动检测，得出检测结果，从而极大提高了检测效率，同时也能够避免由于人为接触对柔性电路板带来的损伤。
6.此外，本发明的目的还在于提供一种柔性电路板自动视觉检测装置，能够对柔性电路板进行自动视觉检测。
7.根据本发明第一方面实施例的柔性电路板自动视觉检测方法，包括以下步骤：
8.步骤s1，采集待检测的柔性电路板的检测图像；
9.步骤s2，根据所述检测图像，确定检测项目，所述检测项目包括线路、底材、保护膜、文字中的一种或多种；
10.步骤s3，基于所确定的检测项目，通过与所述检测项目相对应的检测算法进行检测，得到检测结果。
11.也就是说，根据本发明的检测方法，在获得待检测的柔性电路板的检测图像之后，选定检测项目，例如可以选定检测项目为线路，此后，针对线路这一检测项目运行与之相对应的检测算法进行自动检测，获得检测结果。
12.根据本发明的一些实施例，柔性电路板自动视觉检测方法还包括：
13.步骤s4，显示所述检测结果，所述检测结果包括缺陷信息；
14.步骤s5，在对所述检测结果进行确认后，对该检测结果进行统计。
15.也就是说，在获得检测结果之后，在获得检测人员的确认之后，对该检测结果进行统计，从而能够获得统计信息。例如，对于一个批次的柔性电路板，如果统计信息显示其线路方面的缺陷明显高于设定值，则有可能是线路加工工艺出现了问题，提醒技术人员进行
工艺调整。
16.进一步地，所述缺陷信息可以包括缺陷类型、细节以及在所述检测图像上的位置。例如，线路的具体缺陷类型可以包括线路变薄、线距不准、开路、短路、铜皮多余、孔环破等；底材缺陷可以包括针孔、针眼等；保护膜缺陷可以包括保护膜起皱、tpx压痕、露线、黄斑等；文字缺陷可以包括例如文字不能识别、缺印等。也就是说，作为检测结果，可以显示出缺陷类型，具体细节，以及在该检测图像上的位置。由此，方便检测人员进行确认。
17.进一步地，所述检测算法基于与所述检测项目相对应的检测参数生成。也就是说，不同的检测项目，通过设定不同的检测参数，生成不同的检测算法。例如，在检测线路、检测底材、检测保护膜、检测文字时，考虑其识别的具体特征不同，因此对应的算法参数(也就是检测参数)也应不同，才能得到更准确的识别结果，也就是检测结果。更优选地，可以针对各检测项目下的具体待检测的缺陷类型来设定检测参数，例如，对于线路变薄的情况与线距不准的情况，可以微调算法参数，可以实现更准确检测。
18.进一步地，所述检测算法的生成包括如下步骤：
19.步骤s31，获取待检测的柔性电路板的工艺资料；
20.步骤s32，采集柔性电路板样本的样本图像，并基于所述工艺资料对所述样本图像进行对位；
21.步骤s33，设定检测项目，并在该检测项目下设定不同的检测参数进行检测；
22.步骤s34，从不同的检测参数得到的检测结果中选择检测结果与实际的差异最小的检测参数，作为该柔性电路板样本在该检测项目下所对应的检测参数；
23.步骤s35，基于所对应的检测参数，生成所对应的检测算法。
24.也就是说，通过基于待检测的柔性电路板的工艺资料，对样本进行对位，并针对预定的检测项目训练得到检测参数，从而完成相应的检测算法。
25.进一步地，所述步骤s31包括：
26.根据柔性电路板的各层，选择对应的gerber文件；
27.解析所述gerber文件，生成对应的点集合；
28.根据各层的点集合绘制对应层的层图像，并按照各层顺序进行合并，生成工艺图像；
29.在所述工艺图像上设定定位信息，计算单片的范围以及各层区域，得到所述工艺资料。
30.其中，gerber文件是所有电路设计软件都可以产生的文件，在电子组装行业又称为模版文件(stencil data)，在pcb制造业又称为光绘文件。gerber有两种格式：rs274d和rs274x。其中，rs274d含xy data，不含d
‑
code文件，客户应给出相应的d
‑
code文件；rs274x含xy data，d
‑
code也定义在该文件内。
31.本发明的检测方法中，为了获得整套工艺资料，例如根据柔性电路板的各层选择对应的gerber文件进行解析，具体例如对gerber文件中的rs274x指令集进行解析，生成点集合，此后根据点集合再绘制对应层的层图像，并合并成工艺图像，然后在公里图像上设定定位信息，计算单个pcs的范围及各层区域，即可得到整套工艺资料。也就是说，该整套工艺资料实际上是反应了该柔性电路板基于设计文件的理论参数值的集合。
32.进一步地，所述步骤s32中，在采集所述柔性电路板样本图像时，调节光源参数以
及相机参数以使得所述柔性电路板样本图像的成像效果达到预定水平，并在所述步骤s1中以相同的光源参数以及相机参数采集待检测的柔性电路板的检测图像。也就是说，在采集样本图像时，进行光源的调整、焦距的调整，以使得成效效果达到最佳，由此能够尽可能降低由于成像引入的噪音。并且，此后在采集待检测柔性电路板的检测图像时，采用同样的此昂及参数，由此能够避免由于系统误差导致的检测噪音。
33.进一步地，在所述步骤s32中，在进行对位时，将所述工艺资料中各个区域对应到所述柔性电路板样本的各个区域，并结合线边定位方式进行对位。由此，能够提高对位的准确性。
34.进一步地，所述步骤s34中，通过肉眼观察不同的检测参数得到的检测结果，从中选择检测结果与实际的差异最小的，以该检测结果所对应的检测参数作为该柔性电路板样本在该检测项目下所对应的检测参数。通过肉眼核对来确定检测效果，此后结合进一步机器学习，能够使得检测效果得到不断提高、改善。
35.此外，本发明第二方面还提供一种柔性电路板用自动视觉检测装置，包括：
36.光学系统，用于采集待检测的柔性电路板的检测图像；
37.检测项目确定模块，用于根据所述检测图像，确定检测项目，所述检测项目包括线路、底材、保护膜、文字中的一种或多种；
38.处理器，用于基于所确定的检测项目，通过与所述检测项目相对应的检测算法进行检测，得到检测结果。
附图说明
39.图1为本发明实施例的柔性电路板用自动视觉检测装置的示意图；
40.图2为本发明实施例的柔性电路板用自动视觉检测方法的流程图。
具体实施方式
41.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
42.除非另作定义，本发明中使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也相应地改变。
43.下面首先结合附图具体描述根据本发明实施例的柔性电路板用自动视觉检测装置。
44.如图1所示，根据本发明实施例的柔性电路板用自动视觉检测装置，包括：光学系统1001、检测项目确定模块1002、以及处理器1003。
45.具体而言，光学系统1001用于采集待检测的柔性电路板的检测图像。
46.检测项目确定模块1002用于根据所述检测图像，确定检测项目。
47.处理器1003用于基于所确定的检测项目，通过与所述检测项目相对应的检测算法进行检测，得到检测结果。
48.更具体而言，检测项目确定模块1002与处理器1003可以集成为计算机系统。检测项目确定模块1002例如可以通过计算机软件来实现，也就是说，在运行该检测软件时，通过相应的对话框选择，来确定检测项目，此后处理器1003运行与该检测项目相对应的检测算法，对光学系统1001采集得到的待检测的柔性电路板的检测图像进行检测，得到相应的检测结果。
49.下面，结合图2详细描述根据本发明实施例的柔性电路板用自动视觉检测方法。
50.如图2所示，根据本发明实施例的柔性电路板用自动视觉检测方法，包括如下步骤：
51.步骤s1，采集待检测的柔性电路板的检测图像。
52.也就是说，通过光学系统1001采集待检测的柔性电路板的检测图像。
53.步骤s2，根据所述检测图像，确定检测项目，所述检测项目包括线路、底材、保护膜、文字中的一种或多种。
54.步骤s3，基于所确定的检测项目，通过与所述检测项目相对应的检测算法进行检测，得到检测结果。
55.进一步地，所述检测算法的生成包括如下步骤：
56.步骤s31，获取待检测的柔性电路板的工艺资料。
57.进一步地，所述步骤s31包括：
58.根据柔性电路板的各层，选择对应的gerber文件；
59.解析所述gerber文件，生成对应的点集合；
60.根据各层的点集合绘制对应层的层图像，并按照各层顺序进行合并，生成工艺图像；
61.在所述工艺图像上设定定位信息，计算单片的范围以及各层区域，得到所述工艺资料。
62.本发明的检测方法中，为了获得整套工艺资料，例如根据柔性电路板的各层选择对应的gerber文件进行解析，具体例如对gerber文件中的rs274x指令集进行解析，生成点集合，此后根据点集合再绘制对应层的层图像，并合并成工艺图像，然后在公里图像上设定定位信息，计算单个pcs的范围及各层区域，即可得到整套工艺资料。也就是说，该整套工艺资料实际上是反应了该柔性电路板基于设计文件的理论参数值的集合。
63.步骤s32，采集柔性电路板样本的样本图像，并基于所述工艺资料对所述样本图像进行对位。
64.进一步地，所述步骤s32中，在采集所述柔性电路板样本图像时，调节光源参数以及相机参数以使得所述柔性电路板样本图像的成像效果达到预定水平，并在所述步骤s1中以相同的光源参数以及相机参数采集待检测的柔性电路板的检测图像。也就是说，在采集样本图像时，进行光源的调整、焦距的调整，以使得成效效果达到最佳，由此能够尽可能降低由于成像引入的噪音。并且，此后在采集待检测柔性电路板的检测图像时，采用同样的此
昂及参数，由此能够避免由于系统误差导致的检测噪音。
65.进一步地，在所述步骤s32中，在进行对位时，将所述工艺资料中各个区域对应到所述柔性电路板样本的各个区域，并结合线边定位方式进行对位。由此，能够提高对位的准确性。
66.步骤s33，设定检测项目，并在该检测项目下设定不同的检测参数进行检测。也就是说，通过不同的检测参数进行检测，由此来确定最佳检测参数。设定不同的检测参数的过程可以通过计算机程序来设计完成，即，以按照某一既定程序逐渐调大或调小检测参数，进行检测。
67.步骤s34，从不同的检测参数得到的检测结果中选择检测结果与实际的差异最小的检测参数，作为该柔性电路板样本在该检测项目下所对应的检测参数。
68.也就是说，在以不同的检测参数完成检测之后，从中确定检测效果最佳的检测参数作为生成检测算法的检测参数。所谓检测效果最佳，也就是说，最接近实际情况，例如与在显微镜下显示的肉眼观察结果相匹配的检测结果。
69.也就是说，所述步骤s34中，通过肉眼观察不同的检测参数得到的检测结果，从中选择检测结果与实际的差异最小的，以该检测结果所对应的检测参数作为该柔性电路板样本在该检测项目下所对应的检测参数。通过肉眼核对来确定检测效果，此后结合进一步机器学习，能够使得检测效果得到不断提高、改善。
70.步骤s35，基于所对应的检测参数，生成所对应的检测算法。
71.也就是说，通过基于待检测的柔性电路板的工艺资料，对样本进行对位，并针对预定的检测项目训练得到检测参数，从而完成相应的检测算法。
72.步骤s4，显示所述检测结果，所述检测结果包括缺陷信息。
73.也就是说，在获得检测结果之后，可以在显示器上显示出所述检测结果。作为检测结果，可以包括缺陷信息。具体而言，可以包括缺陷类型、细节、以及在检测图像上的具体位置等。通过点击该条缺陷信息，能够在显示器上显示与该缺陷信息相对应的检测图像上的细节。
74.步骤s5，在对所述检测结果进行确认后，对该检测结果进行统计。
75.检测人员通过点击并确认细节之后，可以对该检测结果进行统计。当确认细节时如果缺陷信息有误(即与实际情况不符)，则不对该检测结果进行统计，也就是说删除该检测结果。
76.基于该确认程序，能够进一步进行机器学习，改进检测参数，进一步提高检测准确度。
77.需要说明的是，在确定一项检测项目并完成检测，得到检测结果之后，可以进一步确定其他检测项目，并进一步执行与该其他检测项目相匹配的检测算法进行检测，直至完成所有想要检测的项目为止，并最终汇总得到统计检测结果。
78.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。