基于圖像表面視覺恢復技術的焊點質量檢測方法研究.pdf

1、焊點質量檢測是確保電子產品質量的重要手段。廣義的焊點質量檢測包括元器件缺陷的檢測以及焊膏印刷質量的檢測。狹義的焊點質量檢測通常指針對回流焊后的固態(tài)焊點的檢測。焊點質量檢測的方法很多，目前最為流行的檢測手段是基于機器視覺的自動光學檢測。
　　焊點質量檢測應該解決以下幾個關鍵技術問題：圖像的采集問題、焊點特征的提取問題、焊點質量的判別問題。雖然目前市場上已經出現了大量的焊點質量檢測設備，但是它們一般只工作在二維的檢測模式下，無法在三維

2、的信息層面上對焊點質量做出更加客觀的評價。本文對這些關鍵問題進行了研究，提出了基于表面恢復技術的焊點質量檢測方法。主要研究內容包括以下四個部分：
　　針對焊點質量檢測系統(tǒng)中的圖像采集問題，為滿足用戶隨機定位和大尺寸元件信息記錄的要求，利用尺度無關的特征變換實現了電路板全景圖像的獲??；為提高焊點圖像的采集效率，提出了基于路徑優(yōu)化技術的焊點圖像采集方法，該方法能夠利用電路板設計階段的數據文件，進行離線方式的路徑規(guī)劃，改變了傳統(tǒng)的在線編

3、程模式，大大降低了檢測前期的編程工作量。
　　針對焊點的特征提取問題，將表面恢復技術引入到焊點質量檢測中。然而，焊點圖像中往往存在較為嚴重的鏡面高光，這將直接影響焊點表面的恢復結果。為此，提出了一種基于表面形態(tài)分布的反射成分估計方法，在二分光模型下，對漫反射成分和鏡面反射成分進行有效的估計。以此為基礎，又提出了兩種不同的解決途徑：一種是提出了一種基于曲率連續(xù)性假設的約束補色模型，去除圖像中的鏡面反射成分，降低鏡面反射對表面恢復結果

4、的影響；另一種途徑是引入Blinn-Phong混合反射模型，并在此模型下對表面恢復算法進行了改進，提出了基于Blinn-Phong混合反射模型的線性Shape-from-shading算法。通過對反射成分的有效估計，避免了現有基于混合反射模型的表面恢復算法中反射成分系數需人工指定的弊端，提高了恢復精度。
　　針對焊點質量的判定問題，首先，對焊點特征進行了分析，對于那些易于量化的特征，比如缺件、偏移過大、橋連、焊錫的爬升角、焊錫的體

5、積等，可以定義相應的判定準則，然后，在焊點圖像中測量得到這些關鍵的特征數據并應用判定準則進行分析，最后，給出焊點質量合格與否的評價。為實現錫誤缺陷的量化檢測，基于恢復得到的焊點表面，開展了焊點質量三維特征提取技術的研究，提取了焊點的錫量指數特征。以上基于規(guī)則的焊點質量判定方法最大的優(yōu)勢是物理意義明確，能夠給出可量化的判定結果。為了進一步從形態(tài)上對焊點進行質量分析，提出了基于形狀指數的焊點特征提取方法，并利用支持向量機對不同形態(tài)的焊點進行