[实用新型]印制电路板缺陷的X光检测装置无效

专利信息
申请号: 200720048239.1 申请日: 2007-02-05
公开(公告)号: CN201034949Y 公开(公告)日: 2008-03-12
发明(设计)人: 黄茜;张宁 申请(专利权)人: 华南理工大学广州市海立信息技术有限公司
主分类号: G01N23/18 分类号: G01N23/18;G01R31/304
代理公司: 广州粤高专利代理有限公司 代理人: 何淑珍
地址: 510640广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 印制 电路板 缺陷 检测 装置
【说明书】:

技术领域

实用新型涉及已组装好的印制电路板(PCBA)缺陷的检测技术,具体涉及印制电路板缺陷的X光检测装置。

背景技术

随着电子技术的飞速发展,封装的小型化和组装的高密度化以及各种新型封装技术的不断涌现,对电子组装质量的要求也越来越高。于是对检查的方法和技术提出了更高的要求。目前在电子组装测试领域中使用的测试技术种类繁多,常用的有人工目检(MVI)、在线测试(ICT)、自动光学测试(AOI)、自动X射线测试(AXI)、功能测试(FT)等。这些检测方式都有自己各自的优点和不足之处。

不同测试技术特点不同。

人工目检(MVI)是一种用肉眼检查的方法。其检测范围有限,只能检查器件漏装、方向极性、型号正误、桥连以及部分虚焊。由于人工目检易受人的主客观因素的影响,具有很高的不稳定性。在处理细间距芯片时人工目检更加困难,特别是当BGA器件大量采用时,对其焊接质量的检查,人工目检几乎无能为力。

飞针测试是一种机器检查方式。它是以两根探针对器件加电的方法来实现检测的,能够检测器件失效、元件性能不良等缺陷。这种测试方式对插装PCB和贴装器件密度不高的PCB比较适用。但是器件的小型化和产品的高密度化使这种检测方式明显表现出不足,对小尺寸器件由于焊点的面积较小探针已无法准确连接。特别是高密度的消费类电子产品如手机,探针会无法接触到焊点。此外其对采用并联电容,电阻等电连接方式的PCB也不能准确测量。所以随着产品的高密度化和器件的小型化,飞针测试在实际检测工作中的使用量也越来越少。

ICT针床测试是一种广泛使用的测试技术。其优点是测试速度快,适合于单一品种大批量的产品。但是随着产品品种的丰富和组装密度的提高以及新产品开发周期的缩短,其局限性也越实用新型显。其缺点主要表现为以下几方面:需要专门设计测试点和测试模具,制造周期长,价格贵,编程时间长;器件小型化也导致测试困难和测试不准确;PCB进行设计更改后,原测试模具将无法使用。

自动光学检测(AOI)是近几年兴起的一种检测方法。它是通过CCD照相的方式获得器件或PCB表面可见部分的图像,然后经过计算机的处理和分析比较来判断缺陷和故障。其优点是检测速度快,编程时间较短,可以放置于生产线中的不同位置,便于及时发现故障和缺陷,使生产、检测合二为一。可缩短发现故障和缺陷时间,及时找出故障和缺陷的成因。因此它是目前采用得比较多的一种检测手段。但AOI系统也存在不足,如不能检测电路错误,同时对不可见的焊点内部情况的检测也无能为力。

现有技术在印制电路板的检测技术存在下述不足:无法对不可见焊点,如球栅阵列封装BGA等进行检测,使一些肉眼无法看到的物理缺陷给印制电路板带来质量隐患;无法利用图像处理和识别技术对印制电路板板上大量的连线和焊点进行快速识别,以进行定性、定量分析,提高检测速度和质量控制的可靠性。

实用新型内容

本实用新型的目的是针对上述现有技术的不足,提供一种具备图像智能分析的印制电路板缺陷的X光检测装置。

本实用新型的印制电路板缺陷的X光检测装置包括可转动的X光机、PLC控制器、图像采集卡和PC智能系统;X光机与置于PC机内的图像采集卡电连接;PLC控制器与PC智能系统电连接且能够在线通信;PLC控制器与X光机电连接,控制X光机的转动;

所述PC智能系统包括存储器、图像处理模块、控制模块、通信模块;所述存储器内存有印制电路板可能出现的缺陷图像分类及数字特征库;现场采集的印制电路板内部缺陷的X光机的模拟图像信号由图像采集卡转换成数字图像,所述数字图像由图像处理模块实时提取特征,并与存储器内参考图像的特征进行模式匹配,从而识别缺陷类型和缺陷大小;

当PC智能系统的控制模块发现一个或者多个X光图像未覆盖到检测对象的全部面积时,则通过PC智能系统通信模块告知PLC控制器控制X光机的转动,实现X光机与检测对象印制电路板之间相对位置的调整,直到X光图像覆盖到检测对象的全部面积。

所述图像处理模块包括零交叉点边缘封闭性判断模块、显著度计算模块、拉普拉斯和高斯(LoG)处理模块、阈值判别模块;交叉点边缘封闭性判断模块确定出印制电路板内部缺陷的X光图像的强边缘后,由显著度计算模块计算各由零交叉点形成的封闭轮廓的强边缘点数与其总点数之比,同时拉普拉斯和高斯处理模块产生封闭边缘并进行快速区域填充;阈值判别模块随后判别各封闭轮廓象素点的显著度,确定所提取轮廓是否属于目标边缘。

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