AI机器视觉在PCB板缺陷检测技术中的应用
pcb板作为现代电子设备的重要组成部分，是集成各种电子元器件的信息载体，在电子领域中有着广泛的应用，其质量可直接影响到产品的性能。
而随着电子科技技术的发展和电子制造业的发展，由于贴片元器件体积小，安装密度大，这就要求pcb板的集成度进一步提高。
生产线的传统检测
在工业生产早期，产品的质量检测主要靠人工来完成，并且这也是生产的最后一个环节。但是随着制造业规模化和自动化的发展，大规模的产品堆积，质检员很难跟上检测速度、配备多名质检员，又不能随着工单的数量机动配置。加之质检任务的单调性和重复性，导致检测水平良莠不齐，很难保证客户的满意度。外观检测是质检环节中非常重要的一部分，对检测的精度、效率、速度等方面都有很高的要求。pcb的内部工艺复杂，除了芯板结构层压、钻孔、布线外，还需要考虑埋置元件、表面涂饰、清洁和蚀刻等。由于对生产设备的精度和材料性能依赖程度高，一般在设计制作过程中，很容易出现以下各类问题：
pcb工艺边设计不合理，导致设备无法贴装。 pcb定位孔问题，导致设备不能准确、牢固地定位。 螺丝孔金属化，导致过波峰焊后堵孔。 pcb焊盘问题，焊接时出现虚焊、移位、立碑，或焊点少锡。 mark点设计问题，造成机器识别困难。 位号或极性标志缺失，位号颠倒，字符过大或过小等。 测试点、元件之间的距离放置不规范，可维修性差。
传统的检测采用人工检测方法，容易漏检、检测速度慢、检测时间长、成本高，已经逐渐不能够满足生产需要。为了保证电子产品的性能，pcb板缺陷检测技术已经成为电子行业中非常关键的技术。
ai机器视觉检测大势所趋
随着pcb日趋超薄型、高密度、细间距，pcb线路板上元器件上的线宽、间距等已经达到微米级，人工检测已经远不能满足如此高精密度的检测需求。
机器视觉检测技术是建立在图像处理算法的基础上，通过数字图像处理与模式识别的方法来实现，与传统的人工检测技术相比，提高了缺陷检测的效率和准确度。
机器视觉系统一般采用ccd或cmos工业相机摄取检测图像并转化为数字信号，再通过计算机软、硬件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。
识别分类检测
通过视觉检测pcb外形、尺寸、内孔，与系统加载入的产品黑白特征图匹配来识别板子的编号。
钻孔编码检测
钻孔记号根据编码规则进行解码。
焊盘外观检测
在pcb生产工艺中，显影线后会出现焊盘盖油的现象，在此工位及时的检测发现问题，可减少后面的一系列工序，可节省成本。
字符读取检测
检测pcb板字符码形态是否符合标准，是否清晰无缺失，线条是否光滑无凸点，是否存在线体重合、重影、麻点、变形、色差、偏位、错印等缺陷。
外观检测
机器视觉检测技术，可以实现包括pcb、bga、管脚和贴片检测，以及焊点、元件缺失、方向错误等方面的完整性检测。比如：pcb板表面是否有污渍、杂物、凹坑、锡渣残留；表面字符和符号是否清晰；焊盘上锡是否均匀，等等。
机器视觉技术在pcb检测上的应用
pcb检测方案主要分为2d与3d两类。2d可实现诸如短路、空焊、锡洞及少锡等多种缺陷检测，针对不同种缺陷采用硬件种类及系统布局方案有所不同；而3d常用激光线扫/pmp等设备，既可实现轮廓扫描，亦可实现如细小的qfn、lga元件检测，二者应用场景及针对缺陷种类有所不同。
2d检测
以电路板元器件检测案例为例：
产品检测
要求：
1、检测电容是否漏装，正负极是否贴反。
2、检测连接器是否漏装，正反是否装反。
检测原理
根据电容上面两端印刷图案的不同，通过机器视觉技术来区别它的正反差异，即电容极性。
检测结果
合格产品检测的结果
➤一个电容装反后检测的结果
➤漏装一个电容后的检测结果
3d检测
针对pcb领域的3d检测方案，业界主要采用激光线扫/正弦条纹pmp等方案实现。
激光线扫方案通常利用激光轮廓仪结合传送机构（类似2d线阵检测系统），实现pcb表面建模及自动检测；
案例一：纽扣电池安装到位检测
图左：电池安装到位状态，图右：电池未安装到位状态
图左：电池安装到位状态，图右：电池未安装到位状态
案例二：电阻漏装检测
图左：电阻正常焊接状态，图右：电阻漏焊状态
图左：电阻正常焊接状态，图右：电阻漏焊状态
案例三：电阻撞歪检测
图左：电阻正常安装状态，图右：电阻安装撞歪状态
图左：电阻正常安装状态，图右：电阻撞歪状态
三相电零线电流计算公式
家用音频电缆及其解决方案中的噪声问题
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AI机器视觉在PCB板缺陷检测技术中的应用
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LTT光触发晶闸管的仿真建模
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基于2N7002电平转换电路的工作过程
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而随着电子科技技术的发展和电子制造业的发展，由于贴片元器件体积小，安装密度大，这就要求pcb板的集成度进一步提高。
生产线的传统检测
在工业生产早期，产品的质量检测主要靠人工来完成，并且这也是生产的最后一个环节。但是随着制造业规模化和自动化的发展，大规模的产品堆积，质检员很难跟上检测速度、配备多名质检员，又不能随着工单的数量机动配置。加之质检任务的单调性和重复性，导致检测水平良莠不齐，很难保证客户的满意度。外观检测是质检环节中非常重要的一部分，对检测的精度、效率、速度等方面都有很高的要求。pcb的内部工艺复杂，除了芯板结构层压、钻孔、布线外，还需要考虑埋置元件、表面涂饰、清洁和蚀刻等。由于对生产设备的精度和材料性能依赖程度高，一般在设计制作过程中，很容易出现以下各类问题：
pcb工艺边设计不合理，导致设备无法贴装。 pcb定位孔问题，导致设备不能准确、牢固地定位。 螺丝孔金属化，导致过波峰焊后堵孔。 pcb焊盘问题，焊接时出现虚焊、移位、立碑，或焊点少锡。 mark点设计问题，造成机器识别困难。 位号或极性标志缺失，位号颠倒，字符过大或过小等。 测试点、元件之间的距离放置不规范，可维修性差。
传统的检测采用人工检测方法，容易漏检、检测速度慢、检测时间长、成本高，已经逐渐不能够满足生产需要。为了保证电子产品的性能，pcb板缺陷检测技术已经成为电子行业中非常关键的技术。
ai机器视觉检测大势所趋
随着pcb日趋超薄型、高密度、细间距，pcb线路板上元器件上的线宽、间距等已经达到微米级，人工检测已经远不能满足如此高精密度的检测需求。
机器视觉检测技术是建立在图像处理算法的基础上，通过数字图像处理与模式识别的方法来实现，与传统的人工检测技术相比，提高了缺陷检测的效率和准确度。
机器视觉系统一般采用ccd或cmos工业相机摄取检测图像并转化为数字信号，再通过计算机软、硬件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。
识别分类检测
通过视觉检测pcb外形、尺寸、内孔，与系统加载入的产品黑白特征图匹配来识别板子的编号。
钻孔编码检测
钻孔记号根据编码规则进行解码。
焊盘外观检测
在pcb生产工艺中，显影线后会出现焊盘盖油的现象，在此工位及时的检测发现问题，可减少后面的一系列工序，可节省成本。
字符读取检测
检测pcb板字符码形态是否符合标准，是否清晰无缺失，线条是否光滑无凸点，是否存在线体重合、重影、麻点、变形、色差、偏位、错印等缺陷。
外观检测
机器视觉检测技术，可以实现包括pcb、bga、管脚和贴片检测，以及焊点、元件缺失、方向错误等方面的完整性检测。比如：pcb板表面是否有污渍、杂物、凹坑、锡渣残留；表面字符和符号是否清晰；焊盘上锡是否均匀，等等。
机器视觉技术在pcb检测上的应用
pcb检测方案主要分为2d与3d两类。2d可实现诸如短路、空焊、锡洞及少锡等多种缺陷检测，针对不同种缺陷采用硬件种类及系统布局方案有所不同；而3d常用激光线扫/pmp等设备，既可实现轮廓扫描，亦可实现如细小的qfn、lga元件检测，二者应用场景及针对缺陷种类有所不同。
2d检测
以电路板元器件检测案例为例：
产品检测
要求：
1、检测电容是否漏装，正负极是否贴反。
2、检测连接器是否漏装，正反是否装反。
检测原理
根据电容上面两端印刷图案的不同，通过机器视觉技术来区别它的正反差异，即电容极性。
检测结果
合格产品检测的结果
➤一个电容装反后检测的结果
➤漏装一个电容后的检测结果
3d检测
针对pcb领域的3d检测方案，业界主要采用激光线扫/正弦条纹pmp等方案实现。
激光线扫方案通常利用激光轮廓仪结合传送机构（类似2d线阵检测系统），实现pcb表面建模及自动检测；
案例一：纽扣电池安装到位检测
图左：电池安装到位状态，图右：电池未安装到位状态
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图左：电阻正常焊接状态，图右：电阻漏焊状态
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图左：电阻正常安装状态，图右：电阻安装撞歪状态
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