Automated Visual Inspection System of PCB using CAD Information

CAD 정보를 잉용한 PCB 자동 시각 검사 시스템

  • 박병준 (국민대학교 대학원 전산과학과) ;
  • 한광수 (국민대학교 컴퓨터학부)
  • Published : 2009.03.30

Abstract

Image training is a very important yet difficult state for automated visual inspection using computers. Because the size of parts for the recently produced PCB (Printed Circuit Board) becomes smaller and circuit patterns gradually become more complex, a difficult and complex training process is becoming a big problem within an industry where development cycle for new products is short and various products must be inspected. This research produced a reference image by using CAD (Gerber) file which becomes a standard for PCB automatic visual inspection. Reference image from a Gerber file guarantees PCB patterns with no defects. Through system implementation and experimentation, Gerber file is used in order to propose a plan which allows an easy training process for PCB automatic visual inspection system.

영상 학습은 컴퓨터를 이용한 자동 시각 검사에서 매우 중요하고 어려운 문제이다. 최근 생산되는 인쇄회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)은 부품의 크기가 작아지고 회로 패턴이 점점 복잡해져서 신제품의 개발 주기가 짧고 다양한 제품들을 검사해야 하는 분야에서 어렵고 복잡한 학습 과정은 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 CAD(Gerber: 거버)파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사의 기준이 되는 참조 영상을 생성하였다. Gerber 파일로 생성된 참조 영상은 결함이 없는 PCB 패턴을 보장한다. 시스템의 구현과 실험을 통하여 Gerber 파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사 시스템의 학습 과정을 손쉽게 할 수 있는 방안을 제시하였다.

Keywords

References

  1. Hayao Nakahara, "2004년 PCB 산업전망,“ KPCA 세미나 자료, 2003. 10.
  2. 정태성, “PCB(인쇄회로기판) 산업전망” 전자부품연구원 전자정보센터, 2002, 10.
  3. 이효은, 강회일 “위기를 맞고 있는 국내 PCB업계 동향” IITA 정보통신연구진흥원 2008, 6.
  4. 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, Nov. 1982.
  5. Darwish, "A Rule Based Approach for Visual Pattern Inspection," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.10, No.1, Jan. 1982.
  6. A. M. Darwish, A. K. Jain, "A Rule Based Approach for Visual Pattern Inspection," IEEE Transaction on pattern Analysis and MAchine Intelligence, Vol.10, No.1, Jan. 1988.
  7. Y. N. Sun, C. T. Tsai "A New Model-Based Approach for Industrial Visual Inspection," Pattern Recognition, Vol.25, No.11, pp, 1327-1336, 1992 https://doi.org/10.1016/0031-3203(92)90145-9
  8. Y. Hara, N. Akiyama, and K. Karasaki, "Automatic Inspection System for Printed Circuit Boards," IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. Vol.PAMI-5, No.6, Nov. 1983.
  9. M. Ejira, T . Uno, M. Mese, and S. Ikeda, "A Process for Detecting Defects in Complicated Patterns," Comput. Graphics Image Processing, Vol.2, pp, 326-339, 1973. https://doi.org/10.1016/0146-664X(73)90011-7
  10. S. T. Barnard, "Automatic Visual Inspection of Printed Circuit Boards," Advanced Systems for Manufacturing: Conference on Production Research and Technology, pp. 423-429, 1986.
  11. 홍순관, “PCB 제조를 위한 CAM 기술, 홍릉과학출판사,” chap 4, 2003.
  12. 나현찬, 노병옥, 유영기, 조형석, “인쇄회로기판의 패턴 검사용 조명장치설계,” 대한기계학회논문집(A), 제21권 1호, pp. 1-11, 1997.
  13. M. Moganti, F. Ercal, C. H. Dagli, and S. Tsunekawa, "Automatic PCB Insection Algorithms: A Survey," Computer Vision and Image Understanding, Vol.63, No.2, Mar. 1996.
  14. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, 2nd Ed., Prentice-Hall, 2002.
  15. A. Rosenfeld, A.C. Kak, Digital Picture Processing. 2nd Edition, Academic Press, 1982.
  16. 한광수, “고속 고정도 영상 정렬 알고리즘,” 한국정보과학회, 제 26권, 1호, pp. 609-611, 봄, 1999.
  17. MilanSonka, Vaclav Hlavac, and Roger Boyle, Image Processing Analysis and Machine Vision, International Thomson Publishing Inc. 1998.
  18. 강동중, 하종은, Visual C++을 이용한 디지털영상 처리, 사이텍미디어, chap 11, 2003.
  19. J. F. Jarvis, "A Method for Automating the Visual Inspection of Printed Wiring Boards," IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. Vol.PAMI-2, No.1, Jan. 1980.
  20. C. A. Harlow, S. E. Henderson, D. A. Rayfield, R. J. Johnson, and S. J. Dwyer, "Automated Inspection of Electronic Assemblies," Computer, pp. 36- 45, Apr. 1975.
  21. 강윤석, “HSI 모델을 이용하여 CCD Camera에서 획득한 Color Image의 Color 보상 및 교정,” 고려대학교 의용과학대학원 석사논문, 2002.