自动光学检查(AOI).ppt

自动光学检查 AOI 2012 4 15 2 AOI 自动光学检查 自动光学检测 AOI AutomaticOpticalInspection 是指通过光学成像的方法获得被测对象的图像 经过特定处理算法处理及分析 与标准模板图像进行比较 获得被测对象缺陷的一种检测方法 3 CONTENTS 五 发展的方向 四 存在的问题 三 核心的技术 二 国内外发展 一 AOI的用途 4 一 AOI的用途 在表面贴装 SMT 过程中 线路板 PCB 组件贴装生产将要经历焊膏印刷 贴装 回流焊 波峰焊 等工序 每个工序都可能存在质量问题而直接影响产品的合格率 PCB检测 PCB缺陷可大致分为短路 包括基铜板短路 电镀短路 尘埃短路 凹坑短路 污渍短路 干膜短路 蚀刻力度不够短路 镀层太厚短路 刮擦短路等 开路 包括重复性的开路 刮擦开路 真空开路 缺口开路等 2 贴装检测 元件贴装环节过程中常出现漏贴 偏移 歪斜 极性相反等缺陷 3 回流检测 检测元器件的缺失 偏移和极性相反等情况 焊点的正确性以及焊膏是否充分 焊接短路和元器件翘脚等缺陷进行检测 5 一 AOI的用途 AOI基于光学图像处理和计算机视觉识别技术原理来对PCB组件生产过程中遇到的缺陷进行检测 6 1 AOI发展历史20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别 60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究 国内的三维技术现在处于研发阶段 70年代中 MIT人工智能实验室正式开设 机器视觉 课程 1982年 以色列Orbotech开始引入用于PCB裸板的AOI系统 1998年后 国内电子和半导体工厂 开始引进带有高科技技术含量的机器视觉整套的生产线和高级设备 国内AOI设备的开拓者神舟视觉也是宣称2002年开始AOI技术的研发工作 2004年国内第一台AOI光学检测仪诞生 二 国内外发展 7 二 国内外发展 主要有以色列Orbotech 美国MachineVisionProducts CyberOptics Mirtec Agilent Teradyne 英国DiagnoSYS YESTech 爱尔兰MVP 德国PruftechnikS chneider koch 日本Omron Saki Takano Kubotek VTechnology 韩国Mirtec等 东莞神州视觉的Aleader及厦门福信Otek 深圳振华兴 江苏的明富 台湾的Camtek TRI 良瑞 2 国内外的主要厂商 8 二 国内外发展 3 供应商市场占有率日本OMRON公司 40 以及主营印刷设备的SCREEN公司占据着日本市场以色列的Orbotech公司及台湾Camtek公司的设备主要针对PCB的裸板检测 占据了全球其余市场的大多数份额 尤其是台湾 中国大陆及东亚地区 国产神州AOI是国内销量最大的品牌 年销量600台 共销售4000台 9 二 国内外发展 4 品牌间对比 10 三 核心的构造 1 视觉系统主要是执行图像采集功能 2 机械系统是执行将所检物体传送到指定的检测点 3 软件系统是将所采集的图像进行分析和处理 AOI的基本构造 由视觉系统 机械系统 软件系统三个主要部分组成 11 三 核心的构造 1 视觉系统 CCD摄像机实现光信号转换到电信号 被摄物体的图像经过光学镜头聚焦至CCD芯片上 CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷 各个像素积累的电荷在视频时序的控制下 逐点外移 经滤波 放大处理后 形成视频信号输出 相机 镜头 光源 定焦定倍 12 三 核心的构造 2 机械系统 AOI的控制结构图 13 三 核心的构造 马达 线性马达精确度高 但价格昂贵 伺服马达的精确度仅次于线性马达 步进马达的精确度较低 但价格十分便宜 采用步进电机作为驱动装置的AOI 检测的质量是不可信的 因此对马达的选择要按性价比来进行考量的话 应选择伺服马达作为驱动装置的AOI 步进马达 伺服马达 线性马达 14 三 核心的构造 3 软件系统软件系统的核心是分析算法 分为设计规则检验法和图形识别检验法 规则检验法 DRC 是按照一些给定的规则检测图形 如以所有连线应以焊点为端点 所有引线宽度 间隔不小于某一规定值等规则检测PCB电路图形 规则检验法具有可以从算法上保证被检验的图形的正确性 相应的AOI系统具有制造容易 数据占用空间小等特点 但该方法确定边界能力较差 往往需要设计特定方法来确定边界位置 15 三 核心的构造 3 软件系统 图形识别法是将AOI系统中存储的数字化图形与实验检测图像比较 从而获得检测结果 这种方式的检测精度取决于标准图像 分辨力和所用检测程序 能取得较高的检测精度 但所需采集数据量大 数据实时处理要求高等特点 由于图形识别法用设计数据代替规则检验法中的设计原则 具有明显的使用优越性 16 三 核心的构造 三维立体视觉成像技术采用3一D系统 则能提供有关焊膏面积 以及焊膏高度和体积的精确信息 目前国外的AOI设备可以做到焊膏检测 如美国的Agilent YesTech 以色列的Orbotech等公司 还有一些国外其他厂家的焊膏AOl设备采用的是用激光三角法来检测焊膏的厚度 而国内对于焊膏检测尚且还无能为力 17 四 存在的问题 1 国内外所要攻克的技术难题 只能作对外观检测 AOI系统不能检测电路错误 也无法对BGA 球状矩阵排列 等不可见的焊点进行检测 热干扰对AOI的影响 使元器件产生虚假特征 以及多焊 少锡 偏移 歪斜的工艺要求标准界定不同 容易导致误判 影响检测的准确度 虚焊的比较检测 尤其是对空焊问题的检测 是所有中外AOI生产厂商都没有解决的技术难题 如前文所述 部分国外厂商研究出三维视觉检测 但测试的结果基本差不多 不令人满意 国内对此技术尚在研究中 18 四 存在的问题 2 国内AOI发展的问题由于发展起步相对较晚 目前国内自主研发的AOI检测算法复杂 烦琐且调整时间长 由于前期的PCB图像拼接等图像处理算法以及后期的检测识别算法都不够成熟 整个AOI系统不仅操作复杂 而且经常出现误判漏判等问题 检测速度慢与SMT生产线不协调 检测精度和速度远远不能满足实际应用的需求精度 19 五 发展的方向 智能化 在SMT的微型化 高密度化 快速组装化 品种多样化发展特征下 检测信息量大而复杂 依赖人工对AOI获取的质量信息进行分析 诊断几乎已经不可能 这就需要AOI还具有自动纠正错误的功能 代替人工进行自动分析 彩色化 AOI虽然用的是3CCD的相机 抓取的彩色的图像 大部分的算法只提取了颜色中的部分信息 例如灰度 来进行图像的识别 或者将RG颜色空间的三个通道分别处理后再合成 人类对大脑的颜色处理机制仍未完全理解 因此 如何充分利用RGB三颜色通道的信息 是彩色图像处理的关键 也是AOI技术的一个飞跃 多元化 目前所见的AOI基本只应用于表面贴装技术 应用最多的是PCB板的检测 不再局限于SMT的应用将是未来几年的发展方向 20 附表AOI设备选型报告表 21 参考文献 SMT质量检测中的AOI技术及应用王凡 姜建国 申洁琳 现代电子技术 2011年5月1日第34卷第9期论AOI检测设备的选型吴红 电子工艺技术 2008年9月第29卷第5期AOI的选择方法严仕新 电子工业专用设备 总第162期Jul2008AOI技术在PCB制造领域的应用及发展姚立新孙明睿基于机器视觉的PCB缺陷自动光学检测系统赖宇锋 王建晖 沈阳工程学院学报 自然科学版 第5卷第3期2009年7月高速在线PCB焊接质量检测系统章宇庆刘学平戎国林 机械设计与制造 2010年3月第3期Machi