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印刷线路板焊盘和金手指自动光学检测研究

#人工智能

绪论印刷线路板指的是经过设计的以绝缘材料为载体,覆盖导电材料线路的未安装电子元器件的器件。印刷线路板的功能是为各种电子元器件提供物理载体以及电气连接。

现在的印刷线路板主要由玻璃纤维、织物料、以及树脂组成的绝缘部分和以环氧树脂和铜箔组成[1-3]。本章主要介绍了印刷线路板缺陷检测的现状,然后概括了本论文主要研究的内容。

1.1 印刷线路板检测介绍

稳定以及可靠是电子设备生产的重要指标,作为电子产品核心部件的印刷电路板的质量非常重要。由于生产过程中各种设备运行以及环境的相互作用,加之电子产品生产过程的复杂性,在印刷线路板中不同工序有一定可能性使不同的部分产生各种缺陷如断路、短路、空洞、残铜、划痕等。如果印制电路板已经进入元件、芯片贴装环节甚至组装至仪器中时才开始检测将会降低良品率并且极大增加沉没成本[4]。所以在生产过程中在贴装以及焊接以前进行印刷线路板的检测尤为重要[5]。

2.1 印刷线路板焊盘以及金手指的缺陷简介

印制电路板生产的检测标准是整个检测系统的最重要的定性以及定量的标准,大部分的产品合格与否的具体标准是根据具体生产厂商的检验标准,而生产厂商对于印刷线路板的验收标准一般是根据国际电子工业联接协会制定的 IPC-A-600 制定的,在这个基础上再根据具体生产环节的影响条件、最终产品电气连接要求的参数来决定最后的印刷线路板验收标准。在实际的印刷线路板生产检测过程中,被检测出的缺陷需要标签出几种属性[32],包括:

(1) 缺陷种类,比如蚀刻不净等。

(2) 缺陷合格性状态,比如“最佳”,“合格”,“工艺警告”,“不合格”等。

(3) 缺陷原因,比如由于工艺调制、工艺管制不当而引起的工艺缺陷等。

本论文结合 IPC-A-600 标准以及生过程中可能出现的缺陷,综合考虑检测的效率、精度和准确性主要研究焊盘以及金手指的几何形态缺陷以及镀层表面缺陷。

5 基于 PCB 文件提取的印刷线路板焊盘几何缺陷检测

待测的印刷线路板图像在经过图像预处理滤除噪声以及图像分割后得到一幅前景为焊盘和线段,背景为底板的图像。在图像配准后,可以得到所有图元都重合的一幅信息提取的标准图和一幅待测图。下一步的步骤就是将这两幅二值化的图进行图像缺陷检测处理找出焊盘的几何形态缺陷。

5.1 焊盘几何形态缺陷分析

焊盘是表面贴装装配的基本构成单元,用来构成电路板的焊盘图案作为印刷线路板和电子元器件直接连接的部位,其电气相连的能力与质量非常重要,这体现在焊盘的面积,通孔的面积以及位置的准确度。焊盘中的通孔分为支撑孔与非支撑孔两种,支撑孔为通孔内部也有附上助焊的镀层,而非支撑孔没有。本论文在绪论中提到过

IPC-A-600 中的印刷线路板焊盘几何缺陷种类,包括焊盘的通孔过于接近焊盘与线段交接处。而实际上除了 IPC 定义的缺陷种类以外,还有焊盘的助焊层面积过小,通孔面积过小,通孔偏移过于严重等缺陷。

对于焊盘的缺陷检测来说有几个因素需要考虑:

(1)检测速率,因为大部分的印刷线路板是实时监测所以在保证了图像采集和图像拼接的速率后,图像的检测速率也必须进行匹配。

(2)检测精度,由于是和由 PCB 文件提取的标准图作为参考的缺陷检测,所以检测精度可以精确到 PCN 文件的图元表示单位精确度。在检测的缺陷判断标准可以是直接的量化单位,由 PCB 文件的单位 mil 或者 mm 来决定,或者是相对应图元的百分比来决定。

(3)容差度,容差度是为了提高缺陷判断精准度的衡量标准,一般来说使用参照标准图来检测几何形态的缺陷会容易出现还在容忍度内的瑕疵也被判定为缺陷,而在现实印刷线路板生产检测中并不是与标准图出现不一致部分就被判为缺陷。为了更好的实现现实生产中,缺陷判断的条件,本论文尝试引入容差度。在 IPC 提出的验收标准基础上可以接受人工设定的容忍度内的瑕疵。

5.2 相关参照对比法缺陷检测

5.2.1 相关参照对比法

相关参考法是指将待测图像和标准图像用求异、或、与、非运算来进行比对,这种算法直观,简单,速度快,实现程度高。其适用于短路、断路、毛刺等缺陷的检测,但不能检测线段线宽或者间距的过大过小也不能检测印刷线路板镀层表面的缺陷。

在印刷线路板的几何形态缺陷检测中通常会使用相关参照对比法的逻辑异或运算来提取出标准图像和待测图像的不同部分,再根据逻辑异或的运算过程进行缺陷种类判断。相关参照对比法的运算为把配准后的标准图和待测图的基准重合在一起,一般情况下基准是图像的最左上角的像素点,然后开始从上往下,从左往右同时同步遍历两幅图像。在遍历过程中获取到两幅图像的同一坐标的像素的时候进行逻辑异或运算,既当两幅图像同一坐标的像素不一致的时候设定此像素为标志点,当两幅图像同一坐标的像素一致的时候就把该点设为背景点,判断完成后进入下一个像素点的逻辑异或运算。在遍历完成后,显示标志点在待测图像中的位置,然后根据标志点的位置判断缺陷的位置以及缺陷的种类。