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PCB厂通过自动光学检测(AOI)实现PCB高速检测

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人气:-发表时间:2020-12-02 14:18【

在PCB生产制造过程中,随着表面贴片技术(SMT)的发展, PCB板载电子元件的精细化/微型化,导致所需焊点数量呈几何级数增加,加之PCB板设计日趋复杂化/多样化,传统的人工目测(利用操作人员目测检查来确定电路板是否合格,包括焊料检测、电子元件安装位置/偏移/损坏检测等)已经无法满足现代化生产的需求。

自动化光学检测(AOI)是基于光学原理,综合采用被检测产品的图像采集分析、计算机软件和自动控制等多种技术相结合,对生产中遇到的缺陷进行实时检测和处理,是目前比较先进的产品缺陷检测方式。AOI技术可以在PCB完成元件焊接(例如SMT等)环节后、电气测试之前使用,从而提高电气处理或者功能测试阶段的合格率。经过不断的摸索与论证,此时纠正缺陷的成本远远低于最终测试之后进行检测的成本。

AOI系统的构成

AOI适合大多数工业生产环境,AOI系统主要由图像采集单元(相机)、光源、系统主机等部分构成。现今工业生产环境可以通过适当的改建升级,来控制AOI所需的光源设置,而且整个系统对硬件的要求也不是非常苛刻。

图像采集单元可以使用一台或多台高清相机。当然,在同一个AOI系统中使用的相机数量越多,目标物体被检测的角度也就越多,进而所生成的图像就会更全面和详细。

伴随着产品组件的微型化,为了提高产品检测速度,更高精度相机的使用成了AOI系统的关键所在。现在的机器视觉产品应用中,现代化生产线大都具备采集2D/3D图像的能力,由于处理2D/3D图像需要的平均时间远大于普通平面图像的处理时间,这就需要AOI系统协同工作,尤其是在图像数据传输方面,更要求图像数据传输的高速、高带宽。CoaXPress图像采集卡正是凭借着高速、高带宽的特点,而正在逐渐被广大厂商接受及采用的。

AOI系统中的另一个重要环节是图像处理/分析软件,软件需要支持高速实时图像处理(与图像采集速度一致)功能,并且可以与存储的标准图像做比对。此类图像处理/分析软件可以集成到相机中,也可以安装在检测的电脑主机中。随着技术的发展,有些AOI方案商也会导入机器学习(Machina Learning)来提高产品的检测精度与速度。机器学习可以不断训练AOI系统,并使AOI系统具备一定的智能化——AOI系统可以决定以前未知的产品缺陷是否为关键缺陷,并通知给现场工程师。

AOI检测图像对比实现原理

目前比较流行的图像对比方式有三种。

第一种:模板匹配(或母版比对)方式。这种方式预先采集一块标准产品(无缺陷)的图像并确定为参考图像,后续所有检测时所采集的图像,都需要与这个参考图像做比较。

第二种:模式匹配方式。在这种方式中,AOI系统中会存储无缺陷以及多种有缺陷的PCB组件图像信息,所有检测时所采集的图像与这些组件信息做匹配,然后判断是否合格。

第三种:统计模式匹配。这种方式利用统计学方式,结合模式匹配,通过与已经存储的PCB组件图像信息做匹配,同时也会智能分析所有产品组件信息。如果比较结果小于标准阀值,则该图像通过检测;否则系统会判定该图像为不合格,并将此部件转移到其他区域,供后续维修或再检测


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