基于虛擬儀器的PCBA智能視覺檢測技術(shù)研究.pdf

1、在微電子表面組裝技術(shù)(SMT)中,印制板組件(PCBA)的密度隨著元器件的不斷微型化變得越來越高。對PCBA進行質(zhì)量檢測,傳統(tǒng)的人工目檢已經(jīng)不能適應(yīng)其高密度、微型化的發(fā)展需求。而先進的視覺檢測技術(shù)因具有快速、非接觸、高精度等優(yōu)點,恰好能夠滿足這一發(fā)展需求,在SMT生產(chǎn)線中具有廣泛的應(yīng)用與發(fā)展前景。
　　本文基于虛擬儀器技術(shù),以NI公司的創(chuàng)新產(chǎn)品LabVIEW為開發(fā)平臺,結(jié)合其視覺開發(fā)工具IMAQ Vision進行了PCBA智能視覺

2、檢測技術(shù)的研究與系統(tǒng)開發(fā),提高了開發(fā)效率、縮短了開發(fā)周期、降低了開發(fā)成本。
　　首先,研究了基于虛擬儀器的計算機視覺檢測系統(tǒng)的構(gòu)成,并設(shè)計了詳細的PCBA視覺檢測系統(tǒng)實施方案。為了應(yīng)對SMT生產(chǎn)線對檢測速度的極高要求,文中基于區(qū)域分割的思想提出了一種多通道視覺檢測方法。實驗證實,在同等條件下的系統(tǒng)檢測速度獲得了極大提高。
　　其次,針對PCBA圖像的固有特點,重點對PCBA圖像的增強方法、形態(tài)學(xué)處理、分割算法進行了分析和研究

3、,提出了基于灰度值的數(shù)學(xué)統(tǒng)計規(guī)律的自動閾值分割算法,為提高PCBA視覺檢測系統(tǒng)的檢測速度和自動化程度奠定了基礎(chǔ)。然后對PCBA的缺陷進行了分類,并對不同缺陷類型的視覺識別方法進行了研究。最后基于分區(qū)域搜索的方法分別對不同的缺陷類型進行識別,獲得了較好的識別效果。
　　再次,對PCBA智能視覺評估的可行性進行了研究,并針對計算機視覺在PCBA質(zhì)量檢測中的高級智能化應(yīng)用進行了探討。同時通過研究產(chǎn)品外觀檢測標準和前人的相關(guān)研究成果,采用

4、離線分析與在線檢測相結(jié)合的手段,引入了焊點形態(tài)與焊點可靠性關(guān)系的相關(guān)理論,并在此基礎(chǔ)上提出了一種具有智能分析功能的新型智能光學(xué)檢測分析(IOIA)方法,成功地解決了用視覺方法對焊點進行可靠性分析評估的可行性問題和壽命預(yù)測的在線實時性問題,為PCBA視覺檢測系統(tǒng)的智能化發(fā)展鋪平了道路。
　　最后,本文基于LabVIEW開發(fā)平臺和IMAQ Vision工具成功開發(fā)出了PCBA智能視覺檢測系統(tǒng)原型,并通過實驗證實了系統(tǒng)的快速性和可靠性。