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      基于FPGA的工業(yè)PCB板元器件檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2022-09-26 14:57:26章歡樂陳亞萍孫成立
      儀表技術(shù)與傳感器 2022年8期
      關(guān)鍵詞:元器件圖像處理芯片

      章歡樂,陳亞萍,孫成立

      (1.江西工程學(xué)院電子信息工程學(xué)院,江西新余 338000;2.南昌航空大學(xué)信息工程學(xué)院,江西南昌 330063)

      0 引言

      近年來,電子工業(yè)技術(shù)發(fā)展迅速,PCB電路板作為各種電子元器件信息的高度集合體,廣泛應(yīng)用于電子工業(yè)領(lǐng)域[1],工業(yè)需求的不斷提高,促使PCB電路板制程工藝不斷發(fā)展,高精度、高性能的制程工藝快速更新,體積小、多層化成為PCB的發(fā)展方向。隨著工業(yè)需求的提升和制程工藝的進(jìn)步,給傳統(tǒng)的PCB元器件質(zhì)檢工作帶來困難。如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效的PCB元器件自動(dòng)檢測(cè),一直是電子工業(yè)領(lǐng)域非常重視的一個(gè)問題[2]。

      在PCB板元器件自動(dòng)檢測(cè)方面,高校、科研院所和企業(yè)等已經(jīng)做了很多研究。李正明等[3]針對(duì)傳統(tǒng)PCB檢測(cè)方法高成本、低效率問題,將標(biāo)準(zhǔn)圖像和待測(cè)圖像進(jìn)行對(duì)比,檢測(cè)電路板缺陷;趙翔宇等[4]提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與種子填充相結(jié)合的分層提取匹配算法,檢測(cè)PCB中的貼片電阻和電容丟失與立碑問題,在檢測(cè)速度上取得了很好的效果;王永利等[5]提出一種基于深度學(xué)習(xí)的PCB缺陷識(shí)別算法,10類PCB板缺陷分類實(shí)驗(yàn)達(dá)到96.67%的識(shí)別率。上述3項(xiàng)研究針對(duì)不同的問題都提出了很好的解決方法,但是基本都停留在算法階段的研究,難以直接進(jìn)行工業(yè)化生產(chǎn)的推廣。許艷等[6]針對(duì)PCB元器件在貼裝過程中出現(xiàn)貼裝錯(cuò)誤的問題,設(shè)計(jì)了基于樹莓派的元器件檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了電子元器件正誤的自動(dòng)檢測(cè);馬宇峰等[7]設(shè)計(jì)了以樹莓派4B為硬件平臺(tái),基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PCB板元件缺陷檢測(cè)系統(tǒng);閆夢(mèng)濤[8]針對(duì)元器件漏插、錯(cuò)插、插反等問題,設(shè)計(jì)了以上位機(jī)為處理中心的檢測(cè)系統(tǒng)。上述3項(xiàng)研究雖然都進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計(jì),但是在檢測(cè)速度和成本上有待提高。

      本文設(shè)計(jì)了基于FPGA的工業(yè)PCB板元器件檢測(cè)系統(tǒng),完成了系統(tǒng)軟、硬件的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了元器件的位置感應(yīng),圖像的采集、處理和不合格PCB板的剔除等操作。

      1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

      基于FPGA的工業(yè)PCB板元器件檢測(cè)系統(tǒng)由圖像處理與控制模塊、電源模塊、圖像采集模塊、光電檢測(cè)模塊和剔除模塊組成。通過光電傳感器件檢測(cè)當(dāng)前位置是否存在PCB板,經(jīng)過傳感器的輸出電平觸發(fā)FPGA命令CCD相機(jī)實(shí)時(shí)采集PCB板元器件表面圖像,圖像返回FPGA進(jìn)行元器件圖像的處理與裝貼情況檢測(cè),剔除模塊依照檢測(cè)結(jié)果去除貼裝錯(cuò)誤的PCB板,電源模塊為系統(tǒng)模塊供電。圖1為系統(tǒng)總體框圖。

      2 硬件設(shè)計(jì)

      系統(tǒng)硬件主要由圖像處理與控制模塊、電源模塊、圖像采集模塊,光電檢測(cè)模塊和剔除模塊的硬件組成。FPGA芯片作為控制平臺(tái)和圖像處理中心,協(xié)調(diào)多個(gè)硬件模塊正常運(yùn)行,并進(jìn)行圖像處理,實(shí)現(xiàn)PCB元器件貼裝檢測(cè)功能。

      2.1 圖像采集模塊電路

      CCD工業(yè)相機(jī)是具有電荷耦合器件的攝像機(jī),相較于其他類型的相機(jī)具有更好的成像效果,常應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。系統(tǒng)采用OV5640攝像頭,像素為500萬,焦距可調(diào),使用I2C驅(qū)動(dòng),3.3 V供電,支持多種像素格式輸出。具有體積小、功耗低、壽命長(zhǎng)、畸變小等優(yōu)點(diǎn)。OV5640攝像頭通過排插與FPGA芯片連接。圖2為2×9pin的排插原理圖。

      圖2 圖像采集模塊電路

      2.2 光電檢測(cè)模塊

      系統(tǒng)使用對(duì)射式光電傳感器,它的原理是如果待檢位置存在目標(biāo)則會(huì)阻斷發(fā)射器的光線進(jìn)入接收器,從而判斷待檢位置不存在目標(biāo),具有靈敏度高、反應(yīng)快的優(yōu)點(diǎn)。采用PM-TF15/30型光電傳感器,對(duì)射距離1 m、工作電壓5 V、響應(yīng)時(shí)間2 ms,具有安裝簡(jiǎn)單、使用壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。圖3為光電檢測(cè)模塊電路。由于輸出電壓為0或5 V,為了避免燒壞FPGA芯片引腳,使用電阻R2、R3建立了分壓電路。

      圖3 光電檢測(cè)模塊電路

      2.3 剔除模塊電路

      FPGA引腳連接三極管,通過三極管的通斷控制繼電器的吸合,繼電器連接電機(jī),電機(jī)軸上裝配擋桿。模塊得到剔除指令后,通過關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)使擋桿旋轉(zhuǎn)1周,將當(dāng)前擋桿位置正下方的目標(biāo)剔除。圖4為剔除模塊電路圖。D1為電路保護(hù)二極管,JK1為JQC-3FF-005-S-Z型的12 V繼電器,動(dòng)作時(shí)間小于等于10 ms。

      圖4 剔除模塊電路

      2.4 圖像處理與控制模塊電路

      該模塊硬件主要由FPGA芯片最小系統(tǒng)、SDRAM芯片和FLASH芯片組成,如圖5所示。由于FPGA需要進(jìn)行圖像處理和邏輯判斷等大量運(yùn)算,因此芯片需要有豐富的布線資源、可編程邏輯單元和內(nèi)存資源,采用EP4CE10F17C8型FPGA。該款芯片擁有10 320個(gè)邏輯單元、414 Kbits的嵌入式存儲(chǔ)資源、23個(gè)18×18的嵌入式乘法器、2個(gè)通用鎖相環(huán)、10個(gè)全局時(shí)鐘網(wǎng)絡(luò)、8個(gè)用戶I/O BANK和最大179個(gè)用戶I/O。進(jìn)行圖像處理時(shí)需要使用空間存儲(chǔ)量大、讀寫速度快、價(jià)格低的芯片存儲(chǔ)大量緩沖數(shù)據(jù),因此系統(tǒng)采用W9825G6KH型SDRAM芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)緩沖,該芯片內(nèi)存空間為32 MB,時(shí)鐘頻率最高為166 MHz。在FPGA上電后,需要一個(gè)外部芯片在短時(shí)間內(nèi)將程序加載至FPGA,并且這個(gè)外部芯片存儲(chǔ)的程序在掉電后不可丟失,這個(gè)外部芯片是FPGA的配置芯片。配置芯片用于儲(chǔ)存FPGA的程序和預(yù)先制作的PCB元器件信息,系統(tǒng)采用的FLASH芯片型號(hào)為M25P16、內(nèi)存為2 MB。

      由于FPGA和MCU在內(nèi)部結(jié)構(gòu)上的不同,單一硬件電路原理圖并不能將FPGA內(nèi)部的設(shè)計(jì)清晰、完整描述,因此添加了FPGA內(nèi)部結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖,如圖6所示。50 MHz的晶振經(jīng)過PLL分頻給多個(gè)模塊提供時(shí)鐘信號(hào),編寫讀引腳電平模塊,檢測(cè)光電傳感器輸出信號(hào)。編寫I2C和SPI驅(qū)動(dòng)程序使能攝像頭和FLASH芯片,讀取FLASH內(nèi)的元器件信息,對(duì)采集的圖像進(jìn)行緩存和處理,判斷模塊控制高低電平輸出??刂评^電器吸合,完成系統(tǒng)功能。

      圖6 FPGA內(nèi)部設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖

      2.5 電源模塊電路

      系統(tǒng)電壓多樣,OV5640攝像頭供電電壓為3.3 V,PM-TF15/30型光電傳感器供電電壓為5 V,12 V繼電器以及FPGA芯片的1.2 V、2.5 V和3.3 V 3種電壓。設(shè)計(jì)了圖7所示系統(tǒng)電源電路。將12 V適配器作為系統(tǒng)電源,經(jīng)過線性穩(wěn)壓降壓芯片產(chǎn)生不同的電壓。MP2359屬于開關(guān)型DC/DC降壓芯片,輸出電壓可調(diào),最大輸出電流1.2 A,內(nèi)部封裝有多種保護(hù)電路。ASM1117屬正向低壓降穩(wěn)定器,提供多種固定輸出,內(nèi)部封裝了過熱保護(hù)和限流保護(hù)電路。使用上述2種芯片設(shè)計(jì)的電源模塊電路具有輸出穩(wěn)定和造價(jià)低等優(yōu)勢(shì)。

      圖7 系統(tǒng)電源電路

      3 軟件設(shè)計(jì)

      3.1 控制模塊軟件

      控制模塊軟件的主要功能是通過硬件描述語言協(xié)調(diào)FPGA與外圍應(yīng)用設(shè)備的正常運(yùn)行。具體流程圖如圖8所示。

      圖8 控制模塊軟件流程

      FPGA初始化后讀取預(yù)先設(shè)置在FLASH內(nèi)的元器件數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)解碼生成元器件的型號(hào)、坐標(biāo)和封裝等信息,光電檢測(cè)器輸出電壓信號(hào)被FPGA周期性檢測(cè),設(shè)計(jì)的檢測(cè)周期為10 μs,攝像頭由FPGA觸發(fā)拍攝PCB元器件表面圖像,輸出格式根據(jù)需求調(diào)節(jié),圖像的處理和元器件的貼裝判斷由圖像處理部分完成,根據(jù)圖像處理部分的輸出結(jié)果判斷當(dāng)前PCB板是否保留。

      3.2 圖像處理模塊軟件

      圖像處理模塊軟件的功能是得到PCB元器件圖像后通過圖像濾波、空間轉(zhuǎn)換和特征點(diǎn)匹配等數(shù)字圖像處理算法對(duì)元器件是否存在漏貼、貼錯(cuò)情況進(jìn)行判斷,并將判斷結(jié)果輸出。其具體流程如圖9所示。

      圖9 圖像處理模塊流程

      進(jìn)入圖像處理模塊后,首先根據(jù)預(yù)設(shè)的元器件坐標(biāo)、類型和封裝等信息對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行分割,得到含有單個(gè)元器件的圖像,然后為了便于后續(xù)處理將RGB格式圖像轉(zhuǎn)換為HSV格式,轉(zhuǎn)換的參數(shù)公式可以根據(jù)具體場(chǎng)景設(shè)置,最后采用SURF算法計(jì)算圖像的特征點(diǎn),將特征點(diǎn)與預(yù)設(shè)元器件進(jìn)行匹配得到匹配度,設(shè)置匹配度閾值,比較匹配度與閾值的大小,判定元器件裝貼情況,并將判斷情況輸出。

      3.2.1 雙邊濾波

      一般得到原始圖像后,會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行濾波去噪獲得更高質(zhì)量的圖像,但是常用的濾波方法在對(duì)圖像進(jìn)行去噪的同時(shí)會(huì)遺漏圖像邊緣信息,這樣會(huì)造成細(xì)節(jié)信息尤其是紋理信息和邊緣信息丟失,導(dǎo)致邊緣及紋理細(xì)節(jié)難以檢測(cè)[9]。雙邊濾波器將圖像的像素相似度和空間鄰近度進(jìn)行非線性組合,這樣在保證平滑圖像的同時(shí)又能夠充分保留圖像的邊緣信息。

      (1)

      式中:(k,l)為模板窗口中心像素點(diǎn)的位置;(i,j)為除模板窗口外像素點(diǎn)的位置;σd為二維高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差;f(i,j)為待濾波的圖像在點(diǎn)(x,y)處的灰度值。

      3.2.2 空間轉(zhuǎn)換

      HSV顏色模型由色調(diào)(hue)、飽和度(saturation)和明度(value)3個(gè)參數(shù)組成[10]。與傳統(tǒng)的RGB色彩空間相比,HSV顏色模型可以表達(dá)出更接近于人的眼睛所感知的色彩,因此HSV顏色模型在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用范圍更廣泛。RGB色彩空間中,R表示紅色通道、G表示綠色通道、B表示藍(lán)色通道,取三者中的最大值記為CMAX=max{R、G、B},取三者中的最小值記為CMIN=min{R、G、B},從而可得兩種顏色空間的轉(zhuǎn)換公式為:

      (2)

      (3)

      V=max(R,G,B)

      (4)

      3.2.3 特征點(diǎn)匹配

      SURF全稱是加速魯棒性特征,具有灰度、旋轉(zhuǎn)、尺度不變性等特點(diǎn)[11]?;赟URF特征點(diǎn)匹配算法能夠解決同一個(gè)物體仿射變換情形下圖像的匹配問題。SURF特征點(diǎn)檢測(cè)是依據(jù)目標(biāo)物的部分特征關(guān)鍵點(diǎn),圖像中光線強(qiáng)度、噪聲或者視角的改變對(duì)SURF特征檢測(cè)結(jié)果的影響并不是很明顯[12]。該算法以圖像的特征信息進(jìn)行提取、匹配,有效地降低了計(jì)算量。因此,SURF算法具有較廣闊的應(yīng)用空間。基于SURF特征點(diǎn)匹配算法步驟為使用Hessian矩陣檢測(cè)極值點(diǎn),得到極值點(diǎn)后,建立直方圖統(tǒng)計(jì)特征點(diǎn)主方向,使用歐式距離對(duì)模板圖像和畸變圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配計(jì)算,通過RANSAC算法剔除誤匹配的點(diǎn)。

      對(duì)元器件進(jìn)行待檢圖像和模板圖像的匹配,不同元器件在匹配時(shí)得到的匹配對(duì)數(shù)即匹配度是不同的,因此通過設(shè)置匹配度閾值α即可以對(duì)元器件貼裝情況進(jìn)行分類,當(dāng)匹配度小于α1時(shí)判定為漏貼、大于α1小于α2判定為貼錯(cuò),大于α2時(shí)判定為貼裝正確。

      α的大小是判斷元器件貼裝情況的依據(jù),為了得到合適的α值提高檢測(cè)精度,通過算法對(duì)α大小和元器件檢測(cè)出現(xiàn)正確、漏貼和貼錯(cuò)3種情況分類的正確率進(jìn)行了仿真。選擇了電解電容、FPGA和SDRAM 3種元器件各100張圖片。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

      表1 元器件正確、漏貼和貼錯(cuò)3種情況分類正確率

      由表1可知,取不同值時(shí)3類貼裝分類的正確率不同,并且變化比較大,其中α1=15、α2=30和α1=20、α2=40時(shí)分類的正確率分布較好,因此取中間值18和35作為匹配度閾值。

      4 結(jié)果與分析

      根據(jù)以上對(duì)系統(tǒng)硬件和軟件的分析研究,研發(fā)了一套基于FPGA的工業(yè)PCB板元器件檢測(cè)系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)檢測(cè)的正確率和耗時(shí)進(jìn)行了線上測(cè)試。將試驗(yàn)樣本分為了9類,對(duì)樣本數(shù)量、檢測(cè)效果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表2所示。

      表2 線上測(cè)試結(jié)果

      由表2可得,9種類型的檢測(cè)正確率最高的為電容漏貼裝類型的91.79%,最低的為電容錯(cuò)誤貼裝類型的88.07%,耗時(shí)最長(zhǎng)為正確貼裝類型的976 ms,耗時(shí)最短的為SDRAM錯(cuò)誤貼裝類型的961 ms,經(jīng)過計(jì)算平均正確率和檢測(cè)速度分別為89.82%和969 ms/次。說明設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在PCB元器件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和速度上實(shí)用,能夠?yàn)楣I(yè)PCB元器件貼裝檢測(cè)提供借鑒。

      5 結(jié)束語

      本文設(shè)計(jì)了一套基于FPGA的工業(yè)PCB板元器件檢測(cè)系統(tǒng),將數(shù)字圖像處理技術(shù)與嵌入式結(jié)合,利用FPGA并行高速的特點(diǎn)減少圖像處理的時(shí)間。對(duì)硬件和軟件設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)分析,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的硬件和軟件,通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試證明了系統(tǒng)的可行性。系統(tǒng)硬件設(shè)備具有體積較小、成本較低、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)。

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