PCB板缺陷检测中图像配准技术研究

周恋玲，张静

（1.武警警官学院 电子技术系，四川 成都　610213；2.电子科技大学 光电信息学院，四川 成都　610054）

PCB板缺陷检测中图像配准技术研究

周恋玲1，张静2

（1.武警警官学院 电子技术系，四川 成都610213；2.电子科技大学 光电信息学院，四川 成都610054）

PCB缺陷检测系统中，图像的配准精度直接影响着整个系统的检测精度。针对PCB板标准图像和待测图像本身存在差异，传统方法用标准图像来配准待测图像的精度较低的问题，文中通过引入Gerber文件，对标准PCB板图像和待测PCB板图像进行二次配准，并对配准后的图像进行坐标修正。对采集的大尺寸PCB图像进行配准实验，结果显示配准偏移可控制在1-2个像素范围内，配准精度得到很大提高。

PCB；图像配准；Gerber文件；二次配准

目前各种电子产品都离不开PCB板，PCB板的质量问题直接决定了企业的生存问题，对于PCB板缺陷的检测成为企业质量保证必不可少的环节。图像配准作为检测的核心，如果配准精度存在较大误差，将会影响整个检测系统的结果。

Chun-Jen Chen［1］等人提出了将Hausdorff距离运用到图像定位和缺陷检测中，这种方法对于图像配准中，边缘产生的差异有一定的改善作用，但是这种方法只是采用了平移，还是存在一定的问题。Syamsian Mashohor［2］使用混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm）来判定图像的位置偏移，从而进行配准，综合利用了Sobel边缘检测、图像差值法、噪声滤波等方法来进行检测，检测针对灰度图像进行，对于高集成度的PCB板能有效地进行检测，整个系统自适应性高。Oh.Hae-Won［3］等人在PCB的装配检测仪器中，根据Gerber文件来识别PCB元器件的位置，从而实现了PCB的元件的准确定位与检测。文中利用Gerber文件对标准PCB图像和待测PCB图像分别进行配准，相当于两次配准过程，配准精度得到提高。

1　Gerber文件和图像配准

1.1Gerber文件简介

Gerber文件又称为光绘文件，它是线路板行业图像转换的一种标准格式［4］。许多PCB制造厂引进了CAD设计系统，利用Gerber文件，进行贴片机生产。因此，PCB板通常有其对应的Gerber文件。由于Gerber是PCB板制作的标准文件，因此，文中通过引入Gerber文件，利用生成Gerber图像，作为配准的基准图像，从而提高配准的精度。

1.2图像配准原理

在图像处理中，根据标准信息来校正图像位置的处理是非常重要的一步，常用的空间校正图像公式如下：

式中的两个函数为变换函数，计算（x，y）在校正图像坐标系统中的正确位置，同时把该点的灰度值移植到计算得到的新位置上。通常，计算出来的新坐标值并不是整数，这样便无法得到该点的精确灰度值，为此，需要采用灰度插值技术进行处理。双线性插值，是利用该点的四个最近邻像素的值来估算灰度值，假设每个小方格内的灰度值都是坐标的简单函数［5］：

其中α、…δ是一些参数，将4个角的像素值代入上式，可以求出这些参数，然后用这些值来估计新坐标点的灰度值。

2　文中图像配准过程

一般的PCB板上会提供3～4个圆形标志，作为定位控制点，在建立标准库时，首先对标准板图像进行一次配准，记录数据到数据库；在检测待测板时，再对待测图像进行一次配准。然后采用仿射变换来调整图像的几何位置，利用双线性二插值来调整图像的灰度值，以达到配准的目的。下面是文中利用Gerber文件对图像配准的步骤。

1）导入Gerber的焊盘层图像，手动框选定位点区域，计算出3对标准点的坐标。解析的Gerber图像都是二值的图像，框选出来的定位点区域图像，只有定位点区域是黑色或白色，可以直接根据圆形追迹算法，求得圆心的坐标位置。

2）采集要配准的PCB图像，按顺序框选出 PCB板上3对定位点区域，计算出3对定位点的坐标。

3）根据两组坐标值，求得变换矩阵的系数，如下从左至右依次是标准点坐标矩阵、待配点坐标矩阵、变换矩阵。

4）根据求出的系数，带入方程，计算仿射变换后的图像坐标。

5）修正图像尺寸。将变换矩阵带入计算后，得到的图像仍然是不正确的，原因在于，计算出来的坐标可能会出现负数，或者原本在一条水平或垂直线上的两顶点，变换后在一条斜边上了，当出现这样的情况时，就需要补齐边界，或者裁减边界，如图1所示。

图1　顶点变换修正Fig.1　Vertex transformed and corrected

将4个顶点坐标与变换矩阵相乘，有如下计算过程：

由于数字图像是具有宽、高属性的，以左上角为图像的原点，水平向右为x轴，垂直向下为y轴，由上式可知：变换后的图像，左上角的顶点x根据T1x、T4x最小值求得，记为m1，y根据T1y、T2y最小值求得，记为m2；右下角的顶点x根据T2x、T3x最大值求得，记为m3，y根据T3y、T4y最大值求得，记为m4；然后将（m1，m2）映射为（0，0）点坐标，变换后的图像尺寸宽为（m3-m1），高为（m4-m2），如此得到一幅变换图像，并且得到的变换图像尺寸总是大于等于标准图像的尺寸。

变换图像并不是我们最终需要的配准图像，因为它的尺寸与标准的图像尺寸不一，因此需要作修正。

上述式子是用变换后图像的4个顶点坐标减去标准图像的4个顶点坐标，得出变换图像的修正方法为：

1）若Δx1<0或Δx4<0，则取其中最小值，记为Δm1，然后向下取整数，需要竖着裁掉左边个像素的图像；

2）若Δy1<0或Δy2<0，则取其中最小值，记为Δm2，然后向下取整，此时需要横着裁掉上面个像素的图像；

3）若Δx1＞0和Δx4＞0，则取其中最小值，记为Δm3，然后向下取整，此时需要在图像左边补上个像素的黑色图像；

4）若Δy1＞0和Δy2＞0，则取其中最小值，记为Δm4，然后向下取整，此时需要在图像上边补上个像素的黑色图像。

值得注意的是，以上步骤中，1、3是冲突的，2、4也是冲突，所以只有两种情况会出现，操作完毕后，就确定了图像左上角的顶点，对于右边的图像，只需要按照标准图像的宽、高来裁剪即可，最终得到我们需要的配准图像。

3　实验结果

图2是实例选取的一个图像变换的坐标，经过仿射变换后，可以确定，此时以（-241.3，-116.968 6）点来映射变换图像的（0，0）点，然后重新构建图像，根据结果，则需要裁掉左边242个像素、上边117个像素的图像，并且保持图像的宽、高尺寸为4 565和7 134。变换过程的图像如图3所示，由于图像尺寸比较大，图中图像被缩小了，看到的效果并不是非常明显。

4　结　论

一般的配准过程，是选择一块较好的PCB板作为标准板，其余待测PCB板根据标准板进行配准。由于图像采集过程中，存在光照强度不一、放置位置不同等因素，造成标准板图像与待测板图像存在较大差异，所提取的定位点信息本身存在误差，导致配准精度不高。Gerber图像是根据Gerber文件信息绘制而成，定位点信息精度高，本文将Gerber图像分别与标准板图像和待测板图像进行配准，相当于两次配准，配准精度得到极大提高，该方法已在实际系统中得到应用。

图2　图像匹配顶点坐标变换实例Fig.2　The vertex coordinate transformation of image matching

图3　PCB图像配准实例Fig.3　PCB image matching instance

［1］CHEN Chun-Jen，LAI Shang-Hong，LEE Win-How，et al. Hau-sdorff distance based PCB inspection system with defect cl-assification［C］.Two-and Three-Dimensional Methods for In-spection and Metrology III，SPIE，2005：1-12.

［2］Syamsiah Mashohor，Jonathan R.Evans，Ahmet T.Erdogan. Automatic hybrid genetic algorithm based printed circuit board inspection［C］//Proceedings of the First NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems，IEEE，2006：390-400.

［3］Hae-Won Oh，Jin-He Jung，Tae-Hyung Park.Gerbercharacter recognition system of auto-teaching program for PCB assembly machines［C］//SICE Annual Conference 2004：300-305.

［4］Gilles Aubert，Pierre Kornprobst.Mathematical problems in image processing［J］.New York：Springer Science，2006：150-167.

［5］陈显毅.图像配准技术及其MATLAB编程实现［M］.北京：电子工业出版社，2009.

［6］张静，叶玉堂，谢煜，等.印刷电路板表观检测中光电图像的快速配准方法［J］.光电工程，2013，40（6）：51-57.

［7］张波，李锐华，彭年才，等.基于小波变换的PCB缺陷视觉检测技术研究［J］.系统仿真学报，2004，16（8）：1864-1866.

［8］申丽然，尹清波.图像仿射不变方法研究［M］.哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，2009.

The research on image matching of PCB defect detection

ZHOU Lian-ling1，ZHANG Jing2
（1.School of Electronic Technology，Armed Police Academy，Chengdu 610213，China；2.School of Optoelectronic Information，University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu 610054，China）

The accuracy of image matching would affect the detection accuracy of the PCB defect detection system.The standard PCB image and the test PCB image were different.The accuracy of traditional method using the standard PCB image to match the test PCB image was low.In this paper，the standard PCB image and the test PCB image were both matched with the Gerber.Then we corrected the coordinate value of the matched image.After the experiments for the matching of large-size PCB images，the experimental results showed that the offset of image matching could be controlled in the range of 1-2 pixels，so the accuracy for the matching was improved.

PCB；image matching；gerber；twice match

TN247

A

1674－6236（2016）03-0166-03

2015-02-28稿件编号：201502156

周恋玲（1986—），女，四川成都人，硕士研究生，助理实验师。研究方向：光电图像检测、图像信息处理。