모바일을 이용한 PCB불량 검출 시스템 설계 및 구현

Abstract

현재 생산되는 PCB( Printed Circuit Board : 인쇄회로기판 )의 제작기술은 하루가 다르게 높은 정밀도를 요하고 중국과의 기술 격차도 많이 좁혀지기 시작하여 생산제품의 단가도 점차 내려가고 있는 실정이다. 이에 따라 양질의 제품을 적은 비용으로 많이 생산할 수 있는 기술과 환경이 기업의 이윤과 밀접한 관련이 있다. PCB 제작 공정에서 가장 문제가 대두되어온 동박에칭 공정이 가장 불량률이 높기 때문에 근래의 모든 PCB 제조 회사는 모든 제품을 AOI ( Automatic Optical Inspection : 자동광학검사 ) 장비로 전수 검사를 하고 있다. 물론 규모가 작은 중소한 제조회사는 중요 제품만 검사하고 그렇지 않은 제품은 육안 검사로 대치하는 경우도 있다. 고객에게 납품되는 PCB 제품의 신뢰도를 높이기 위해서는 무엇보다도 품질을 입증해 주어야 한다. 불량품이 미연에 발생되지 않도록 막는 방법이 최선이지만 제조공정상 발생되는 어쩔 수 없는 불량의 PCB를 가장 적게 나올 수 있도록 품질 관리를 철저히 해야 한다. 이 논문의 목적은 AOI 검사를 하기 전에 의심나는 부분을 먼저 확인 할 수 있는 방법을 제안한다. 그러기 위해서 주위에서 가장 사용하기 편하고 쉬운 툴을 사용해야 하며 확인하는 방법과 사용법이 쉽게 전달 되어야 한다. PCB 패턴의 양품과 불량검사를 스마트폰으로 영상을 취득하여 원본과 비교하는 알고리즘으로 AOI 공정으로 가기 전에 검사해 볼 수 있다. 본 논문에서는 참조 비교방법(CAD Reference Data)인 이미지 비교방법을 제안하며 에칭 공정 후의 PCB 회로 패턴을 컬러 영상으로 촬영하여 다시 Gray Level로 변경하여 이진화 시킨 후 원본 Data와 촬영된 영상을 Edge로 구성하여 두 영상을 비교 한다. Canny Edge 알고리즘으로 윤곽선만 추출하고 원본과 비교 시 사용자가 판단하기에 편하도록 두 영상을 겹쳐지는 알고리즘을 제안하며 검사속도 및 높은 효율성으로 현장에서 유용하게 사용될 수 있다 논문에서 제안한 시스템을 적용하여 본 시스템의 유용성을 입증하며, 그 결과를 제시한다. 본 연구 개발을 통해 국내 PCB 산업에 작게나마 품질 향상에 이바지하길 바라며 불량 제품으로 기업의 막대한 손실을 줄여 볼려는 목표로 설계 및 구현을 입증하였습니다. |This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a PCB etching manufacturing process. Almost inspection system has XOR method algorithm but this paper is suggest compare to edge line with XOR algorithm. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB with original PCB CAM data so it can be proven reliability of the results. It performs adaptive threshold processing for the Canny Edge of a target image and change to binary image. Engineers can easily find a problem to detect on PCB bare board. PCB Company without spending a lot of money you can easily configure your system. The purpose of this paper is to suggest a method to check the suspected part before AOI test. This can be achieved by using an easiest and most comfortable tool to use and by delivering the test method and how to use it. Before AOI process, PCB pattern test can be executed by comparing the image, which is taken by a smart phone, to an original one. In this paper CAD Reference Data is suggested as a image comparison method. Photo the PCB circuit pattern after Etching process and binarize by transforming into Gray Level. Separate an original image data and taken one by edge. It is suggested the algorithm that detect edge by Canny Edge Algorithm and overlap an original image and the one taken from smart phone when comparing for user’s convenience. High test speed and efficiency of this algorithm is useful in the field. The availability of this algorithm is proved and the outcome is shown in this paper. This research will contribute to improve the quality of PCB production and reduce significant loss in domestic PCB industries.; This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a PCB etching manufacturing process. Almost inspection system has XOR method algorithm but this paper is suggest compare to edge line with XOR algorithm. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB with original PCB CAM data so it can be proven reliability of the results. It performs adaptive threshold processing for the Canny Edge of a target image and change to binary image. Engineers can easily find a problem to detect on PCB bare board. PCB Company without spending a lot of money you can easily configure your system. The purpose of this paper is to suggest a method to check the suspected part before AOI test. This can be achieved by using an easiest and most comfortable tool to use and by delivering the test method and how to use it. Before AOI process, PCB pattern test can be executed by comparing the image, which is taken by a smart phone, to an original one. In this paper CAD Reference Data is suggested as a image comparison method. Photo the PCB circuit pattern after Etching process and binarize by transforming into Gray Level. Separate an original image data and taken one by edge. It is suggested the algorithm that detect edge by Canny Edge Algorithm and overlap an original image and the one taken from smart phone when comparing for user’s convenience. High test speed and efficiency of this algorithm is useful in the field. The availability of this algorithm is proved and the outcome is shown in this paper. This research will contribute to improve the quality of PCB production and reduce significant loss in domestic PCB industries.