刘西锋1,2，胡玉薇1，赵力行1，王晓红2
（1．北京自动化技术研究院技术部，北京 100009;2．清华大学微电子学研究所，北京 100084）
摘要：针对目前工业领域对多层电路板缺陷检测高效高精度的要求，设计了一种基于分层层析成像技术的多层电路板缺陷自动检测系统，并对电路板中常见的缺陷类型进行分析和研究。针对不同的缺陷类型提出了不同的数学形态学识别方法，并对缺陷类型进行了相应的标记，解决了传统DR( Digital Radiography)和传统X射线CT (Computed Tomography)技术对多层电路板无法进行内部电路分析的问题。将分层层析成像技术应用于多层电路板的缺陷检测，对检测系统性能的改进具有重要的意义。
关键词：层析成像；多层电路板；缺陷检测；数学形态学 中图分类号：TP274+.4
0引言
随着电子工业和表面贴装技术的发展，对PCB制造工艺要求也越来越高，PCB板正向着小元件、小体积、高密度、细线条、多层板的方向发展。随着PCB板制造工艺的改进，对其检测技术提出了更高的要求。传统的人工视觉检测逐渐被自动光学检测(AOI)、自动X射线检测( AXI)等新兴检测技术所代替。对于多层印刷电路板的仿制与检测，AOI技术仅仅能检测产品的外部特性，在生产过程中每完成一层的生产需要进行一次检测。较早应用的X射线DR( Digital Radiography)检测尽管可以提供高清晰度的透视图像，但由于深度方向上的信息重叠而无法对结构缺陷进行定位。随着X射线CT技术在医学领域的出现，研究者们也将类似的方法ComputerLaminography（简称CL）应用于工业领域部件缺陷的检测。德国的S．Gondrom等人将计算机层析成像技术应用于工业板状结构的检测，可检测出铝壳焊接缺陷，以及印刷电路板不同断层的线路分布。Fujian等人也研究了计算机分层层析成像技术，采用非对称旋转扫描和滤波反投影层析成像的方法对内存条和CPU芯片等进行了分层成像。由于CL技术在检测多层部件内部缺陷方面具备突出的优势，因而在电子行业日益受到重视，国际上的知名检测设备制造商纷纷对其进行开发，但国内目前对于此技术在多层电路板缺陷检测上的分析和应用软件还比较少。
本文利用计算机分层成像技术得到多层印刷电路板各层图像，然后对电路板各层图像分别处理，最后针对各缺陷不同的特点分别采用不同的数学形态学方法对多层印刷电路板的缺陷检测进行研究。
1 多层电路板缺陷检测系统设计
1.1 检测系统总体结构
使用X射线层析成像检测系统对多层印刷电路板的缺陷进行识别和判定的过程如图1所示。由X射线图像采集设备采集到PCB板的投影数据，投影数据通过各种算法进行层析成像，得到PCB板的各层断层图像，这样可以分别对PCB板的每一层进行图像增强、去噪、滤波等预处理，之后分析缺陷特征进行特征提取，最后对存在的缺陷进行识别。
1.2层析成像
本实验中采用X射线对电路板长宽表面倾斜入射，电路板绕旋转轴等角度(0.30)旋转一周，在厚度方向上得到1 200张的投影图像。与本文从厚度方向扫描得到的投影相比，传统的CT设备对于长宽尺寸大、厚度小的检测物而言，其扫描投影数据灵敏度和空间分辨率要低得多。得到的投影图像通过板状结构的滤波反投影FDK( Feldkamp-Davis-Kress)重构算法，重构出电路板的各层断层图像，如图2所示。本实验选用的是4层电路板，从图2中可以看出该方法能够无损地再现电路板内部几何结构和物理形态。
1.3 缺陷识别
针对层析后的图像特点，首先对各层图像进行了中值滤波，然后采用大津法(OTSU)算法对滤波后的图像进行分割，最后采用数学形态学结合模式识别的方法进行缺陷的识别和判定。数学形态学的基本运算包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。利用数学形态学对分割后的图像进行开闭运算得到一个标准图像作为参考。
短路、毛刺缺陷的识别过程如下：首先遍历分割后图像的所有连通区域，将环形焊盘等连通区域进行填充，同时将面积较小的区域去除，以保证空洞等连通区域被填充，这样进行形态学处理时就不需要考虑空洞缺陷对连通域个数的影响；然后对处理后的图像先进行腐蚀，再进行膨胀操作，以消除该图像上的多余连接部分，实际上就是去除PCB电路板上短路和毛刺缺陷，从而得到一个二值参考图像；最后将填充后的图像和二值参考图像进行异或操作后，通过使用3*3的中值滤波将杂点去除，通过连通区域个数变化来判断缺陷是短路还是毛刺。如果连通区域个数增加，则说明此缺陷为短路缺陷；反之，如果连通区域个数不变，则说明此缺陷为毛刺缺陷。识别完成后将缺陷位置及名称在原图像中标出。
断路、空洞和缺损缺陷的识别过程如下：运用数学形态学方法对图像分割得到的二值图像进行闭操作，也就是用同一个结构元素先膨胀后腐蚀，可以填充线路断路、空洞和缺损的部分，这实际上就可以去除PCB线路板上的断路、空洞和缺损缺陷，从而得到一个二值参考图像，然后利用图像对比的方法对分割得到的二值图像与参考二值图像进行相减，从而得到形态学处理后的缺陷图像。用这个处理后的缺陷图像与分割的二值图像相加，如果连通区域个数减少，则说明此缺陷为断路缺陷；反之，如果连通区域个数不变，则说明此缺陷为缺损或者空洞缺陷。缺损和空洞缺陷可以通过分析周围区域进行识别，空洞缺陷所在轮廓外围区域灰度值均为255，而缺损所在轮廓外围区域灰度值有可能是0，识别完成后将缺陷位置及名称在原图像中标出。
2 实验结果及分析
根据上述缺陷识别算法，利用Visual C++编写程序，以实现对4层电路板缺陷的自动检测和标记。由于采用层析成像技术对电路板各层分别成像，在缺陷识别和处理的过程中可以对4层电路板分层进行处理。通过上述缺陷识别算法对不同类型的缺陷进行了识别，存在缺陷部位的局部图如图3所示。从图3中可以看出该检测系统对图像中的缺陷进行了查找，并在相应位置进行了缺陷类型标记，可以检测出短路、断路、缺损、空洞、毛刺等缺陷，并通过图像标记直观地展示给检测员。
3结论
本文采用层析成像和图像处理技术开发了一套多层电路板缺陷检测系统。由于采用层析成像技术对电路板内部结构进行层析，使得对多层电路板分层处理成为可能，解决了现有PCB板检测方式中对于中间层缺陷检测困难的问题。通过数学形态学结合模式识别的方法检测出电路板大部分的缺陷并以图形的方式直观地显示，该系统在电路板制造行业具有较强的实用性。
