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    智能電能表印刷電路板一致性檢測系統(tǒng)的開發(fā)

    2013-09-12 01:55:40李少騰胡瑛俊
    浙江電力 2013年3期
    關(guān)鍵詞:載物臺元器件電能表

    李少騰,姚 力,胡瑛俊,吳 幸,樓 軼

    (浙江省電力公司電力科學(xué)研究院,杭州 310014)

    0 引言

    隨著智能電能表的推廣應(yīng)用,智能電能表的質(zhì)量一致性問題日益受到關(guān)注。質(zhì)量一致就是要求招標(biāo)樣表和現(xiàn)場運行表的質(zhì)量狀況一致,包括PCB(印刷電路板)質(zhì)量、電能表軟件質(zhì)量和電能表材質(zhì)質(zhì)量。智能電能表PCB的一致性是質(zhì)量一致性的關(guān)鍵組成部分,當(dāng)前PCB一致性的主要檢測方法是人工目測,使用放大鏡輔助檢測被檢表的PCB是否與招標(biāo)樣品一致。生產(chǎn)技術(shù)的不斷提高,使PCB朝著多層數(shù)、高密度的方向發(fā)展,加上智能電能表的需求大幅度增加,相應(yīng)提出了快速批量檢測的要求。

    現(xiàn)有的人工檢測方法存在諸多缺點,如:人工檢測存在人為誤判;檢測手段的單一性造成了檢測效率低下;人工檢測不便于計算機的統(tǒng)一管理等。因此,基于計算機技術(shù)與圖像處理技術(shù)的PCB智能識別系統(tǒng)研究成為重要課題。當(dāng)前PCB的自動檢測主要使用以下3種技術(shù):

    (1)AXI技術(shù)(自動X射線檢測),應(yīng)用范圍還不夠廣,技術(shù)也不很成熟,存在速度慢、成本高和開發(fā)時間長等缺點。

    (2)激光檢測技術(shù),能夠快速預(yù)置并編程,檢測速度快并且可檢驗各種不同類型的缺陷,包括偶然缺陷,但成本太高。

    (3)AOI技術(shù)(自動光學(xué)檢測),基于光學(xué)原理,通過攝像頭掃描采集PCB圖像,提取測試特征參數(shù)并與數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)圖形進行比較,經(jīng)過圖像處理,檢測被檢PCB與標(biāo)準(zhǔn)板的差異。

    AOI技術(shù)操作簡易、生產(chǎn)成本相對較低,在功能上能滿足智能電能表的檢測需求,故選擇應(yīng)用AOI技術(shù),開發(fā)智能電能表的PCB一致性檢測系統(tǒng)。

    1 系統(tǒng)的總體設(shè)計

    系統(tǒng)結(jié)合機器視覺和智能控制技術(shù),利用圖像處理技術(shù)進行分析,得到PCB正面尺寸、電路布線、焊點質(zhì)量、正反面及側(cè)面的元器件的位置及規(guī)格數(shù)據(jù),形成樣本庫,然后將被檢PCB與樣本庫的標(biāo)準(zhǔn)信息進行比較,實現(xiàn)PCB的一致性檢測。

    整個檢測系統(tǒng)由硬件及軟件2個部分構(gòu)成。硬件主要包括定位平臺(機械傳動部分和載物臺)和圖像采集部分,用來構(gòu)造PCB水平移動及旋轉(zhuǎn)環(huán)境,實現(xiàn)圖像采集以及數(shù)據(jù)傳輸,圖1為系統(tǒng)的硬件架構(gòu);軟件實現(xiàn)驅(qū)動軸移動控制、圖像分析與處理。

    圖1 系統(tǒng)硬件組成

    系統(tǒng)工作流程如下:

    (1)將標(biāo)準(zhǔn)的電能表PCB放入載物臺上,并用定位部件讓其保持水平并固定。啟動驅(qū)動軸將PCB移到攝像機正下方采集圖像,利用算法軟件對采集到的圖像進行處理,得到PCB的尺寸及板上定位片的元器件信息。

    (2)將PCB按一定角度水平旋轉(zhuǎn)并改變其仰角及俯角至設(shè)定角度。

    (3)用攝像機采集側(cè)面圖像,用算法軟件對得到的圖像進行處理,獲取平面掃描無法得到的信息,例如電解電容的信息。

    通過以上方法建立標(biāo)準(zhǔn)的電能表PCB樣本庫,將待測電能表PCB放入檢測平臺,按上述方法通過攝像機采集圖像,得到待測電能表PCB的特征信息,再和樣本庫中的相同規(guī)格的PCB進行比較,以確定待測PCB的一致性是否合格。

    通過管理軟件將檢測結(jié)果形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),并上傳數(shù)據(jù)庫,可生成報表。系統(tǒng)配有報警保護裝置,在操作過程中若出現(xiàn)異常,報警保護裝置將自行啟動。系統(tǒng)的功能模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 系統(tǒng)功能模塊結(jié)構(gòu)

    2 五軸聯(lián)動控制子系統(tǒng)

    設(shè)計五軸聯(lián)動控制子系統(tǒng)的目的是使攝像機不僅能夠?qū)CB進行平面掃描,還能夠進行側(cè)面和多角度掃描,是電能表PCB智能識別系統(tǒng)硬件的關(guān)鍵部件。子系統(tǒng)在工控機的驅(qū)動下,按照設(shè)定的定位要求進行工作,移動與控制的精度直接關(guān)系到圖像的采集及后期的處理,必須精確控制。

    五軸聯(lián)動控制子系統(tǒng)包括機械傳動部分和載物臺,通過5個步進電動機驅(qū)動,定位平臺能夠?qū)崿F(xiàn)X,Y及Z軸方向移動和水平旋轉(zhuǎn)、擺動,即能夠?qū)崿F(xiàn)五軸運動。其位移大小可由程序自行控制。整個定位平臺由這五個軸依次從下而上疊加而成,模型如圖3所示。

    機械傳動部分用來實現(xiàn)X,Y,Z 3個軸的移動位移和2個角度轉(zhuǎn)動,X,Y,Z移動位移分別是200 mm,100 mm,50 mm,精度是0.005 mm;水平旋轉(zhuǎn)角度達到0~360°,精度達到0.005°;水平擺動角度為±45°,精度達到 0.005°。

    載物臺用來放置PCB,由于PCB的尺寸大小不一致,按照PCB最大尺寸300 mm×250 mm設(shè)計載物臺平面,為了方便放置PCB,在上面打5行6列共30個螺紋孔,間距為50 mm,螺紋孔用來將不同尺寸大小的PCB進行固定。

    3 基于分級模板匹配的PCB檢測算法

    目前關(guān)于PCB的檢測算法,概括起來主要分兩大類:參考圖像法和非參考圖像法。參考圖像法是給定一個標(biāo)準(zhǔn)元器件的圖像,在被檢測圖像中尋找該目標(biāo)圖像區(qū)域。該方法由于具有實現(xiàn)容易、識別率較高等特點,而被廣泛使用。其缺點是算法復(fù)雜,不適合在檢測效率要求很高的系統(tǒng)中應(yīng)用。為此,提出一種快速圖像模板匹配算法,以實現(xiàn)PCB一致性的快速檢測。

    算法的基本原理是將標(biāo)準(zhǔn)庫的PCB圖像作為模板,在被檢測圖像中安插區(qū)域搜索模板圖像,從而對整個PCB進行分塊檢測,也可根據(jù)需求進行重點區(qū)域檢測。先進行圖像模糊匹配,然后進行圖像精確匹配,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模板圖像與被測PCB圖像的相似程度就可以判斷該區(qū)域是否存在類型一致的元器件,并可進一步判斷該區(qū)域的元器件焊接質(zhì)量,整個檢測流程如圖4所示。

    圖4 檢測算法流程

    4 智能電能表PCB定位

    4.1 PCB對象對齊

    根據(jù)圖像匹配的檢測算法,在進行檢測前必須對圖像進預(yù)處理,使得待檢測圖像的PCB區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)圖像盡量對齊。檢測系統(tǒng)通過相機獲得PCB的彩色圖像,然后用“背景差法”獲得前景對象,為了減少哈夫變換的計算量,提高處理速度,獲取PCB的大致邊緣后通過哈夫變換得到精確的邊緣線,最后通過邊緣線配準(zhǔn)來校正PCB的上下、水平位置以及傾斜角度,使得它和標(biāo)準(zhǔn)模板盡量重合,處理效果見圖5。

    圖5 PCB對齊

    4.2 粗略匹配

    這個匹配過程的目的是快速找到與目標(biāo)圖像大致相似的區(qū)域,以便實施下一步的精確匹配。設(shè)某一個標(biāo)準(zhǔn)元器件的大小為M×N,該元器件在標(biāo)準(zhǔn)PCB圖像上的中心坐標(biāo)為(x,y)。算法將圍繞該中心點,在上下左右一定的空間里以窗口移動的方式進行搜索,為了加快速度,首先把圖像從RGB(紅、綠、藍色彩模式)空間轉(zhuǎn)換到灰度空間,然后采用1/9采樣的方式,計算兩個圖像區(qū)域的相似度,見式(1)和式(2)。

    式中:r,g,b分別表示彩色圖像中紅、綠、藍分量;G表示轉(zhuǎn)換后的灰度值;S1表示相似度;M,N分別為圖像的寬度和高度;gs(i,j)表示標(biāo)準(zhǔn)元器件圖像中點(i,j)的灰度值; gd(i,j)表示被檢測區(qū)域中點(i,j)的灰度值。

    當(dāng)相似度達到一定標(biāo)準(zhǔn)的范圍時,再進行精確匹配。

    4.3 精確匹配

    精確匹配在彩色空間RGB上進行,不再進行采樣,而是進行逐點匹配,考慮到PCB板的底色以青綠色居多,在算法設(shè)計的時候?qū)λ{色和綠色分量進行了抑制。

    式中:S2表示彩色圖像的相似度;M,N分別為圖像的寬度和高度;r1,g1,b1分別表示原圖像中的紅、綠、藍分量;r2,g2,b2分別表示目標(biāo)圖像中的紅、綠、藍分量。

    由于PCB板的顏色特征,其r,g,b顏色分量的權(quán)值分別取0.6,0.3,0.1。當(dāng)S2小于某個閾值的時候,認為匹配成功,即在被檢測的區(qū)域,存在與標(biāo)準(zhǔn)板一致的元器件,否則認為不一致。

    5 結(jié)語

    智能電能表PCB一致性檢測系統(tǒng)能有效地解決檢測過程中的檢測效率、人工誤判和檢測智能化等問題,隨著智能電能表的推廣應(yīng)用,系統(tǒng)有較好的推廣應(yīng)用前景。

    [1]謝宏威,張憲民,鄺泳聰,等.印刷電路板焊點的智能檢測[J].光學(xué)精密工程,2011,19(9)∶2154-2162.

    [2]熊光潔,馬樹元,武思遠,等.新型高密度電路板的自動光學(xué)檢測系統(tǒng)設(shè)計[J].計算機工程與設(shè)計,2011,32(9)∶3218-3222.

    [3]歐陽高飛,鄺泳聰,謝宏威,等.電子元件焊接質(zhì)量的自動光學(xué)檢測系統(tǒng)研究[J].機械設(shè)計與制造,2011(7)∶122-124.

    [4]王啟寧,李永紅.基于人工智能算法的印刷電路板測試與診斷系統(tǒng)研究[J].山西電子技術(shù),2011(1)∶85-87.

    [5]李旦,俞承芳.遺傳算法在PCB板元件檢測中的應(yīng)用[J].復(fù)旦大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2006,45(4)∶452-456.

    [6]王濤,俞承芳.一種改進的粒子群算法在PCB板元件檢測中的應(yīng)用[J].微電子學(xué)與計算機,2007,24(12)∶213-216.

    [7]吳福培,鄺泳聰,張憲民,等.基于模式匹配及其參數(shù)自適應(yīng)的 PCB 焊點檢測[J].光學(xué)精密工程,2009,17(10)∶2586-2593.

    [8]賀珍真,張憲民,鄺泳聰.電子元件的特征建模與檢查算法研究[J].機電工程技術(shù),2008,37(6)∶58-61.

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