早在1996年，人们就开始意识到需要能够在密集印刷电路板（PCB）生产组装过程中的不同阶段对PCB板进行100%验证的AOI设备。这一问题在电信领域显得更为突出，特别是由于0402这样小尺寸器件的出现。手机电路板上大量小尺寸的芯片对贴装和视觉检查过程都提出了非常大的挑战。因此，大批电信制造商采用了先进的灰度AOI系统来识别贴装过程中所产生的错误。尽管此类系统也有缺点，但只要板的复杂性不是非常高，并且检查的节奏不太快，它们确实提供了一个合理的解决方案。然而，问题是电路板复杂度急剧上升。此外，对更高生产速度的要求也使得检查的周期时间缩短。在这样的形势下，迫切需要更好更快速的AOI技术。


解决问题的一种不同方法


通过与客户和潜在用户的交流，有一家公司 认为需要开发非常不同的AOI技术。在此过程中，必须克服与AOI相关的误解、性能不足和失望。解决方法是尽可能使技术更具前瞻性和更为实际。采用"专利的"技术并不一定最好。通过仔细计划的策略，可以使AOI系统的设计随着相机和计算机技术的进步而保持。

第一步是明确现有AOI系统的优点和弱点。一旦搞明白这些，就可以为开发新技术时常采用?quot;问题/解决方法"（punch/counter punch）对照表方法提供足够的信息。技术上的挑战就是必须很好地解决punch(问题)，只有这样才能最终赢得技术竟争的胜利。例如，一个问题（punch）可以是正面的特性，获得这一特性就可以超越竞争对手，也可以是负面的特性，必须利用更好的方法来克服。表格列出了与现有AOI技术相关的问题，以及在新系统中解决相应问题的方法。

通过采用大幅图像，可防止检查过程中（小幅图像）所内在的不利机械影响。利用更大的图像，无论是3.6 3.6" 还是3.6 5.6"格式，相机所需要的运动都更少，因此所需要的检查周期时间（检查速度更快）可缩短。实际上，一幅大的图像即可采集到原来需要数百幅0.25"图像才能采集到的信息。进一步，较慢的相机运动不会产生破坏性的振动，因此不需要笨重的花岗岩平台，并允许在可移动的机架上进行关键的AOI检查操作。 最后，由于传感器的尺寸大，相机在离目标几英寸的地方抓取图像。这为检查具有不同器件高度的任意电路板提供了所需要的距离，同时还可保证进行检查所需要的景深。


图像采集技术


所选择的新的AOI图像系统设计完成检查所需要抓取的图像数目不能太多，这就需要大幅图像。另一方面还需要考虑简化电路板检查编程过程，因为这是评估产品质量所必需的，同时也是生成流程控制所需要的参数化信息所需要的。牢记这些考虑因素，以及图1中所提出的设计问题，就可以选择所采用的技术了。

这包括选择图像采集和图像处理方法。对于图像采集系统，对比考虑了三种成熟的不需要大量开发工作即可使用的图像技术。最通用的技术是利用一个视频采集相机，和将帧式图像从视频流中转换为静止图像的帧图像采集卡。由于视频相机是针对人眼的运动感觉而优化的，对图像大小和质量都没有进行最好的优化。因此，虽然这是并将继续是许多AOI系统中的主导技术，但在我们的设计中被否决。主要因为其内在限制无法满足重要的设计目标，如减少检查所需要的图像数据，即一次采集较大图像。

考虑的第二种方法是线扫描，静止图像相机，它可提供基于连续水平扫描线的大幅图像。然而，由于是通过连续的图像扫描获得图像的，机械子系统的缺陷会导致图像失真变形。此类失真的引入与特定的设备及其磨损状况有关，因此意味着无法获得精确的位置测量数据，因此也就不可能获得流程控制参数信息。此外，相机通常离目标太近，并需要较强的照明。因此，虽然线扫描相机看起来成本上更有吸引力并可产生相当大幅面的图像，但其缺点却使其不适用于新AOI系统的设计。

另一种不太常用的选择是采用针对军事、空间和其它技术应用而设计的专用相机。此类相机采用极大的固定二维（2-D）CCD阵列来采集高分辨率高精度静止图像。由于相机并非针对获得运动视频流而设计，因此采集到的图像可用与采集时同样的数据格式进行处理。同时由于精度是相机选择时最主要的考虑因素（而且此类相机还可提供全彩色图像，能够提供完成适当的目标分析所需要的关键的特征对比度），因此这一技术成为最终的选择。

所选用的相机获得了目前CCD技术所可能获得的最大幅图像。

获得的图像达4英寸，同时每像素分辨率高达0.002"。这是目前最高的像素级分辨率。同时这样大的图像幅面使得在一幅图像中就很可能会包含板上的基准点。同时，由于固体CCD衬底中像素位置间的高度稳定性，在图像中包括基准标记时就可以获得图像中每一像素的精确位置（图2）。


彩色与灰度图像处理


大幅面成像相机还具有彩色成像能力。然而，由于彩色数据处理需要大量的计算成本，因此在检查过程中采用彩色图像需要丰富的资源才能达到所需要的效率。每幅图像包括的都是由不同像素位置的光强信息所构成的阵列。在彩色成像系统中，每一像素的光强由RGB三个值来表示。在灰度图像系统中，每个像素的光强值等于整个频谱内的平均光强，并与RGB三值强度的平均值相等。每一灰度级可以由无数RGB强度值的组合得到，因此原则上不同的色彩可能会由同一灰度表示，即色彩表示（图3）。

色彩表示的概念也适用于在测量过程中存在随机热噪声的情况。对一个理想或无噪声的颜色，在色彩座标中存在一个"真实"色彩向量。在有噪声时，在真实色彩向量周围半径为噪声数值一半的球形空间中存在一个不确定的区域。同样，当色彩向量变换为灰度时，表示区域变为一个实心三角形区域，其厚度等于噪声数值。计算彩色和灰度表示空间的比率，结果是2500。这表示，在对比检测方面，彩色图像比灰度图像具有非常大的优点，而这对精确的AOI检查是非常关键的（图4）。


图像处理方法选择


在实际的AOI使用过程中存在一个严重的限制，那就是无法在生产过程中对正常和可接受的变化进行预先编程设定。衬底和器件外观的变化以及微小的位置变化都会导致虚假的检查报警。许多AOI系统中用来解决这一问题的方法是在生产过程的早期阶段，或部件变化时，利用一个具有编程能力的人对图像选择过程进行干预。这个人负责指导机器碰到哪些变化时可以接受，哪些不可以接受。

这一过程需要存储多幅具有可接受变化的参考图像并声明这些图像是可接受的。因此，有效的电路板检查程序需要包含板上安装的每个器件的10幅以上的图像，并且需要将待检查的目标图像与每一个存储的图像对比才能得出电路板是否"合格"的结论。根据这一情况，新的AOI系统设计目标就是要避免图像处理过程对精确图像的依赖。

另一个目标是新的图像处理方法要能够区分出与电路板检查相关的图像部件和不相关的部分。幸运的是，对图像处理方法的所有要求都与检查员在检查时的正常过程类似。比如，检查员心中知道正确的电路板状况，但也能够适应色调的变化或阴影的变化（图5）。

在参数化图像分析过程时，利用算法将像素分成相关和不相关的组。不相关的像素将不被考虑，只将参数化模型的期待值与边缘和拐角等图像特征进行比较。这样一种开端式（Open-ended）方法可适应在容差标准内的变化，并可基于非常小但却更为强大的参考库完成检查。然而，这一方法的成功非常依赖于检测图像中特征对比度的能力。幸运的是，通过上面的分析可知道彩色图像的对比度比灰度图像优越得多，因此选择彩色图像是这一算法的基本要求。


总结


通过对设计要求的结构化分析和仔细地避免AOI的缺陷，发展出一种利用大幅数字彩色成像技术的有效的AOI解决方案。新方法的简单性允许发展出可与人眼视觉检查相比的功能更为强大的更快更好的下一代AOI技术。不断提高的CCD阵列尺寸以及主动热控制和快速数据传输技术，都保证了适用于密集PCB检查的AOI系统还有更多改进提高的空间。