本研究针对SMT 组件的缺陷有效结合数种算法，以发展准确快速的印刷电路板SMT 检测系统为目标。在实时检测中，最重要的不外是检测时间和准确性，而这两点又往往相互冲突，为了有更佳的准确性，则需发展更有效的算法。本文即针对这点尝试改以简单运算，但同时能粹取出具有代表性特征的方法取代复杂的算法运算。首先在待测影像方面，本研究是以彩色影像做为输入，并分析在彩色影像中各色频于瑕疵检测时，所能达到之表现，再撷取出该色频之影像加以分析。图像处理方面，本研究采用了区间式的二值化方法，去掉不需要的背景。另外辅以中值滤波器、开合、闭合等运算减低噪声。分析方面，以本研究以倒传递类神经网络分析影像中的区域形态、数量、面积等外观及轮廓上的特征，来做初步的判断且减少前处理的手序以达到快速检测、分析的目的。最后本研究并整合上述理论技术建构成一印刷电路板SMT组件检测系统，处理电阻、电容及IC 等组件的瑕疵。
关键词：印刷电路板，SMT，彩色影像，瑕疵检测

       1. 研究动机与目的

       在台湾印刷电路板是仅次于半导体业的高科技产业[1]，此类产业所伴随的往往就是复杂且精密的制程。为了确保产品的质量，品管是不可或缺的。在高科技产业中常用的AOI(Automatic Optical Inspection)机台设备动辄千万或百万的资金，且多仰赖以色列、日本或美国的进口，日后的维修也相当的不便。因此，近年来国内对于AOI 机台和检测技术方面的研发相当活跃，希望能自行成功开发出可靠的AOI 机台，以降低生产、采购成本，相关的技术也不需制肘于国外。

       由于印刷电路板的功能需求提升与制造装配、组装技术不断成长，电路板上组件的数量及密度也大幅的提高。为了确保生产的质量，以往以肉眼检查的情况已经不能符合现代精密印刷电路板的需求。因此，目前印刷电路板制造厂商多以自动化视觉设备对印刷电路板做检测，再搭配人力对不良品做最后确认。

     一般的非接触式的自动检测方法可分为[2]：
    1. 自动光学检测(Automatic optical inspection)
    2. X 光影像(X-ray imaging)
    3. 超音波影像(Ultrasonic imaging)
    4. 雷射影像(Thermal imaging)

     在印刷电路板制造上使用到的视觉检测系统可分为[3]：
    1. Mask Pattern Inspection machines
    2. PCB Pattern Inspection machines
    3. Mounted SMD visual inspection machines
    4. Soldering Inspection machines
    5. Assembled PCB visual inspection machines

     本文着重于印刷电路板SMT 组件的检测，目的在于建立一套能够实际应用于印刷电路板SMT组件的系统。

     本文第二段将介绍印刷电路板SMT 组件瑕疵分类，第三段说明本研究所使用的瑕疵检测方法，第四段则介绍本研究所发展的瑕疵检测系统与使用的硬设备，并用撷取实际电路板样本影像来验证，最后提出未来更进一步的发展方向与结论。