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연결 성분 분류를 이용한 PCB 결함 검출
PCB Defects Detection using Connected Component Classification 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.10 no.1, 2011년, pp.113 - 118  

정민철 (상명대학교 공과대학 컴퓨터시스템공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interes...

주제어

#PCB defects   #AOI   #Vision Inspection   #Adaptive Threshold   #Median Filtering   #Connected Component  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구는 Bare PCB에서 회로선이 단선(open)되거나 단락(short)된 결함을 검출하는 머신 비전 알고리즘 개발을 목표로 한다. 그러나 회로선이 심하게 결손(nick)되거나 돌기(protrusion)된 결함도 검출 가능하다.
  • 본 연구에서는 PCB 제조공정 상에서 발생할 수 있는 회로선의 단선, 단락의 결함을 자동으로 검출하기 위한 비전 검사 방법을 제안하고, C언어로 구현하여 임베디드 리눅스 시스템에서 실험하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 참조 영상을 전혀 사용하지 않고 대상 영상만을 분석하여 회로 패턴의 결함을 검출하는 새로운 시도이다.
  • 본 연구에서는 참조 영상을 전혀 사용하지 않고 PCB 회로선이 단선(open)되거나 단락(short)되는 불량 결함을 머신 비전의 디지털 영상 처리 기술을 이용해 검사하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 영상의 ROI(Region Of Interest) 에서 패턴의 연결 성분(connected component) 분석을 통해 연결 성분을 유형별로 분류하여 단락과 단선을 판별한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
특징 비교 방법은 어떠한 단점이 존재하는가? 두 번째로 특징 비교 방법은 참조 영상과 대상 영상에서 추출한 특징을 비교하여 설정된 기준치를 초과하면 그 특징의 패턴을 결함으로 검출한다. 그러나 회로 영상에서 다양한 패턴의 모양을 정의하는 것이 어렵고 다른 영역으로 확장하는 하는 것도 어려운 단점이 있다. 마지막으로 Gerber 파일 이용법은 PCB 제품 설계시 사용하는 Gerber 파일을 이용하여 벡터 형식으로 표현된 패턴을 그래픽 처리하여 참조 영상을 생성한다.
인쇄 회로 기판이란? 인체의 신경으로 비유되는 인쇄 회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)은 소형 가전 제품에서부터 첨단 이동 통신 기기에 이르기까지 모든 전자기기에 사용되는 핵심 부품이다[1]. 전자기기의 기본 소자인 PCB의 품질은 전자기기 제품의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다.
PCB 비전 검사에 사용되는 방법에는 어떠한 것들이 있는가? PCB 비전 검사에서 주로 쓰이는 방법은 결함이 없는 양품 기판의 참조 영상(reference image)과 피검사 기판의 대상 영상(target image)을 픽셀 단위로 비교하는 영상 차분(image subtraction) 방법[2], 참조 영상과 대상 영상에서 도선의 길이, 폭, 홀, 패드의 지름 등의 특징을 추출하여 상호 비교하는 특징 비교(feature matching) 방법[3], 참조 영상을 카메라 스캔으로 직접 획득하는 대신 PCB패턴을 벡터 형식으로 가지고 있는 Gerber 파일로부터 CAD로 생성하여 대상 영상과 비교하는 Gerber 파일 이용법[4-6] 등이 있다. 먼저 영상 차분 방법은 원리는 간단하지만 효과적으로 결함을 검출할 수 있다.
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참고문헌 (10)

  1. "PCB Brief Information," 사단법인 한국전자회로산업협회, 2011. 

  2. R. T. Chin, and C. A. Harlow, "Automated Visual Inspection: A Survey," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. PAMI-4, No. 6, 1982. 

  3. M. Moganti, F. Ercal, C.H. Dagli, and Shou Tsunekawa, "Automatic PCB Inspection Algorithm: A Survey," Computer Vision and Image Understanding, Vol. 63, No. 2, 1996. 

  4. 이철수, 고은희, "컴퓨터 비전에 의한 PCB 검사를 위한 정보 생성 시스템 개발," 산업공학, 제11권, 제2권, pp. 79-92, 1998. 

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  5. 박병준, 한광수, "CAD 정보를 이용한 PCB 자동 시각 검사 시스템," 멀티미디어학회논문지, 제12권, 제3호, pp. 397-408, 2009. 

  6. 박병준, 한광수, "CAD 데이터를 이용한 PCB 패턴 시각 검사 시스템에 관한 연구," Vol. 34, No. 1, 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp. 446-449, 2007. 

  7. 문순환, 김경범, 김태훈, "머신비전검사를 위한 기하학적 특징 기반 지능 패턴 정합," 한국콘텐츠학회논문지, 제6권, 제6호, pp. 1-8, 2006. 

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  8. 문순환, 김경범, "동적 세그먼트 기반 PCB패턴의 적응 검사 알고리즘," 한국정밀공학회지, 제23권, 제 3호, pp. 102-109, 2006. 

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  9. N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray Level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-9, No. 1, pp. 62-66, 1979. 

  10. Gregory A. Baxes, "Digital Image Processing, Principles and Applications," John Wiley & Sons, pp. 127-137, 1994. 

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