電子元件焊點檢測技術

胥路平

（中國工程物理研究院電子工程研究所 四川綿陽 621900）

0 引言

電子技術的飛速發展，時至今日，絕大多數的電子產品采用了印制電路板作為實現其功能的基礎。在印制電路板中，作為電子元件與電路板之間銜接橋梁的焊點，起著元件與基板的機械固定作用以及電氣連接、電信號傳遞作用，具有重要的地位。

傳統的手工焊接方式常常導致焊點一致性較差，焊接缺陷難以避免；然而，就算是電子裝配行業進入了表面組裝時代，因為其裝配過程需要通過錫膏印刷、元件貼片和再流焊接的程序，而這些程序也較難于精細控制，也會導致發生較多的焊接缺陷。如果這些焊接缺陷不能被及時發現和修復，將對電子產品的可靠運行產生極大的影響。作為保障焊點質量的關鍵環節，焊點檢測對電子產品的成敗起著舉足輕重的作用。本文對電子元件焊點檢測技術進行研究，分析各種檢測技術的優點與不足，探討未來焊點檢測技術的發展方向。

1 傳統檢測方法

焊點的傳統檢測主要采用目視檢測和電氣檢測的方法。目視檢測在插裝元件的焊點檢測中被廣泛應用，同時在表貼元件的焊點檢測中也有應用。目視檢測通常由檢測人員利用十倍放大鏡進行檢測，檢測速度和精度與人的素質、能力密切相關。目視檢測無法有效地發現焊點缺陷，尤其是對表貼元件而言。電氣檢測是將電子產品通電，以檢測是否達到要求。該方法能有效地查出目視檢測所不能發現的微小缺陷。檢測時可使用各種電氣測量儀，檢測導通不良及在焊接過程中引起的元件損壞。前者是由微小裂紋、極細絲的錫蝕和松香粘附等引起，后者是由于過熱使元器件失效或助焊劑分解氣體引起元器件的腐蝕和變質等。然而由于電氣檢測為離線檢測，不能做到及時地將信息反饋。

隨著印制電路板的集成度越來越高，更多的小型、微型表貼元件在電子產品中得以應用。僅僅依靠目視檢測和電氣檢測方法已經難以滿足現今的要求，而現代焊點檢測技術成為保障電子產品質量的必要手段。

2 現代檢測技術

隨著表面組裝的廣泛應用，以圖像處理技術為基礎的現代焊點檢測技術得以迅速普及。其中，應用最為廣泛的是自動光學檢測技術和X射線檢測技術。它們可在裝配過程中進行檢測，相比于傳統檢測方法有如下的優點：

檢測操作無限可重復性，能夠實現100%給定條件的檢測。并且機器工作過程不會產生疲勞，具有人工檢測所不具有的重復性和一致性；不僅能夠檢測人工目測檢測不出來的缺陷，還可以提高工作效率，節省生產成本；可提供量化的缺陷信息，供生產者分析與使用。

2.1 自動光學檢測

自動光學檢測由于非接觸、無損、快速、準確而在表貼生產線上得到越來越廣泛的應用。自動光學檢測技術主要是基于光學原理與控制原理，以計算機圖像處理技術為核心，應用必要的計算機軟件來實現圖像分析，從而進行非接觸式自動檢測的一種新興技術。自動光學檢測技術因其在提高檢測精度、增強檢測性能、編程操作簡單、缺陷覆蓋率高、生產檢測成本低等方面的特殊優越性，克服了傳統檢測方法的缺點與不足，已經廣泛地應用在表面組裝檢測領域。自動光學檢測技術可以精確完成元器件的焊點缺陷檢測，使產品質量和生產效率得到相應的提高，解決了傳統檢測手段所不能解決的問題。自動光學檢測技術是將元器件或其相應特征的圖像，通過軟件進行必要的處理，通過己知先驗知識，分析焊點質量等問題，給出檢測結果。自動光學檢測的基本工作工程可以描述為：通過CCD獲得印制電路板的數字圖像，然后提取圖像中可以區分各類焊點缺陷的特征，最后通過這些特征對焊點的質量進行檢測。自動光學檢測主要涉及的技術環節包括：光源、光學鏡頭及CCD成像、數字圖像處理、模式識別算法、精密機械移動。其中模式識別算法、光源和數字圖像處理是主要技術難點。

2.2 自動X射線檢測

對于不同密度和不同厚度的物質，X射線具有不同的穿透效果。人們利用這一點特性檢測電子元件的焊接效果。X射線檢測與傳統的檢測手段相比，是一種比較先進的檢測方法，能夠覆蓋各種焊接缺陷，其應用前景廣闊。尤其是對BGA、CSP等焊點隱藏于本體下方的元件，傳統檢測手段已經無能為力，而X射線檢測正好發揮作用。為適應大規模生產，自動X射線檢測技術逐步得以應用，它代表了X射線檢測的發展方向。自動X射線檢測的工作原理是用X射線照射印制電路板，生成對應的X射線圖像，然后再根據圖像處理技術檢測焊點質量。自動X射線檢測的核心組成部分是X光管和圖像分析系統。在面向表面組裝的X射線檢測設備中采用兩種X光管：閉管和開管，目前普遍采用的是微焦X光管，因為采用微焦點X光管可以獲得清晰的圖像，適于電子產品的結構缺陷分析與檢測。主流X射線檢測設備的圖像分析系統均采用成熟的商用圖像分析處理包，但它們仍有不完善的地方，圖像分析處理系統方面存在各種各樣的短處。

3 焊點檢測中的圖像處理技術

從上面的分析可以看出，無論是自動光學檢測還是自動X射線檢測，都非常依賴于圖像處理技術，它是實現電子元件焊點檢測的關鍵技術。根據實際應用情況，在焊點檢測中常用的圖像處理技術包括：圖像預處理、缺陷檢測等。

3.1 圖像預處理

圖像預處理主要包括圖像平滑濾波去噪、圖像對比度增強、圖像二值化處理和圖像邊緣檢測等內容。

檢測時，獲取元件或焊點圖像過程難免會因干擾而引入噪聲，所以在對圖像進一步處理之前必須進行圖像去噪。圖像去噪方法由噪聲自身特性決定，既可在空域也可在頻域采取相應的濾波措施。由于頻域濾波計算量大，不適于實時檢測，而空域濾波直接在圖像空間對像素點作濾波處理，滿足實時檢測的要求。常用的空域濾波方法主要有：鄰域均值法、中值濾波法。這兩種算法容易實現，運算量小，得到了廣泛的應用。它們有效地提高了圖像信噪比，改善了圖像質量，其缺點是造成圖像邊緣模糊化，這不利于后續的圖像識別與檢測。為了解決圖像邊緣模糊化的問題，研究人員提出了灰度最小方差均值濾波和K近鄰中值濾波等方法。最小方差均值濾波去噪效果較好，但是運算量較大，而實驗證明K近鄰中值濾波是比較理想的圖像去噪方法。

圖像對比度增強的目的是強化圖像邊緣，突出圖像細節，使圖像更清晰。通常采用灰度值調整或對圖像顏色值進行索引的方法實現圖像的對比度增強。常用方法主要有分段線性變換增強、非線性變換增強以及直方圖均衡化增強等。

圖像二值化是將多灰度級的圖像變換為只含有黑白兩種顏色像素的圖像。元件識別、元件定位、焊點定位和焊點特征提取等都是建立在圖像二值化基礎之上，因此圖像二值化是圖像預處理中非常重要的環節。圖像二值化的流程是選取灰度閾值，比較各像素灰度與閾值的大小然后將其置為黑色或白色。根據閾值選擇的不同，可以將二值化算法大體分為全局閾值法、局部閾值法以及迭代閾值法。

圖像邊緣是圖像最基本的特征，是分析和理解圖像的基礎，是圖像處理的關鍵技術。邊緣檢測保留了圖像中重要信息，減少了圖像處理信息量，滿足了特征提取的要求，可以作為圖像分割和特征提取的依據。邊緣檢測完成對圖像邊緣的精確定位并盡可能的抑制噪聲干擾。邊緣檢測主要通過微分方法來實現，目前常用的邊緣檢測算法主要有：Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian 等。

3.2 缺陷檢測

為適應自動化生產對缺陷檢測的實時性要求，可采用圖像匹配技術來進行缺陷檢測。該方法的具體流程是：首先，創建印制電路板的模板圖像。模板圖像應離線制作，在線檢測時可直接調用。模板圖像可以根據CAD數據合成，也可以通過人工交互操作原始圖像生成。然后將經過圖像預處理的帶檢測圖像與模板圖像進行模板匹配。模板匹配的作用是將帶檢測圖像與模板圖像進行空間對準，使得二者的邊緣基本重合。最后，針對待檢測的焊點區域進行缺陷檢測。通常進行3類檢測：相似性檢測，平移檢測和旋轉檢測。相似性檢測是計算待檢測區域與模板圖像對應區域的相似程度，相似性度量是相似性的度量指標，常用的相似性度量有平方差、歸一化相關等。平移檢測是計算目標對象位置相對于模板圖像上對應對象位置的空間平移量。旋轉檢測是計算目標對象相對于模板圖像上對應對象位置的空間旋轉量。針對印制電路板上不同的檢測區域應分別設置上述3類檢測結果的閾值，如果計算結果超出閾值則判斷為缺陷。進行具體缺陷檢測時可將3類檢測內容結合起來，并根據檢測結果綜合判斷缺陷類別。

4 結論

本文針對電子元件焊點檢測，分析了傳統檢測技術的不足。基于以表面組裝為代表的印制電路大規模自動化生產需求，介紹了自動光學檢測和自動X射線檢測，指出了它們的優點和涵蓋的核心技術。針對基于圖像處理的焊點缺陷檢測技術，闡述了從圖像預處理到缺陷檢測的操作過程，并深入分析了其中的圖像處理技術。

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