基于嵌入式的電路板檢測系統

彭粵龍 王佳 呂浩軒 李華岳 周月霞

摘要：在電子設備尤其是PCB板的生產過程中，大部分生產板檢測都是人工在線檢測的，并且傳統的人工目測難以實現對精度越來越高的PCB板表面檢測分析和統計。針對該問題，利用目前熱門且成熟的嵌入式技術、圖像檢測和處理技術，設計了基于嵌入式的PCB電路板檢測系統，把PCB板檢測程序運行于嵌入式開發板上，實現了針對性的、空間資源占用小的嵌入式系統檢測功能。

關鍵詞：電路檢測;圖像處理;嵌入式

引言

在工業pcb板產品大批量生產安裝過程中，像面板漏焊、極性元件倒置、漏插等存在安裝中的質量安全問題時有發生，而客觀地對生產pcb板安裝表面形貌狀況進行質量評判也就成為了一項愈加重要的技術任務。傳統的工業人工單板目測難以實現對檢測精度越來越高的人工pcb板的自動檢測數據分析，不但可能存在單板檢測元件質量由于人為因素造成影響大，勞動強度高，工作效率低等復雜問題，而且對于批量大、板上檢測元件多的人工pcb板自動測試安裝檢測流水線而言每每人工單板目測需要進行一個pcb板自動檢測也是不現實的。針對這一技術不足，采用基于一種嵌入式的視頻圖像信號處理軟件技術的方法來設計實現了pcb板上各種元件直接安裝后的質量安全檢測管理系統，用于生產工序質量檢測，既實現了準確、高效的PCB板表面檢測方法也十分符合PCB生產廠家的需求。

1系統總體設計

該操作系統主要是基于利用自動嵌入式linux操作系統在平臺實驗板上自動實現對主板pcb板的相關元件、線路的圖像統計與信號檢測的，分為硬件平臺、實施系統資源應用管理的自動嵌入式操作系統、實現自動圖像信號處理分析算法的系統應用管理軟件三個組成部分共同組成。

嵌入式操作系統為所有底層驅動硬件用戶提供所有驅動軟件支持、任務運行管理、內存任務管理、中斷任務管理以及首先完成上層硬件的驅動初始化，接著通過嵌入操作系統自身提供的硬件任務運行管理功能模塊進行分配內存、將圖像采集后得到的所有圖像音頻信息實時存儲到圖像存儲器的一個視頻顯示緩沖區，再通過實時軟件處理算法將寫入顯示視頻緩沖區的所有圖像音頻信息實時寫入到lcd顯示緩沖區中，實現所有圖像的高速實時視頻顯示，最后通過實時圖像信息處理軟件算法將顯示緩存區存儲中的所有圖像信息進行音頻編碼、圖像信息處理及視頻存儲。

應用算法軟件程序是專門針對各種目標圖像需求設計編寫的一個專用程序，用于設計實現各種圖像信號處理中的算法，本系統實現PCB板的線路、元件統計和檢測。具體流程是：PCB圖像預處理->焊盤檢測->導線信息檢測->統計分析數據->誤差定位。

2系統軟件設計

2.1系統軟件整體流程的設計

統管理軟件設計主要就是考慮到系統的一個整體工作流程和整個圖像質量檢測數據處理系統功能如何建立的。系統運行軟件操作總體系統運行操作流程如上圖所示如下圖圖2所示，當您在系統主機上的省電模式啟動后，將需要進行一些初始化視頻操作，例如初始和優化視頻串口、初始化視頻攝像頭、初始化led閃光燈等，并且系統會自動開啟一個線程，用于實時接收攝像頭采集到的圖像并顯示在LCD屏幕上。初始化完畢之后，系統會打開LED燈已保證圖像采集后實時顯示的光亮清楚和圖像檢測的精度，之后打開攝像頭不斷地采集LED燈光下固定位置的圖像。利用OpenCV中的CascadClassifier檢測分類器，當圖像中沒有電路板時系統不會進入檢測分析模式，只會顯示到開發板LCD屏幕上，而一旦捕捉檢測到了采集圖像中的電路板，系統就會進入檢測分析模式，分析符合說明電路板無誤，否則有誤，并定位出異常區域。

2.2系統檢測分析步驟

圖像預處理：首先將采集到的圖像轉化為灰度圖，將電路板以外的邊緣背景剪切，利用均值濾波前對圖像進行適當的降噪，為了增加圖像檢測時的對比度，需要對灰度圖采用適當的銳化處理。

PCB元件和導線檢測：利用基于邊緣檢測的霍夫變換圖像全局特征將邊緣像素組成區域封閉邊界的一種方法，識別圖像中矩形和圓形實現PCB板檢測，從而分析PCB板的形狀和數量以及元器件的類型和個數。利用Hilditch細化算法來獲取PCB板線路中心線，利用從中心線做垂線的方法檢測線寬。

統計分析數據：對上述檢測數據與標準板的數據對比，可以分析出檢測板的質量好壞，數值與標準值偏離在一定范圍內，認為PCB的誤差是可接收的，否則認為PCB存在缺陷。

錯誤定位：將缺陷檢測板圖像通過標識、角度旋轉后得到與標準板圖像相同的大小、位置和角度，將兩張圖像預處理后得到二值圖像并異或，有誤差的地方將會以明顯的且聚集的白色狀顯示出來，此狀即為檢測板出現誤差的位置。

3系統主要硬件模塊設計

系統主要的核心硬件控制模塊基本結構如波形圖3所示，系統中的主控控制模塊由基于cccortex-a53架構的fls5p6818芯片組和集成了在flash中的存儲器并進行下載之后嵌入到flinux中的系統模塊構成，?；贚inux系統就可以通過其中的文件系統很方便地打開相關設備驅動，如攝像頭、LCD顯示屏，配置系統的環境變量就可以利用OPenCV動態庫運行基于OPenCV庫的圖像檢測分析程序。

燈光模塊用來照明以及調整圖像采集時的亮度，連接到嵌入式系統主控模塊，通過GPIO口使能燈光開關，通過GPIO口復用的PWM功能調整燈光的亮度。

攝像頭模塊用于采集圖像，鏡頭固定對準檢測時電路板擺放的位置，背景為了防止反光采用黑色幕布，方便圖像預處理時剪切。攝像頭鏡頭可以通過手動調焦以應付不同大小的電路板檢測。

LCD顯示屏模塊用于實時顯示攝像頭采集到的圖像，方便人員實時調整和監控。

電機模塊用于將檢測完的電路板移出檢測范圍，并移入下一個檢測電路板，以模擬工廠生產時的流水線工程（圖1）。

5結束語

本項目以嵌入式系統為控制核心，結合Linux系統、步進電機、LCD顯示屏、攝像頭等設備開發，只需要將需要檢測的電路板放置在步進電機的移動帶上，便可以將多個電路板逐個檢測分析，并將錯誤的板子中的異常定位出來。這一功能的實現，既為電路檢測帶來更大的遍歷，同時也降低了在電路檢測這一方面的資源開銷浪費。

參考文獻

[1]夏成蹊，楊晨，趙雪，丁召.基于圖像處理的PCB板表面檢測分析研究[J].電視技術，2018，42（08）：28-32.

[2]李天宇.基于機器視覺的PCB元器件在線檢測[D].浙江理工大學，2018.

[3]王艷衛.基于計算機視覺的線路板缺陷檢測技術研究[D].河北工業大學，2007.

[4]周琪琪，孫一蘭，王詩宇，鄭飂默.基于圖像分割的芯片定位在檢測系統中的應用[J].組合機床與自動化加工技術，2020（08）：114-117.

[5]陸曉. PCB板元器件在線實時檢測系統研究[D].浙江理工大學，2020.