PCB板篇 | AI机械视觉在PCB板中的全方位识别检测

而随着电子科技技能的发展和电子制造业的发展，由于贴片元器件体积小，安装密度大，这就哀求PCB板的集成度进一步提高。

在工业生产早期，产品的质量检测紧张靠人工来完成，并且这也是生产的末了一个环节。

但是随着制造业规模化和自动化的发展，大规模的产品堆积，质检员很难跟上检测速率、配备多名质检员，又不能随着工单的数量机动配置。
加之质检任务的单调性和重复性，导致检测水平良莠不齐，很难担保客户的满意度。

外不雅观检测是质检环节中非常主要的一部分，对检测的精度、效率、速率等方面都有很高的哀求。
PCB的内部工艺繁芜，除了芯板构造层压、钻孔、布线外，还须要考虑埋置元件、表面涂饰、清洁和蚀刻等。
由于对生产设备的精度和材料性能依赖程度高，一样平常在设计制作过程中，很随意马虎涌现以下各种问题：

PCB工艺边设计不合理，导致设备无法贴装。

PCB定位孔问题，导致设备不能准确、稳定地定位。

螺丝孔金属化，导致过波峰焊后堵孔。

PCB焊盘考题，焊接时涌现虚焊、移位、立碑，或焊点少锡。

Mark点设计问题，造成机器识别困难。

位号或极性标志缺失落，位号颠倒，字符过大或过小等。

测试点、元件之间的间隔放置不规范，可维修性差。

传统的检测采取人工检测方法，随意马虎漏检、检测速率慢、检测韶光长、本钱高，已经逐渐不能够知足生产须要。

为了担保电子产品的性能，PCB板毛病检测技能已经成为电子行业中非常关键的技能。

02AI机器视觉检测大势所趋

随着PCB日趋超薄型、高密度、细间距，PCB线路板上元器件上的线宽、间距等已经达到微米级，人工检测已经远不能知足如此高精密度的检测需求。

机器视觉检测技能是建立在图像处理算法的根本上，通过数字图像处理与模式识别的方法来实现，与传统的人工检测技能比较，提高了毛病检测的效率和准确度。

机器视觉系统一样平常采取CCD或CMOS工业相机摄取检测图像并转化为数字旗子暗记，再通过打算机软、硬件技能对图像数字旗子暗记进行处理，从而得到所须要的各种目标图像特色值，并由此实现零件识别或毛病检测等多种功能。

▶识别分类检测

通过视觉检测PCB形状、尺寸、内孔，与系统加载入的产品黑白特色图匹配来识别板子的编号。

▶钻孔编码检测

钻孔暗号根据编码规则进行解码。

▶焊盘外不雅观检测

在PCB生产工艺中，显影线后会涌现焊盘盖油的征象，在此工位及时的检测创造问题，可减少后面的一系列工序，可节省本钱。

▶字符读取检测

检测PCB板字符码形态是否符合标准，是否清晰无缺失落，线条是否光滑无凸点，是否存在线体重合、重影、麻点、变形、色差、偏位、错印等毛病。

▶外不雅观检测

机器视觉检测技能，可以实现包括PCB、BGA、管脚和贴片检测，以及焊点、元件缺失落、方向缺点等方面的完全性检测。

比如：PCB板表面是否有污渍、杂物、凹坑、锡渣残留；表面字符和符号是否清晰；焊盘上锡是否均匀，等等。

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03机器视觉技能在PCB检测上的运用

PCB检测方案紧张分为2D与3D两类。

2D可实现诸如短路、空焊、锡洞及少锡等多种毛病检测，针对不同种毛病采取硬件种类及系统布局方案有所不同；

而3D常用激光芒扫/PMP等设备，既可实现轮廓扫描，亦可实现如眇小的QFN、LGA元件检测，二者运用处景及针对毛病种类有所不同。

1、2D检测

以电路板元器件检测案例为例：

产品检测哀求

1、检测电容是否漏装，正负极是否贴反

2、检测连接器是否漏装，正反是否装反

检测事理

根据电容上面两端印刷图案的不同，通过机器视觉技能来差异它的正反差异，即电容极性。

检测结果

➤合格产品检测的结果

➤一个电容装反后检测的结果

➤漏装一个电容后的检测结果

2、3D检测

针对PCB领域的3D检测方案，业界紧张采取激光芒扫/正弦条纹PMP等方案实现。
激光芒扫方案常日利用激光轮廓仪结合传送机构（类似2D线阵检测系统），实现PCB表面建模及自动检测；

案例一：纽扣电池安装到位检测

图左：电池安装到位状态，图右：电池未安装到位状态

图左：电池安装到位状态，图右：电池未安装到位状态

案例二：电阻漏装检测

图左：电阻正常焊接状态，图右：电阻漏焊状态

图左：电阻正常焊接状态，图右：电阻漏焊状态

案例三：电阻撞歪检测

图左：电阻正常安装状态，图右：电阻安装撞歪状态

图左：电阻正常安装状态，图右：电阻撞歪状态

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