汽车转向机PCBA锡焊缺陷自动检测装置研究

为了提高汽车转向机自动化装配生产线焊接检测的效率,将缺陷自动检测技术应用于汽车转向机印制电路板(Printed Circuit Board Assembly,PCBA)自动锡焊生产,研发出汽车转向机的自动锡焊检测装置。一方面对控制器、电缸、相机等硬件设备进行选型和设计,另一方面进行锡焊焊点的图像识别、特征提取等算法的设计。在现场对多组次产品进行拍照,对采集的焊点图像进行大量试验。结果显示,该装置准确率为98.2%,误检率为1.2%,漏检率为0.6%,每张图像平均检测时间为122.47ms,达到工程的质量要求,有效提高了PCBA锡焊缺陷的检测效率和可靠性。

BGA焊点微裂纹缺陷检测研究

球栅阵列封装(BGA)元器件的焊点隐藏于IC芯片底部,经电装后仅边缘焊点可见,因此检验其焊接质量是行业普遍的难题。探讨了BGA焊点微裂纹缺陷的产生机理和裂纹分布,设计了基于计算机分层层析成像(CL)技术的BGA焊点微裂纹缺陷检测方法和检测流程。经实测证明,该测试方法可以兼顾检测质量和效率,具有工程应用的可行性,可为BGA焊点检验人员提供参考。

PCBA板载DDR芯片焊点缺陷检测研究

板载芯片朝着小尺寸高密度方向发展,隐藏于芯片封装内部的微焊球缺陷检测愈发困难。针对工业高密度集成印刷电路板组件(PCBA)板载集成电路(IC)内部故障定位难、效率低的问题,提出一种芯片功能测试过程中采用红外热成像检测结合深度学习的多类型缺陷识别方法。以现场可编程门阵列(FPGA)单板双倍数据速率(DDR)存储芯片为对象,建立了芯片缺陷检测模型,搭建检测平台开展芯片内部焊点故障检测试验研究。设计程序实现芯片的数据存储与读出,同步采集红外图像序列,分析存储芯片读写过程中温度变化,并提取不同敏感测量区域热信号。构建卷积神经网络(CNN)分类模型,并进行超参数调优,实现了内部隐藏缺陷包括不同地址、数据、地址空间焊点故障的高效准确识别。引入迁移学习拓展应用于芯片其他9种不同焊点缺陷的检测,在10、20 dB高斯白噪声条件下分别达到95%、92%以上的准确率,从而为实际工业高密度集成PCBA板载微电子封装及可靠性分析提供了一种快速、有效的方法。

基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法研究

针对IC引脚焊接缺陷因目标尺寸小、引脚密集导致检测精度低等问题,提出一种基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法。通过在骨干网络后引入SE注意力机制,区分特征图中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提升网络的特征提取能力。使用k-means++聚类算法产生9个聚类中心,以降低因初始聚类中心随机选择不当对检测结果所造成的误差影响。实验结果表明:改进算法对IC引脚焊接短路、缺脚、翘脚、少锡缺陷检测的平均精度分别为97.9%, 96.1%, 96.7%, 95.8%;在阈值为0.5的情况下,平均精度均值达到了96.6%,与YOLOv3、PP-YOLOv2相比,分别提高了14.9%, 5.1%。改进算法对单幅图片的检测时间为0.151 s,满足IC质检的速度要求,为IC引脚焊接缺陷检测提供了参考价值。

基于深度学习的电子元件焊点缺陷检测方法

提出一种用于训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的半自动生成焊点图像掩模的方法。由于传统的通过人工标注获取掩模的方法费时费力,提出了一种简便快捷的基于GrabCut获取图像掩模的方法。该方法由两个阶段组成:第一阶段为基于GrabCut的焊点图像分割,输出像素级分割结果,从而获得所输入图像掩模;第二阶段实现基于Mask R-CNN的焊点表面缺陷检测方法,可以实现对缺陷的定位、分类和分割。试验结果证实了该方法的有效性,在保证Mask R-CNN方法检测精度的前提下,能快速、简单地获取训练Mask R-CNN所需的焊点掩模。

基于改进ResNet两阶段训练模型的转子焊锡缺陷检测

针对当前转子焊锡缺陷检测准确率较低的问题,提出了一种基于改进ResNet的两阶段训练网络模型。首先在主干网络引入SRM注意力机制,提高网络对色泽纹理的特征提取能力,通过改进的相似度损失函数训练特征编码器,然后再通过添加分类头的方法进行微调训练出最终的网络模型。将提出的方法用于转子焊锡缺陷检测,并与经典的ResNet网络等比较,实验证明,采用所提出的方法准确率可达到97.6%,明显优于经典的ResNet等分类方法,具有一定的应用价值。

基于无损检测的高分辨率PCB板焊点缺陷检测系统

为了能快速、准确地对BGA封装器件的PCB板上的焊点进行缺陷检测,设计了高分辨率X-射线无损检测的缺陷检测系统。给出了系统的基本工作原理和硬件结构,采用等比例成像的方法求解了获得最高分辨率的距离信息。分析了系统可能存在的噪声源,并设计了去噪算法用于提高图像信噪比。试验采用HAWK-180XI型X-射线源、高速图像采集卡和UNIQ-2000型CCD相机等对BGA封装的PCB板缺陷进行检测,结果显示:系统可以快速有效地获得被测PCB板的图像信息,并给出缺陷的位置、尺寸等特征信息,满足设计要求。

回流焊缺陷成因及其解决对策的研究

为了保证表面贴装电子产品的质量,对表面贴装工艺的核心环节回流焊的工艺特点进行了分析,讨论了回流焊的温度曲线特点和影响回流焊焊接质量的几个主要因素,并根据回流焊的温度和工艺特点对回流焊焊接过程中出现的立片、桥连、芯吸、空洞、锡球、PCB扭曲、IC引脚焊后开路等几种常见的焊接缺陷及其成因进行了分析,提出了相应的解决对策。通过这些措施,有效的降低了焊接缺陷的出现率,提高了回流焊的焊接质量。

ZL114A铸造铝合金焊接后的金相组织

ZL114A铸造铝合金用于生产飞机及导弹上较重要的零部件,铸造铝合金存在裂纹、气孔等缺陷需用焊接方法进行修复,叙述了焊接工艺对ZL114A铸造铝合金金相组织及对机械性能的影响.

板翅式铝合金散热器真空钎焊技术的发展

综述了板翅式铝合金散热器真空钎焊的原理、预处理工艺、装配状况、真空钎焊工艺等。结合生产实际和试验情况,着重探讨了目前板翅式铝合金散热器真空钎焊成功率低的原因及解决方法。

无铅电子封装材料及其焊点可靠性研究进展

随着2006年7月1日RoHS法令实施的最后期限的来临,无铅焊料的研究与应用又掀起了新一轮的热潮。由于封装材料与封装工艺的改变,给焊点可靠性带来了一系列相关问题。笔者就近年来国内外开发的无铅焊料、焊点的失效模式、焊点可靠性评价方法和焊点的主要缺陷进行了综述;对今后该领域的研究前景及方向进行了展望。

基于机器视觉的焊点检测算法研究

为了提高电路板焊点检测的准确率,提出了改进的K-近邻法。首先,采用工业相机采集图像并选取470个焊点作为训练样本,利用模板匹配法对图像中的焊点进行定位。然后根据特征分布直方图提取焊点的特征并绘制特征分布情况,选择能区分不同类别焊点的特征作为有效特征。最后,建立改进的K-近邻法焊点检测分类器,选取559个焊点作为测试样本对模型进行测试。实验结果表明改进的K-近邻算法检测的准确率96%以上,可以有效地提高检测效率。

基于多特征的SVM多分类PCB焊点缺陷检测方法

为了提高印刷电路板(PCB)中元件焊点缺陷检测的分类准确率,提出一种基于多特征的支持向量机(SVM)多分类缺陷检测方法。对采集到的焊点图像进行特征提取,提取焊点的形状和纹理特征参数及方向梯度直方图(HOG)特征。首先对提取到的形状和纹理特征,利用SVM中最优的核函数,对焊点多锡、少锡、焊锡合适以及漏焊四种类型进行检测;误检焊点,再利用基于HOG特征的SVM多分类算法对其进行二次检测分类,得到最终分类准确率,提出的算法分类准确率可以达到98.46%以上,具有一定的应用价值。

基于图像处理的焊点缺陷识别方法的研究

针对生产线上的SMT(表面贴装技术)焊点图像的特点,研究基于图像处理的焊点缺陷识别算法,采用中值滤波、迭代阈值法、Sobel算子等一系列的图像预处理方法,有效抑制了噪声干扰,提高了图像的对比度,提取出较好的图像特征。采用径向基函数(RBF)神经网络对四种焊点缺陷进行识别。仿真结果表明,RBF神经网络很好地克服BP神经网络训练过程收敛依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,具有较快的运算速度和较好的检测结果,基于图像处理的焊点识别方法是有效的。

无铅汽相焊接工艺研究

采用自行研制的低熔点Sn-Bi-X合金作为焊料,对高热容量的印制板进行汽相焊接,圆满解决了高温型无铅回流焊接中难以克服的各种焊接故障。针对回流焊出现的问题,作者特别设计了一种含有低热容量0402元件和大尺寸高热容量BGA芯片的20层试验板,充分利用汽相焊炉独有的SVP功能对温度曲线进行精确控制,使各种元器件的引脚在焊接过程中始终保持热匹配,避免了小热容量器件的过焊接和大热容量器件的冷焊现象。

基于小波特征与支持向量机的焊点缺陷识别方法的研究

基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的降维作用,对提取的增强小波系数50维特征向量进行降维处理.同时提出了融合决策树与支持向量机的方法对焊点的缺陷类型进行识别.实验结果表明,本文提取的焊点特征值具有更好的区分性与紧致性,提出的分类方法有效提高了焊点缺陷检测的识别率,同时提高了算法效率.

基于微焦点X射线BGA焊点缺陷检测

BGA封装是是一种高集成的封装方式,其焊点缺陷会影响封装器件性能。为克服全局阈值分割、边缘检测方法对BGA焊点缺陷检测错误率较高的问题,本文提出采用Otsu阈值分割、轮廓提取、边界跟踪方法提取焊点轮廓,并用灰度形态学顶帽操作、直方图拉伸、Blob分析提取焊点气泡轮廓。通过分析BGA焊点缺陷类型及特征,提出基于焊点轮廓、气泡轮廓特征参数的焊点检测与分类算法。试验研究表明该算法较全局阈值、Canny算子焊点缺陷检测的准确率高,能够准确的完成焊点缺陷分类。

射频天线黄铜振子感应钎焊气孔缺陷

借助高频感应加热设备,采用测量钎料在母材表面的铺展面积的方法,分析了Sn-3.0Ag-0.5Cu（SAC305）、Sn-58Bi和Sn-17.0Bi-0.5Cu（SBC1705）三种高粘度（180 Pas）焊膏在黄铜表面的可焊性.并通过无源互调（Passive Intermodulation,PIM）测试和X射线检测,对比了SAC305和SBC1705焊膏焊后黄铜振子的PIM值和焊点气孔率.结果表明：高粘度SBC1705焊膏在黄铜表面的可焊性最好,其次是Sn-58Bi焊膏,最后是SAC305焊膏;SBC1705焊点气孔率〈1%,而SAC305焊点气孔率为5%~7%,两种焊点气孔率都在〈25%的合格范围内,但SBC1705焊后振子的PIM测试结果比SAC305焊后振子的PIM测试结果更稳定.综合生产成本考虑,高粘度SBC1705焊膏更适合射频天线黄铜振子的感应钎焊工艺.

球栅阵列器件焊接合格率预测及缺陷分析

应用数理统计结合工艺设计、制造工艺控制参数等因素及Surface Evolver软件仿真技术的方法,建立球栅阵列(BGA)器件焊接合格率的预测模型,运用该模型可以找出影响焊接合格率的制约因素。结合仿真技术模拟焊点形态,可以找出造成焊点缺陷时各参数之间的关系并提出相应的解决方案,从而优化工艺设计及制造工艺控制参数。

基于多物理场的焊球缺陷检测方法

为检测倒装焊芯片在生产和服役过程中产生的焊球缺陷,提出了基于电、磁、热多物理场的脉冲涡流热成像检测方法.该方法利用有限元COMSOL软件建立焊球电磁感应热模型,并引入常见的焊球缺陷(空洞和裂纹)进行仿真;提取焊球顶端的温度分布,分析不同缺陷焊球的传热性能并进行缺陷识别;仿真分析裂纹和空洞尺寸变化对温度分布的影响,定量分析焊球缺陷.结果表明:在加热结束时,裂纹(长200μm,高20μm)焊球、空洞(直径150μm)焊球与正常焊球的顶端温度差为一负一正,根据焊球顶端温度的分布特征可以区别不同缺陷焊球,对于裂纹焊球,当裂纹位置越靠近焊球顶端,温度值越高;对于空洞焊球,空洞半径从35μm增大到75μm时,焊球顶端温度呈线性增加.