基于VI-5K平台的自动光学检测技术在SMT中的应用.doc

目录1 绪论11.1 SMT简介11.2 AOI诞生背景11.3 AOI在SMT生产线中的应用21.4 AOI人员工作内容32 详解AOI52.1 AOI定义52.2 AOI在SMT中的位置52.3 AOI基本原理：62.3.1 光学原理：72.3.2 焊点检测原理(举例)82.3.3 模板匹配(Template-matching)92.3.4 AOI检测的速度102.3.5 编程102.4 AOI检测方法112.5 AOI与SPC122.5.1 SPC 概述122.5.2 AOI 和 SPC 的结合122.5.3 实时监控133 AOI应用实例 VI-5K143.1 VI-5K简介143.2 VI-5K坐标系统的CAD转换173.2.1 准备CAD 数据183.2.2 整理 CAD 数据193.3 TST程序生成213.3.1 VIS的生成过程213.3.2 TST的生成过程253.4 VI-5K程序Debug273.4.1 Histogram模型283.4.2 Vi-Pro模型293.4.3 Edge模型303.4.4 BGA模型313.4.5 Custom模型323.5 服务器SuperVisor和目视站DefectViewer343.6 VI-5K测试流程364 展望未来AOI的发展趋势384.1 AOI的现状和不足384.2 AOI 技术的发展趋势384.3 新型光学检测技术-AXI测试404.4 中、外AOI技术比415总结43致谢4441 / 461 绪论1.1 SMT简介SMT 是Surface mount technology的简写，意为表面贴装技术，亦即是无需对PCB钻插装孔而直接将元器件贴焊到PCB表面规定位置上的装联技术，是目前电子组装行业里最流行的一种技术和工艺。SMT的工艺流程有如下几步：准备PCB、贴片元件贴片程式录入、道轨调节、炉温调节 上料PCB入轨锡膏印刷（点胶）贴片检测过炉检测 包装入库。中国的电子工业，特别是以表面安装技术（SMT）作为新一代的电子装联技术，己经浸透到各个行业，各个领域。近十年来SMT技术发展神速，应用范围十分广泛，在许多领域中己经部分或完全取代了传统的线路板通孔插装技术。SMT技术以其自身的特点和优势，使电子组装技术发生了根本性的、革命性的变化。比如，组装密度高、电子产品体积小、重量轻，贴片元件的体积和重量只有传统插装元件的1/10左右，一般采用SMT之后，电子产品体积缩小40%60%，重量减轻60%80%，而且，SMT技术易于实现自动化，提高生产效率，降低成本达30%50%，节省材料、能源、设备、人力、时间等。中国的电子工业经过二十年来的蓬勃发展,已经大量引进和购置了各种各类的SMT工艺设备。SMT设备正向高效、灵活、智能、环保等方向发展。提高SMT设备的生产效率一直是人们的追求目标，SMT生产设备巳从过去的单台设备工作，向多台设备组合连线的方向发展；从多台分步控制方式向集中在线控制方向发展；从单路连线生产向双路组合连线生产方向发展。SMT的发展趋向是高效、智能、环保、高精度、高速度、多功能。所以，这里还有一个如何保证SMT高精度、高质量的贴片工作问题。除了要提高SMT设备自身的生产能力，还需要配套的检测监控系统来保证产品治量。1.2 AOI诞生背景当前PCB的价格以每年六到八个百分点的速度持续滑落，产品的生产良率就成为维持产业竞争力的要素。在当今的经济形势下，PCB制造商需要考虑更多如何降低成本，保证高品质产品生产，以在未来市场抢占先机。要获得高的良品率，需要有良好的制造控制能力，而要获得良好的制程控制，就必须要在各个制程中执行良好的检测管制。检测技术在电子产业中逐步发展，人们意识到这些所谓的无附加价值程序，实际上对于制程控制与良率改善会有实质的帮助。换言之，用在检测上的每一块钱，都有可能帮助业者在别的地方省下更多钱。因为产品需求的增加和SMT技术发展日趋成熟，当前PCB产品向着超薄型、小元件、高密度、细间距方向发展。早期依赖人工目检产品的作法已经无法符合需求，已不能完全适应当今制造技术的进步，如：电子组装使用进行锡膏印刷、漏件检查、接点状况判断等等工作就是大家耳熟能详的作法。严格而又准确的检测技术，对于确认产品有良好表现，同时提供更佳的产品服务与最终良品率有着至关重要的作用。因此，AOI（automated optical inspection，即自动光学检测）技术就是为适应这一环镜而诞生的。AOI诞生之初，经历了目视检测、用放大镜检测、台式光学仪器检测、2D自动光学仪器检测、3D自动光学仪器检测、离线自动光学仪器检测、在线自动光学仪器检测等历程。相对于人工目视检查来说，AOI具有更高的可重复性和更快的检测速度。八十年代曾有研究表明，当两个人检查相同的板四次时，他们的相互认同率少于28%，认同自己的只有大约44%左右。而尽管如此，在2005年前，绝大部分电子制造厂商依然依赖于人工目视检查。因为早期引进的进口AOI设备，给电子制造业界的人士的感觉是：使用繁琐、复杂，价格昂贵；或者说因为AOI设备编程调试繁复，令工程师不能充分发挥AOI设备的性能，导致AOI未能达到预期的检测效果，从而觉得AOI设备只是一种“昂贵的摆设品”。但是由于AOI在近几年逐渐兴起，发展较为迅速，目前很多厂家都推出了AOI测试设备。当自动检测时，机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，并将采集到的图像数据与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出PCB上缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示标示出来，供维修人员修整。AOI可以在生产线上建立一个实时的工艺控制系统。在这个系统中，AOI能把生产过程中各工序的工作质量以及出现缺陷的类型等情况收集、反馈出来，根据AOI检测结果，工艺控制人员能够实时地跟踪分析出SMT生产线上产生各种缺陷的原因，并及时地反映出这些信息，从而达到改善产品质量、优化生产线的目的。有了AOI，可以节省大量因为制造缺陷所产生的报废成本。AOI是唯一可以用来进行事前影像检查检知缺陷的工具，这样可以让电路板制作成本最小化并极大化其良品率。AOI可以侦测到其它方法所无法侦测的缺点模式，这样不仅只是可以节省人工成本，同时可以标示较高密度电路板的缺点，特别是一些人眼睛无法侦测到的缺点，从而降低了由人工目检所造成的误判率，大大提升了SMT的生产速度。1.3 AOI在SMT生产线中的应用AOI在SMT生产线中的应用具体体现在三个方面：（1）锡膏印刷之后。在生产中，焊膏印刷质量将直接影响元器件的焊接质量。例如，焊膏缺失将导致元器件开焊，焊膏桥接将会导致焊接短路，焊膏坍塌将导致元器件虚焊等缺陷。通常来说，有缺陷的焊接均来源于有缺陷的锡膏印刷。在这个阶段可以很容易、很经济地清除掉PCB上的焊接缺陷。大多熟检测系统便能监控锡膏的偏移和歪斜、不足的印刷区域以及溅锡和短路等。（2）AOl放置在贴装机后、焊接前可对贴片质量作工序检测。可检测元件贴错、元件移位、元件贴反(如电阻翻面)、元件侧立、元件丢失、极性错误、以及贴片压力过大造成焊膏图形之间粘连等。（3）回流焊之后。炉后是PCB上不良焊接的集结处，是整个SMT生产线生产工艺的集中反映。AOl放置在再流焊炉后可作焊接质量检测。可检测元件贴错、元件移位、元件贴反(如电阻翻面)、元件丢失、极性错误、焊点润湿度、焊锡量过多、焊锡量过少、漏焊、虚焊、桥接、焊球(引脚之间的焊球)、元件翘起(竖碑)等焊接缺陷。因而，在这里放置AOI设备是非常必要的。（4）X光检测。BGA、CSP、FlipChip的焊点在器件的底部，用肉眼和AOl都不能检测，因此，X光检测就成了BGA、CSP器件的主要检测设备。至于应该将AOI应用在哪一工序，应该根据元件和工艺的类型、和对产品可靠性的要求进行。如果使用许多BGA、芯片级封装（CSP）或者倒装芯片元件，就需要将检测系统应用到印刷后和片式贴装后，以发挥其最大的功效。另外，在炉后进行检测可以有效地发现低档消费品的缺陷。而对运用在航空航天、医学及安全产品（汽车气囊）领域的PCB来说，由于对质量要求十分严格，则可能会要求在生产线上的许多地方都进行检测，尤其是在片式贴装和炉后。当然，也要根据本身的经济状况来放置AOI，以最求最高的性价比，发挥一台设备的最佳性能来实现我们理想的效果。大部分PCB厂只用到第一步和第三步，因为在焊接前检测PCB可能会导致元件位移，造成不必要的工艺重复和锡膏、元件损失，而且，回流焊之后的检测完全重复了焊接前的检测步骤。而X光检测则是关键性的一步，如用肉眼和AOl都不能检测的CPU（BGA）底部焊点，若这类元件产生缺陷而又不能及时被发现，所导致的结果将是致命的1.4 AOI人员工作内容笔者在工作期间的工作内容:1. 收集和整理了新机种试产数据, 编制了AOI测试程序并不断调试和维护，完成了相关资料的归档工作；2、在实际生产中启用了自己编制的AOI测试程序进行检测，并跟踪了测试效果的，改进及优化了测试方法，降低了漏测与误判率。同时，对测试有效性的提高及测试问题处理进行了不断的研究和尝试； 3. 向相关部门及时反馈了不良信息，与之商讨了产品工艺的跟进调试及改善对策；4. 编写和建立了相关系统文件和标准操作指导手册；5. 定期保养和维护机台，对AOI测试程序进行了持续性的维护，在生产线上排除设备故障, 购买备品；6. 完成了对相关产线作业人员的作业指导工作。AOI工程师试产试产前转PGO做程式TE做AOI&SPI程式试产后1.完成试产注意事项、Coverage2.制作试产报告、Buglist3.测试反馈调整，SPC监测程式 调试机台程式初步确认调整轨道和ID扫描器 对照PCB建立程式确认各类元件算法有无MFG文档试产中确定程式确认所有元件信息，调试误判批量生产程序维护、机台维护漏失Review,程序不断完善作业人员培训有无图1.1 AOI工作人员职责的总结2 详解AOI2.1 AOI定义自动光学检测仪（AOI-Automated Optical Inspection）是应用于表面贴装（SMT-Surface Mounted Technology）生产流水线上的一种自动光学检查装置，可有效的检测印刷质量、贴装质量以及焊点质量。通过使用AOI作为减少缺陷的工具,在装配工艺过程的早期查找和消除错误,以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将不良品送到后工序的装配阶段,AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板.主要特点：1高速检测系统，不受PCB贴装密度影响；2快速便捷的编程系统，图形化界面，所见即所得，运用贴装数据自动进行检测程序编制；3针对不同的检测项目，结合光学成像处理技术，分别有不同的检测方法（检测算法）；4在被检测元件的贴装位置有偏移的情况下，检测窗口会自动化定位，达到高精度检测；5显示实际错误图像，方便进行工人进行最终的目视核对；6统计NG数据分析导致不良原因，实时反馈工艺信息。2.2 AOI在SMT中的位置目前的AOI分为离线式AOI（Off line）和在线式AOI（In line）两种。关于选择用在线AOI还是离线AOI，因不同需求而异，必须要根据生产的实际情况去权衡；如果是小批量、多Model，转线频繁的厂家采用离线式AOI是最佳选择，因为检测速度可以满足1.5条高速贴片线的需要，且易搬动，可以灵活对应对任何工序的检查需要；在线式往往固定于某一工序检查，一般应用于长期固定的品种检测上面，这样免去了程序调试的时间、提高了设备的使用率和稳定性。AOI在SMT中主要有三个典型的位置，分别是：锡膏印刷或点胶后、贴片后以及回流炉后。应用在不同的工序，所检测的项目和重点也不一样，如何运用AOI来提高品质、降低不良，应该根据自身的工艺水平和难点进行配置，如下图所示：图2.1 AOI在SMT中的位置2.3 AOI基本原理AOI经过十几年的发展，技术水平仍处于高速发展阶段，如何实现最佳的检测效果，一直是各AOI厂商不断攻关的技术话题。目前国内市场上可见的AOI品牌众多，每种AOI各有所长；每个品牌的AOI优势主要体现都取决于其不同的创新核心软件算法，因为图像处理部分需要很强的软件支持，各种缺陷需要不同的计算方法用电脑进行计算和判断。有的AOI软件有几十种计算方法，例如黑白、求黑占白的比例、彩色、合成、求平均、求和、求差、求平面、求边角等等。通常采用的软件算法有:模板比较、边缘检查、灰度模型、特征提取、固态建模、矢量分析、图形配对和傅里叶氏分析等，但尽管算法各异，AOI的运作原理基本相同。如图所示：图2.2 AOI系统结构从上图看到，塔状的照明系统给被检测的元器件予以360度全方位照明，然后利用高清晰的CCD摄像机高速采集被检测元器件的图像并传输到电脑，专用的AOI软件根据已经编制的检测程序进行比较、分析；判断被检测元器件是否符合预订的工艺要求。简单来说AOI检测元器件的过程就是模拟工人目视检查SMT元器件，是将人工目视检测自动化、智能化、程序化。图像获取就是用CCD摄像机把物体表面的光信号转换成为电信号送入图像采集卡。图像采集卡将图像数字化送入计算机，这个过程很直观，容易理解。扩展功能光学照明系统CCD摄像系统图像处理系统人机界面显示器主控计算机图像拍摄控制位置检测X/Y/Z/O工作台气动控制系统输入设备键盘鼠标多轴运动控制系统图2.3 AOI机台机构图2.3.1 光学原理采用环形塔状的三色LED光源照明，由不同的角度射出红（R）、绿（G）、蓝（B）以及三色光组合得到的白色（W）光分别投射到PCB上，对被测元器件予以360度全方位照明。灯光变化的智能控制。人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断，反射量多为亮，反射量少为暗。AOI与人判断原理相同。AOI通过人工光源LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，把从光源反射回来的量与已经编好程的标准进行比较、分析和判断。 对AOI来说，灯光是认识影象的关键因素，但光源受环境温度、AOI设备内部温度上升等因素影响，不能维持不变的光源，因此需要通过“自动跟踪”灯光“透过率”对灯光变化进行智能控制。通过光的反射、斜面反射、漫反射分别得到元件本体、焊点、焊盘的不同颜色信息。如下图所示：图2.4 AOI光学原理焊盘的表面光滑，红色光在其表面产生镜面反射，而大部分蓝色光则反射出，因此焊盘得到的颜色为红色或者黄白色。蓝色与黄色光都在其表面产生漫反射，根据调色原理，蓝色与黄色调和得到白色光，相当于元件本体接受了白色光照，因此元件本体显示为本身的颜色。焊点（锡膏）通常形成一个斜面，这样，大部分黄色的光通过斜面反射出去，而蓝色的光则通过反射进入镜头，所以得到的焊点颜色为蓝色或者灰黑色。2.3.2 焊点检测原理(举例) 焊点检测分为两种： (1) 印刷锡膏的PCB激光扫描。AOI是X、Y平面(2D)检测，而印刷锡膏是立体的，因此需要3D检测PCB上的锡膏印刷质量。锡膏的好坏很大程度上决定了贴装后的质量,在贴片机打印零件之前，需要对印好锡膏的PCB进行扫描，即3D SPI技术（3D Solder Paste Inspecting）。3D SPI设备通过激光扫描得到印锡PAD点的面积（Area）、体积（Volume）和厚度（Height），检测焊膏量过多、过少，焊膏图形的位置有无偏移、焊膏图形之间有无粘连。将得到的数据与预先设定好的标准进行计算和比对，把有缺陷的PAD点通过显示屏反映出来，供工艺人员判断和维修。3D锡膏在线检测设备是一种用在SMT之前的设备, 采用无铅化标准之后, 这种设备简单易操作，准确直观，地位显得越来越重要。 因此国内越来越多的PCB板厂会关注这类设备。 目前这类设备主要还是依靠进口, 大部分采用激光作为光源。 (2) 成品PCB焊点检测，最流行的是采用顶部灯光和底部(水平)灯光两种灯光照射用顶部灯光照射焊点和Chip元件时，元件部分灯光反射到camera，而焊点部分光线反射出去。即用顶部灯光可以得到元件部分的影象。与此相反，用底部(水平)灯光照射时，元件部分灯光反射出去，焊点部分光线反射到career。即用底部灯光可以得到焊点部分的影象。同一个元件，照射灯光的角度不同，camera认识的影象就不同。如果垂直灯光和水平灯光得到的两种图像的函数关系是已知的就可以区分元件还是焊点。因为焊点比较暗，焊盘比较亮，用黑白光计算方法、求黑占白的比例来求暗的面积占整个焊点的百分比，可检测焊锡量过多或过少。百分比越大越好。2.3.3 模板匹配(Template-matching)人们判断一个物体的质量是否合格，总是要实现设定一个标准，如果达到标准，则认为该对象是合格，如果不达到标准，则认为对象不合格。同样，AOI判断一个元件是否是OK的，也设定一个规则，满足规则的就OK，不满足规则的就是NG的。AOI针对不同的元件选用不同的规则，最常用的规则就是标准图像，就是事先给某个贴片指定一个标准图像，如果被检测贴片的图像和标准图像很相似，那么我们认为这个贴片是OK的，如果不相似，则认为是NG的，在图像处理行业，我们称这种规则是图像比对或者说是模板匹配。另外还有一些特定的规则，像指定IC之间不能桥接，这不是通过指定一个标准图像，而是个通过某种算法计算两IC之间是否有连接物的方法判断IC是否有桥接现象。理论上大家都知道来设定标准图像作为一个规则判断元件的质量。模板匹配，决定一个所希望的物体图像平均地看上去象什么，如片状电容或QFP，并用该信息来产生一个刚性的基于像素的模板。这是横越板的图像，在预计物体位置的附近，找出相同的东西。当有关区域的所有点评估之后和找出模板与图像之间有最小差别的位置之后，停止搜寻。为每个要检查的物体产生这种模板，通过在适当的位置使用适当的模板建立对整个板的检查程序，来查找所有要求的元件。因为元件很少刚好匹配模板，模板是用一定数量的容许误差来确认匹配的，只要当元件图像相当接近模板。如果模板太僵硬，可能产生对元件的“误报”。如果模板松散到接受大范围的可能变量，也会导致误报。因此就需要通过CCD摄像机抓取，再经过图像处理（即根据像素分布、亮度和颜色等信息转化成为我们所需要的数字信号），将这些数字信号通过某种数学计算方法得到一个标准的误差阀值，计算机也可以自动记忆所有OK图像的大致特征，得到图像的外形变化以及未来可能发生的变化方式特征，生成一副多元化的合格图像模型。然后将每个被测试的图像得到的阀值与系统中已修正好的标准阀值进行比较，或者直接将所得的图像与计算机记忆的OK图像进行对比，如果比较结果小于标准阀值则该图像通过检测，否则判别为不合格。2.3.4 AOI检测的速度前面介绍AOI工作原理的时候讲到，AOI主要有获取图像，处理图像两个不同的步骤；对于获取图像来说，因为相机的FOV(Field Of Vision)有限，因此就必须通过XY平台来移动相机或者PCB才能拍摄到整个PCB板上的元件；也就是说AOI必须协调软硬件同时工作，要考虑摄像机什么时候开始拍照，什么时候要移动，移动到什么地方，什么时候开始图像处理等等各方面的问题；为了节约运动的时间，AOI设备都采用了下面两个方法：1. 必须采用最少的拍摄次数将所有零件拍摄镜头的自动分配。2. 运动路径必须最短路径自动优化。因为相机按CCD排列方式的不同分两种，面阵相机和线阵相机，线阵相机就像我们常见的扫描仪，特点就是速度快，使用线阵相机的AOI一般是扫描完整个PCB板，然后再做检测，显然不用考虑路径优化的问题。但是因为线扫描的关系,它的打光主要采用顶光源, FOV范围内的元件在不同方向和角度接受的光照条件不一致，那么对于那些带有高元件的PCB板，高元件的阴影就会影响低元件的图像，并且如果PCB放在AOI的方向不一致，元件的亮度也会有一定的差异，因此使用线阵相机图像质量不够稳定。而面扫描相机采用的光源是环形光源，就像常说的无影灯，摄像机FOV内光照一致，保证了图像的质量，但是面阵相机的速度没有线阵相机快，使用路径优化就是为了弥补面阵相机速度方面的不足，用最少的镜头和最短路径来减少机械运动的次数和时间。并且随着软硬件技术的进步，以及前面我们所提到的优化方案，使用面阵相机在保证图像质量和检测质量的基础上，也能达到工业应用的要求。除了减少获取图像的运行时间外，AOI主机配置起到了决定性作用，现在的AOI设备都在硬件配置上不断优化：1.使用多核处理器和多线程;2.使用CPU的多媒体指令，普通的CPU指令是单指令单数据，而这些多媒体指令可以实现单指令多数据，在同样的时间内可以处理多个数据，大大增强了CPU的图像处理能力，减少了AOI图像处理的时间。这些软硬件方面的优化以及前面提到的工作原理，大大提高了AOI设备的检测速度。2.3.5 编程 通过CAD转换很容易将PCB、元件的坐标、种类等信息输入软件。 编程时要对PCB上每一种元件的各种缺陷进行编程。要画出缺陷的检测窗口；输入缺陷的名称、灯光的类型、计算方法；设置合格通过的范围（Threshold，即门槛值）；然后根据软件计算结果再调整检测窗口的大小，调整各项设置参数，使其达到对缺陷不能漏判，而且误判率最低时为止。 (1)在线编程：输入元件位置和元件的种类等信息。在线编程需要使几台停止检测，以使Camera按照我们的指定地点移动，拍摄实板图像，提供我们对其进行编辑。 (2)离线编程：用棚匡框住，输入元件的种类、信息的门槛值、上限、下限等信息。 (3)可利用以编制和好的元件库，也可自定义。 (4)对已编好的程序可进行编辑和修改。由于元件批次不同，元件外观与示教好(元件库)的元件外观不同发生错误时，可作简单更改；(5)文字识别(OCR)系统可检查元件的标称值和器件的型号。(6)对PCB上每种元件的各种缺陷编辑完毕以后，进行命名，保存在硬盘，作为该产品的检测程序。 2.4 AOI检测方法1.首先调出需要检测产品的检测程序；2.将需要检测的印制板放在AOI中进行扫描；3.根据程序中的基准点信息，对PCB板进行精确定位；3.AOI自动扫描，按照程序中的检测窗口大小、位置信息和对检测窗口指定的检查方法，移动平台到达指定检查领域后停止，此时各层的照明灯分别点亮，获得具有固定亮度分布的图像；4. 将得到的图像进行处理得到检测方法要求的图像，例如进行图像灰阶化、图像二值化、H-V等操作；5.对所得图像进行计算和分析，将获得的参数值和程序中保存的标准值进行比较，判断参数值是否在允许范围内，然后做合格或不合格判定，并把检测结果显示出来；6.重复第二到五步直到检查完成所有检察窗，至此对整板检测结束；7.连续检测时，机器自动与标准检测程序进行比较，并把不合格的PCB检测结果分类记录下来；8.复检：由作业员目视不合格的部分。一般情况下，没有缺陷的PCB将直接通过，流入下一站；不合格的PCB将被作业员Hold, 送返修站返修。检测结果直接通过的PCB数量与检测总数的比率称为良率，也称为Pass率或者直通率；有真实缺陷的PCB数量与检测总数的比率称为不良率；报出缺陷但没有真实缺陷的PCB数量与检测总数的比率称为误报率（False Call）。误报率直接影响着AOI机台的工作效率，从而决定了SMT产线在AOI机台之后的投出量，决定了SMT产线的产能；9. 返修PCB需要重新检测，以避免在Hold和维修过程中产生新的不良。2.5 AOI与SPCAOI技术的统计分析功能与SPC技术的结合为SMT生产工艺适时完善提供了有力的保障，PCB装配的成品率进而得到明显提高。随着现代制造业规模的扩大，生产的受控越来越重要，对SPC资料的需求也不断增长。AOI系统的应用将越发显出其重要性。将AOI和SPC有效结合，能够实现工艺制程快速、准确地反馈，降低成本，提高成品率，从而也就提高了企业的利润。2.5.1 SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。在生产过程中，产品加工规范的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种，即正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的，它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。程控的目的就是消除、避免异常波动，使过程于正常波动状态。2.5.2 AOI 和 SPC 的结合AOI 能实现两类测量，即缺陷检测（传统意义的 AOI 应用）和每块 PCB 的差异测量，对有效的过程控制而言，两类测量都需要。其中差异测量对实时 SPC 应用非常重要，它会根据 AOI 系统类型及它所处生产线位置的不同而不同。为使 AOI/SPC成功用于生产线上，AOI 系统必须能产生错误处理和报警，误判率和缺陷检测灵敏度会受检查参数的影响，生产工艺变量越多，误判的可能性就越大，缺陷检测的复杂程度也越大。因此选择在印刷、贴片、回流焊后或波峰焊后进行检查，误判率会有明显的不同。一般来说，误判率的高低取决于工艺变化及组装板复杂程度。缺陷确定有时非常棘手。两类缺陷即硬缺陷和软缺陷，硬缺陷是二元性缺陷，如缺件和空焊；软缺陷是参数性缺陷，如零件移位和锡量不足等，这些缺陷有一个判定范围。用户必须仔细地设定检查参数，使设备不会在设定的缺陷范围内产生误判。也可以从统计的观点来看这种给定范围的误判，此时应该在既能满足保护要求又能使总体检测成本最低的情况下，选择最佳检测参数。目前很多设备生产商在研发自带印刷检测系统的新型印刷机，其设计大多是将2D 检测系统整合到印刷机内，在检查缺陷的同时对其数量和类型进行统计，并反馈回去经分析后对印刷机的参数进行调整，从而达到 AOI/SPC 结合的闭环控制。这种检测系统具有特殊的要求：体积要小，可以装配到印刷机内；检测速度要快，不影响印刷工作效率；涉及到闭环控制、判断、统计和分析速度要快，并且要可靠，尽量减少误判。2.5.3 实时监控利用目前 AOI 系统生成的标准缺陷数据和对变量的量测能实现实时检查并发现不良，只要有任何过程超出预设界限，系统都会提醒生产线操作员。基本上实时AOI/SPC 是连续监测生产线状况，检测出每块板的不良，同时检测贴片的效果、测定送料和吸嘴的性能并严格控制过程变量。这种系统关键有两点，一个是要有快速准确的 AOI 与系列生产线控制器相连，另外还需要一个智能网络以维护 AOI 数据，并快速将相关数据转化成某个特定机器、送料器或吸嘴的信息。生产线控制器和数据服务器用一个 RS485 网络来收集数据，这个网络允许从焊膏印刷机、贴片机、回流焊炉和 AOI 系统传输数据。通过计算最佳和平均生产周期，OEM 和 EMS 厂商能够确定出系统的实际利用率。收集到的数据可以追溯有缺陷的吸嘴和送料器直至其制造厂商，也能追溯一个有缺陷的零件直到某个卷盘，此外还可以快速优化生产线以适应不同的产品种类。生产SPC分析AOI检测制程控制图2.5 SPC品质监控3 AOI应用实例 VI-5K 本章将介绍笔者在实际工作中运用VI-5K机台编制AOI程序的过程。引用的PCB模型为工作单位生产的联想5700-G版本。3.1 VI-5K简介法国 Saint-Egrve -ViTechnology公司是致力于为电子行业从后端半导体封装到板卡装配和最终测试提供设备和服务的全球供应商，致力于研究、开发、制造 、销售和支持广泛的一流创新设备和软件解决方案。这些解决方案可提高所有电子生产线的生产率，同时提高成品质量。旗下产品Vi5K系列AOI适应当前产品微型化、高密度趋势，针对检 测焊锡、焊点、桥接、元器件 极性、X/Y/偏差等问题，能进一步预防瑕疵及减少返修率。 ViTechnology 备有subpixel 视觉工具，包括边缘侦查工具及组合了Vectoral 影像法和先进的校准程序，提供最佳的准确性、重复 性和闭合回路系统 。图3.1 VI-5K机台VI-5K AOI设备性能：应用于回流焊接以及混合模式回流焊前后；100%检查：元件位置、缺失、极性以及元件位置精度、焊点品质；提供JEDEC(电子工程设计发展联合会)标准元件库矢量图像技术检查工具；实时统计制程控制能力，生成SPC报表；轨道自动调宽，可适应最大宽度为458mm*406mm的PCB检查；检查速度最快为170000400000chip/h；LED光源(可编程照明系统) 。Debug界面如下图：图3.2 VI-5K程序调试界面测试界面如下图：图3.3 VI-5K测试界面显示当前10块板的屏幕上实时显示.一个横列代表一片板,纵列代表错误的类型,红色为测试错误,绿色为测试通过.下面是符号代码的注释:缺件 偏移 极性 短路 焊点 文字运行测试程序停止运行程序测试的良率总的测试PCB数PCB测试的程序名称3.2 VI-5K坐标系统的CAD转换VI-5K的坐标系统原点在右下角，如下图所示：图3.4 VI-5K坐标系统示意图因此，从CAD数据创建 .VIS 文件时，中间涉及到复杂的变换过程。因为原始CAD档最初只是由PCB供应商提供，其坐标系统和格式与VIS要求格式差异较大，不能直接使用。其中最重要的概念是offset值，可以理解为偏移量，是CAD档中的坐标原点与AOI系统的坐标远点的偏移量，如下图：图3.5 VI-5K坐标系统中的G_Offset每一种模型的PCB都有独一无二的Fiducia点（Mark点、基准点），CAD文档中有与之对应的坐标，通过Fiducial点来计算G_Offset是最准确，也是最有效的方法。这些工作可以用Microsoft Office中的Excle来完成。具体方法较为繁琐，这里不一一介绍。3.2.1 准备CAD 数据为了创建完整的 VIS 文件，笔者准备了以下两个文件：1. CAD 数据。该文件为原始txt文件，含有以下几项内容：A) 元件 X 坐标，B）元件 Y 坐标，C）元件贴装角度，D）元件名称，也叫位号，E) 元件的包装类型（VI 中叫作 JEDEC），F）元件的系列号（partnumber）（此项如果没有可用其他项来替代）G）PCB 板识别点（Fiducial）的坐标VI 所需的 CAD 数据是 TXT 文本文件格式，其中各项数据之间用空格（或 TAB）隔开，如果不是文本格式则需要转换。2. PCB 板的图纸此图纸中必须有 Panel（VI 中对于拼板中的大板叫作 PANEL，对于子板或小板叫作BOARD）的详细尺寸， 此文件一般为 PDF 文件。最好能够打印出来查看方便。3.2.2 整理 CAD 数据1.一般 CAD 数据文件都为 TXT 文件，用记事本打开如下：图3.6 原始CAD档2. 在记事本中整理和理解这些数据比较麻烦，因此一般用 Excel 软件打开。打开时需要对数据进行分列整理，以便分析和使用。由于 VIS 文件中只需要有关元器件的数据信息，因此将有关部分拷贝复制到一个新的 Excel 表中。在经过一系列函数变换之后，CAD档已经转换成为符合要求的VIS格式，如下经过整理后的CAD直观，清晰，X/Y坐标、角度、位号等信息都以分类好，如下：图3.7 函数变换后CAD档的最终格式可以用Excel中的散点图预览一下所得坐标的散点图，并与实板对照。图3.8 散点图预览图3.9 联想5700-G版本实板图由于 VIS 文件是一个纯文本格式的文件，因此在 Excel 软件中整理好的数据一定要另存为纯文本格式，命名格式要统一规范，例如：40GAB5700-G200-TOP00.txt。3.3 TST程序生成Tst是VI-5K检测程序的最终格式，由VIS生成。在CAD档整理好之后，需要在VI-5K的软体Vision2009中将其生成VIS，再由VIS生成最终的TST程序。3.3.1 VIS的生成过程1. 在Vision2009中打开process menu，开始VIS Wizard，选择文件路径。图3.10 VIS Wizard启动界面2. 进入主板信息定义界面，需要输入PCB的基本信息，如：name、panel area、offset等，还要选择子板定义模式。Vision2009提供三种子板定义模式（Matrix,Step,Board），每种模式应用于各种单一板和多连扳。如果主板为单一板则不需要此步骤。这里选择Step模式为例。图3.11 VIS生成过程13. 子板信息定义界面，需要输入子板的panel area、fiducia（Mark点）和子板数目等信息。 图3.12 VIS生成过程24. 在定义好子板信息之后，接下来就该对每个子板进行设置，包括每个子板的原点坐标、中心位置等。图3.13VIS生成过程35. 这些主要设置完成之后，接下来的步骤较为简单，需要注意的是，在元件定义界面，将对CAD中的内容分列和指定，以使软体能够识别并使用数据，图中A部分使用指定分隔符对数据分列，B部分指定每一列数据的名称，分别为X-Y坐标、角度（theta）、位号（Ref designer）、料号（Part Number）、封装类型（Jedec）。图3.14 VIS生成过程46. 点击窗口中的Preview按钮可预览主板图。图3.15 VIS预览至此，VIS的制作过程完毕，选择好路径，输入程序名保存即可。图3.16 保存VIS3.3.2 TST的生成过程1. 在File Menu中打开New TST File 选项，选择VIS文件，软体开始分析。如果过程中出现问题，应用外部程序打开VIS文件查找问题原因，直到软体分析成功。图3.17 TST生成过程12. 点击NEXT按钮，软体将进入程序和元件算法匹配界面。一个完整的AOI检测程序应该是由TST文件和与之对应的算法库组成。VI-5K中的算法库由一个*.bm格式文件和若干以元件封装命名的文件夹组成，bm文件是这个算法库的集中体现，它相当于一个索引，在进行匹配时，只需将TST与bm匹配即可。图3.18 TST生成过程23. 创建CAD中元件与库中的类型匹配。一般情况下，一个固定PCB机种都有稳定的算法库与之匹配，CAD中90%的元件都可以找到现有的库，没有匹配到的元件会在软体中标示出来，AOI工程师会一一编制每类元件的新算法并与现有的库融合。图3.19 TST生成过程34. TST保存方法与VIS的保存方法一致。在生成TST文件后，系统会自动调出该程序的Layout界面。至此，TST程序制作完毕。图3.20 TST程序Layout3.4 VI-5K程序DebugAOI程序的核心在于Debug。一个好的AOI程序，应该是高效率、高精度、低误判率的，这直接影响着整个SMT产线的品质和产能。VI-5K机台提供了丰富的算法模型，这些模型对于每一类元件都有不同的应用，相互之间又可结合使用，使VI-5K机台在Debug时更加方便快捷，同时又能使程序保持高效率的运作。笔者总结了典型的VI-5K算法模型：Vi-Pro（模板匹配）、BGA（CPU类元件）、Edge（边框检测）、Histogram（灰度计算）、Custom（多功能检测）。3.4.1 Histogram模型Histogram即灰阶，是一切AOI检测原理的基础。原理很简单，在特定区域计算该工作框的灰阶值。在VI的AOI产品中灰阶值的定义范围在0255之间，灰阶值为0代表自然色黑色，255代表自然色白色，0至255为由黑到白的渐变。Histogram计算灰阶的方法包括平均值、中间值、标准差和覆盖率，是一种运用最普遍的模型。图3.21 Histogram自定义区域图3.22 Histogram得到的值3.4.2 Vi-Pro模型VI-Pro模型能够用来识别具有明显灰度对比的几何边界，是一种基于图像对比和灰阶计算综合的的模型，可以获取到指定范围内的图形特征，主要是用来定位不规则几何外形的元件、抓取碑文等。如下图，一个不规则外形的连接器可以这样来定位：图3.23 不规则元件特征抓取VI-Pro的另一个用途是抓取碑文，如下图：图3.24 元件图像图3.25 碑文获取3.4.3 Edge模型Edge模型通过计算元件本体与外界环境（如PCB和焊盘）的灰阶对比来确定边界，它更像一把尺子，在给定期望值和Tolerance之后，它会在指定位置搜索计算，已找到合适的值来匹配目标。Edge只能用来获取期望值，不能用来定位。图3.26 Edge尺抓取元件长宽信息图3.27 Edge参数设置界面3.4.4 BGA模型BGA模型与Edge模型原理相近，但该模型专门针对焊球阵列和针栅阵列封装类型元件设计，CPU是典型模型。BGA类元件底座焊接部分是AOI不能检测的，BGA模型只针对其中心位置来定位元件，计算角度、偏移和和长宽信等信息。图3.28 小型BGA元件定位图3.29 BGA模型参数设置3.4.5 Custom模型Custom模型针对IC、QFP、QFP（方形扁平封装）等类型元件设计，该类元件具有规则几何外形，引脚密集而对称，需要测试的项目很多，除了基本的定位之外，AOI需要检测引脚的焊点、桥接、空焊和翘脚等情况。下图是一个典型的QFP元件：图3.30 典型QFP元件Custom是所有模型中最为复杂的，可以说是前面几种模型的集合，因其检测项目居多，算法较为复杂，但测试效果也最为明显。Custom需要最先对元件本体区域定义，然后再定义引脚区域，包括引脚长宽、Pitch（脚间距）、Shoulder（脚肩）、End（末端）和焊点。图3.31 Custom算法编辑项目（本体、引脚、焊点、桥接）图3.32 QFP件引脚检测图3.33 QFP元件焊点检测3.5 服务器SuperVisor和目视站DefectViewerVI-5K机台与Repairstation（目视站）之间使用网线进行数据交换，服务器使用SuperVisor连接，目视站的结果呈现由DefectViewer来完成。SuperVisor记录所有AOI检测数据，并将其记录；DefectViewer从服务器读取结果并呈现，作业员在DefectViewer上所做的一切动作，包括确认缺陷和Pass误报，都被记录到ShowFloor系统中。Defect ViewerRepair stationShowfloor systemSupervisorEthernet图3.34 AOI与Repairstation结构图SuperVisor所使用的数据库可以是Microsoft Access或则是MS-SOL Server。图3.35 服务器SuperVisorDefectViewer的界面如下图3.36 Repairstation工具DefectViewer其中信息条A包括的内容为：被检测的PCB名称、ID CODE、缺陷数目。图中的B部分为PCB的Layout示意图。C部分为被检测元件的实际图像，实际上是AOI机台认为的有缺陷的元件，有待作业员目测。D部分为主工具条，包括Quit、Previous、Next、Pass等按钮。3.6 VI-5K测试流程VI-5K机台启动时首先对硬件驱动进行检查，若没有通过则启动失败并报警，需要手动复位。启动成功后需要调入测试程序，同时向服务器Supervisor发送请求，请求成功后Repairstation会弹出连接成功的提示，并需要打开目视工具Defectviewer。准备就绪后，才才会进入测试模式，向前轨道发出要板信号，扫描IDCode并进板测试。图3.37 VI-5K测试流程4 展望未来AOI的发展趋势4.1 AOI的现状和不足当前AOI技术分为2大阵营：图像对比和调试算法。国内的AOI厂商基本采用的都是图像对比技术，无论是否是统计建模和权值技术，其主要代表是神州视觉、振华兴、等，该技术主要通过对拍摄的图像进行不间断地学习进而来判断检测。国外的设备基本采用调试方法，如OMRON采用的颜色分析，SAKI的灰阶解析，TRI的灰阶解析等。AOI虽然具有比人工