深度学习PCB表面图像数据分析与整理
PCB表面图像数据则是通过高速摄像机抓拍PCB在生产过程中所产生的所有不同类别的缺陷，为便于深度学习训练，根据PCB特征，我们将PCB缺陷的类型定义为膜异常，膜腐蚀，膜脱落，孔异常，断线（异物导致的断线），异物1（膜上存在异物），异物2（膜中膜下存在异物），油污这8大类。
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1．膜异常定义（FB）
这种缺陷是由于在PCB生产过程中由于环境的温度和压力的变化而造成的表面膜破裂，其表象特征有些较小，有些则比较大，有时甚至会覆盖住整张图片，并且呈现由边缘向中间颜色逐渐变黑的趋势，其边缘还存在像彩虹一样的亮光，缺陷的具体表征如下图所示：2.膜腐蚀定义（FO）
这种缺陷（即膜氧化）是由于在生产PCB的过程中，由于面板的电线在焊接时混入了不同比例的氧气而导致膜的表面被部分氧化，腐蚀所产生的缺陷，其缺陷多产生于面板电线之间的焊接处，其表象特征一般都是较小的一个点，通常只有面板电线的宽度，并且多为黑色，周围存在小的光晕，其具体表征如下图所示：3.膜脱落定义（FP）
这种缺陷是由于PCB在生产过程中，由于焊接时温度控制不当，与铜板之间存在一定的温度差，再加之阻焊剂的腐蚀性较强，使其从薄膜一些比较薄弱的位置，进而导致的一种膜与铜板分离的缺陷。其通常存在于面板的连接电线附近，表象特征一般呈现同心圆的样子，周围一圈多以半透明的黑色为主，大小，形状通过肉眼清晰可见，具体表象如下图所示：4.孔异常定义（HD）
这种缺陷是由于在生产PCB过程中，钻孔这一项工序操作不当而产生的缺陷。在进行钻孔工序时，可能会因为各种原因而造成电线连接孔的各种缺陷，如主轴偏转过度，数控钻机钻孔时操作不当，钻头的转速不足，进刀速率太大，主轴的深度太深，钻头超寿命使用等，这些因素会造成孔的不同缺陷，这里我们统称为孔异常。该缺陷全部存在于金属板与电线的连接处，其在图像中通常较小，肉眼较难识别，相较于图中其他正常的孔而言，孔异常缺陷通常呈现孔消失，孔形状异常等问题，其具体表象特征如下图所示：5.断线定义（NP）
这种缺陷是PCB在生产过程中出现的电线断裂的缺陷，PCB在生产时，由于在进行电镀工序时，电流的大小掌握不当而导致电线出现断裂，除此之外，操作不当，蚀刻工序，曝光工序等一些小失误，都可能会导致电线的断裂。在图像中，断线缺陷通常存在于电线上，其表象特征一般都很小，大多都为一个不透明的小黑块的样子，其具体表征如下图所示：6．膜上异物定义（PN）
这种缺陷是指在PCB的生产过程中，由于密封性出现异常而导致一些灰尘，加工碎屑落在面板上，其表象特征通常为透明的黑色杂质，并且覆盖面较大，肉眼清晰可见，有的甚至覆盖住了图像的大部分区域，其具体的表象特征如下图所示。7.膜下异物（PI）
这种缺陷是膜在覆盖住金属面板的过程中，由于操作不当或者密封性问题而将一些杂质和加工的碎屑一起覆盖在了金属的表面，其表象特征通常为一个不透明的小黑点，肉眼有时难以分辨，并且与断线的特征具有一定的相似性，但不同的是断线缺陷一般只存在于电线处，而膜中膜下异物可能存在于图中的任何地方，其中大部分都存在于金属板附近，其具体表象如下图所示：8.油污（XO）
这种缺陷是由于在PCB生产过程中，机床漏油而导致一些机油滴在PCB的表面而造成的缺陷，从整幅图像来看，其表象特征通常为一个半透明的小黑点，并且可能存在于图像中的任何地方，多数存在于金属连接面板上，其具体表象如下图所示：以上就是此次的全部缺陷类型，通过肉眼观察，可以判断出各种类型的缺陷均存在比较大的差异，但某些类型缺陷的图像在一些细节方面存在一定的相似性，这在后续的相关实验中会进行一定的处理。根据上面定义，我们对采集到的中国熊猫电子集团PCB数据进行了分类，按照8种不同的类别采集了相应的训练样本，具体如表1所示：上表中，列出了在生产过程中由于各种外部环境因素导致的有缺陷的面板，这些数据具有以下特点：根据定义每一种缺陷类别命名了一个与之对应的缺陷代码，以便于后期输入神经网络来进行训练。其次是大多数类别的图像数据量均在张左右，从数据量来看足够输入神经网络进行训练，但在所有的类别缺陷的图像中，均存在一小部分由于高速摄像机拍摄等环境因素的影响而造成的图片模糊、图片缺陷不明显等问题，因此需要逐一对图片进行筛选排查和研究，找出这部分问题图片进行相应的处理。除此之外，某些类别之间还存在缺陷相似的问题。所以首要任务就是对这些原始的图像数据进行整理，分析，排查，以找出各种类别之间的相似点和区别。预览时标签不可点收录于合集#个上一篇下一篇转载请注明：http://www.abuoumao.com/hyls/1656.html
