厦门CCD相机焊点质量检测

焊接是电子产品制造中很主要的一个环节,在焊接结束后,为保证焊接质量,都要进行质量检测。由于焊接质量检查与其他生产工序不同,没有一种机械化、自动化的检查测量方

法,因此主要是通过目视检查和手触检查发现问题。一个虚焊点就能造成电子产品不能工作,因此焊点的检查十分重要。

印制电路板的装焊在整个电子产品制造中处于关键的地位,其质量对整机产品的影响是不言而喻的。尽管印制板的装焊已经日臻完善,实现了自动化,但在产品研制、维修领域主要还是手工操作,况且手工操作经验也是自动化获得成功的基础。

机器视觉可实现生产的自动化和柔性化．故机器视觉检测来提高检测焊点质量的效率和准确率将成为必然的途径。厦门CCD相机焊点质量检测

在工业生产中，传统的人工检测产品质量的方式无法满足高精度、高效率的要求，将机器视觉引入到焊点检测领域，可以满足工业生产的要求。基于机器视觉的焊点检测研究，对焊点检测指标进行了分析，设计搭建视觉检测系统。基于机器视觉的焊点检测系统。针对焊点的检测指标，分别对工业相机、镜头和光源进行分析，选择合适的相机、镜头，选取合理的角度照射的打光方式，完成实验系统的搭建。对合格质量的标准件的焊点进行图像采集：通过调整相机位置获取包含清晰点和模糊点的散焦图像序列。 深圳自动化焊点质量检测类型机器视觉原理是利用计算机模拟人类视觉的智能行为，把需要的信息从图像中提取出来，然后进行处理和分析。

一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

被测目标在光源的照射下，采用摄像机或其它的图像拍摄装置，将目标转化为图像信号，经过数字化和一定的图像处理送入智能识别和决策系统，根据图像的像素分布、灰度、纹理和颜色等信息，按照一定的算法将目标的某些特征提取出来，根据预先设定的容许度和判别条件输出判别结果。对被测目标即是焊点图像，图像处理和智能识别就由处理器来完成了。

造成缺陷焊点的原因有很多,有材料(焊料与焊剂)原因、工具(烙铁、夹具)原因,还可能是由电子产品工艺人员的操作方法及其责任心所造成。下面对常见的焊点缺陷造成的危害及其形成的原因进行分析。标准的焊点具有如下特点,焊点均匀、光滑、饱满,焊点高度不超过2mm,无明显的焊接不良。

虚焊：外观特点:焊锡与铜箔之间有明显的黑色连接线,焊锡向连接线处凹陷

危害:造成电气接触不良。

原因分析:①使用的助焊剂质量不好;②焊盘氧化;③焊接时间短;等等

采用传统的目检或人工光学检测形式检测SMT组装质量已跟不上业界发展的需求。

机器视觉系统的特点是提高生产的智能化和自动化程度。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉：同时在大批量工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以极大的提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。因此，人们将机器视觉系统***地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。 焊点检测系统采用机器视觉检测系统进行实时检测，实现了焊点检测的自动化．提高焊点检测精度和生产效率。苏州CCD焊点质量检测价格

光学检测法结合了图像处理技术、计算机数据,检测产品焊点质量。厦门CCD相机焊点质量检测

机器视觉对PCB焊点质量能检测的焊点缺陷有桥连f相邻焊点短路)、缺锡(焊点少量)、收锡(焊点偏向收缩于单个被焊物)、虚焊(焊点脱离焊盘)、焊珠(焊点附近

溅附微小焊料球)、红眼(焊盘外区域附着焊料红色铜板焊盘)、空洞(焊点中间有气泡)等，一般是通过运用参考比较法从待测PCB图像中提取特征和标准PCB进行对比，

其检测系统主要由图像采集所需的光源、图像采集和传输系统、图像处理分析和理解等多个部分组成，通常机器视觉检测利用图像处理技术和计算机技术相结合，根据相应的图像识别算法完成对缺陷焊点的检测。机器视觉检测**早应用于电子和半导体生产，随着光学检测和视觉传感技术的发展，越来越多的生产商将机器视觉应用于表面缺陷检测。

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