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基于CBCT图像的PCB网表提取技术研究

作　者: 黄辉
导　师: 陆利忠
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 电路与系统
关键词: 印刷电路板 PCB反演锥束CT 物理层提取图像拼接网络表
分类号: TN41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 42次
引　用: 2次
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内容摘要

近年来我国引进了国外大量先进电子设备,由于非技术引进,这些设备的电路原理图是未知的,对这些电子设备进行维护,并消化吸收其中的电子设计思想,对于我国开发具有自主知识产权的电子设备具有重大意义。PCB反演技术可以实现电子设备中PCB(Printed Circuit Board)电路原理图的还原,基于电路原理图即可实现电子设备自主维护及仿制的需求。针对现有PCB反演技术接触、有损、效率低的缺点,本课题利用锥束CT(Cone Beam Computed Tomography, CBCT)对PCB进行三维成像,基于PCB三维图像实现PCB反演。本文主要研究从经过预处理的PCB三维图像中提取出PCB网表。本文基于PCB三维图像的特点,结合PCB逆向的实际应用需求,研究了PCB物理层图像获取、PCB要素识别和PCB网表提取等关键技术。本文的主要工作如下:1、提出了一种PCB物理层图像获取算法。PCB的制板工艺及焊接过程使得PCB存在不同程度的翘曲,导致无法直接切片获取PCB各物理层图像。针对这一问题,提出了根据导线分布拟合得到PCB物理层所处曲面,进而生成PCB物理层图像的方法。实验表明该方法可以准确提取出PCB各物理层的二维图像。2、对SIFT(Scale-Invariant Features Transform)检测器及SURF(Speeded Up Robust Features)描述子进行了改进,基于两种改进算法分别实现了PCB图像拼接。受限于CBCT系统指标,大尺寸PCB板只能分区扫描,同时必须进行图像拼接才能得到完整的各物理层图像。通过对尺度空间的简化及特征点的筛选,缩短了SIFT检测器的检测时间;通过改进SURF描述子,提高了特征点的匹配速度。实验表明,两种算法都达到了满意的拼接效果。3、提出了PCB要素的提取方法及基于PCB要素图的网表生成算法。PCB三大要素——焊盘、过孔、导线的提取采用自动与人机交互相结合的方式。根据PCB要素图所表达的连通性,采用连通区域标记的方法实现了单层子网络提取;根据过孔连接各物理层的特性,实现了各物理层子网络的合并。实验结果表明,基于PCB要素图的网表生成算法可以快速、准确的提取出PCB网表。4、完成了基于PCB物理层图像的PCB网表生成软件模块设计与实现。软件主要包括PCB要素提取、PCB识别网表生成两大模块。软件具有人机交互性能高、易扩展的优点。

全文目录

表目录  7-8
图目录  8-11
摘要  11-12
Abstract  12-14
第一章引言  14-20
  1.1 课题背景  14
  1.2 PCB反演发展现状  14-17
    1.2.1 接触式PCB反演技术  15-16
    1.2.2 非接触PCB反演技术  16-17
  1.3 基于锥束CT系统的PCB反演  17-18
  1.4 课题研究内容与意义  18-19
    1.4.1 课题研究内容  18-19
    1.4.2 课题研究意义  19
  1.5 论文结构与安排  19-20
第二章 PCB各物理层图像获取  20-38
  2.1 引言  20
  2.2 PCB基本知识  20-21
  2.3 PCB物理特点  21-23
    2.3.1 多层PCB板压合工艺介绍  21-22
    2.3.2 PCB平整度  22-23
    2.3.3 PCB的物理特点  23
  2.4 PCB三维图像  23-27
    2.4.1 PCB三维图像特点  23-24
    2.4.2 PCB物理层图像  24-25
    2.4.3 PCB要素及其分布特点  25-27
  2.5 基于灰度值投影的PCB物理层图像提取  27-28
    2.5.1 直接切片存在的问题  27
    2.5.2 基于灰度值投影的PCB物理层图像提取  27-28
  2.6 基于曲面拟合的PCB各物理层图像获取  28-36
    2.6.1 基于侧切面的导线点定位  29-31
    2.6.2 导线点分层  31-33
    2.6.3 物理层曲面拟合  33-34
    2.6.4 PCB物理层图像提取  34
    2.6.5 实验结果及分析  34-36
  2.7 本章小结  36-38
第三章基于SIFT及SURF的PCB图像拼接  38-56
  3.1 图像拼接技术  38-39
    3.1.1 图像拼接技术简介  38
    3.1.2 基于特征点的图像拼接技术  38-39
  3.2 特征点提取算法  39-46
    3.2.1 SIFT特征点检测算法  39-43
    3.2.2 SURF特征点检测算法  43-46
    3.2.3 SURF与SIFT比较  46
  3.3 特征点匹配与图像融合  46-48
  3.4 特征点检测算法改进  48-55
    3.4.1 改进SIFT算法  48-50
    3.4.2 改进SURF算法  50-51
    3.4.3 图像拼接实验  51-55
  3.5 本章小结  55-56
第四章 PCB要素提取及网表生成  56-70
  4.1 基于物理布局的焊盘要素提取及PCB元件信息获取  56-60
    4.1.1 基于元件封装图元的焊盘要素提取  57-58
    4.1.2 基于模板匹配的辅助物理布局  58-59
    4.1.3 元件信息获取  59-60
  4.2 过孔要素提取  60-63
    4.2.1 过孔图像的特点  60-61
    4.2.2 基于PCB三维数据的过孔定位  61-63
  4.3 导线要素提取  63-64
  4.4 要素图生成  64-66
    4.4.1 虚拟导线  64-65
    4.4.2 PCB要素图生成  65-66
  4.5 PCB识别网表生成  66-68
    4.5.1 单层子网络提取  66-67
    4.5.2 各层网络合并  67
    4.5.3 识别网表导出  67-68
  4.6 本章小结  68-70
第五章 PCB网表生成软件设计与实现  70-76
  5.1 PCB网表生成软件框架设计  70-72
  5.2 PCB网表生成软件实现  72-75
    5.2.1 PCB要素提取模块  72-74
    5.2.2 PCB网表生成模块  74-75
  5.3 本章小结  75-76
结束语  76-78
  一、工作总结  76-77
  二、展望  77-78
参考文献  78-82
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作  82-83
致谢  83

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