惠州视觉焊点质量检测介绍

自动化CCD视觉检测虚焊缺陷。对于能用肉眼检测的虚焊，主要由锡料太少导致，或有些因为炉温曲线参数与锡膏的匹配度不够导致融锡不均匀引起虚焊。对一些难以使用肉眼检测而不得不用设备检测的虚焊，一般则由元器件上的镀层脱落引起。合理的炉温曲线是结合焊料（锡膏）的温度曲线设置的。采用CCD机器视觉方式检测虚焊，便于有效提高生产制程工艺技术，提高焊点可靠性，进而能更好的提升公司电子产品的质量。CCD机器视觉检测焊点质量具有非接触，24小时无疲劳高效的特点。效率是人工的数倍。 机器视觉缺陷检测设备由光源、摄像传输系统、载物台和图像处理系统组成。惠州视觉焊点质量检测介绍

焊点缺陷的种类繁多，有虚焊、漏焊、焊偏、毛刺、压痕过深或过浅、焊核过大或过小，机器视觉被应用到工业生产的各个领域来取代人眼，它克服了人的主观性、疲劳

和经验差异，而且在减少人工成本和管理成本上有较大潜力，因而得到各方面关注和施展与提升的机会。通过对SMT焊点图像处理分析，设计并实现了由LabVIEW工作平台、CCD摄像头、图像采集、系统标定、图像处理、三维重建及PC机等组成的SMT片式元器件焊点质量信息计算机视觉检测系统，有效地完成对SMT片式元器件焊点质量信息的检测任务。

由于实际生产工艺的不成熟，受温度、焊锡量及元件贴装位置等因素影响，各焊点的形状与表面千差万别，往往会产生缺陷，比如焊料过少导致的虚焊等，这就

给焊点的图像检测带来了诸多的困难。虽然焊点检测技术得到了快速发展，但是在工业生产当中还是以抽样破坏检测的方法进行焊点检测，这种方法不能满足生产

中高效率、高检测率的要求。因此，对焊点缺陷进行快速的无损检测具有重要意义。为了能够更有效地检测焊点质量，将机器视觉检测焊点质量应用到分类检测中去，从

而准确检测焊点质量。

基于机器视觉的焊点外观检测方法，它可以实现使用焊点图像采集装置采集焊点图像，方便工件的焊点图像的采集，便于获得不同尺寸的焊点图像，通过将不同尺寸的焊点图像与多个模板进行对比分析，可以得到精确的焊点外观分析结果。基于机器视觉的焊点外观检测方法，包括外观检测系统，所述外观检测系统包括控制模块，所述控制模块上连接有图像采集模块、光源控模块、相机位置调节模块、图像处理模块和图像分析模块，所述图像分析模块上连接有报警模块，所述控制模块、图像处理模块、图像分析模块和报警模块均安装在计算机内。 基于机器视觉的焊点外观检测方法，可以实现使用焊点图像采集装置采集焊点图像，方便工件的焊点图像的采集。

电子产品的组装其主要任务是在印制电路板上对电子元器件进行焊锡，焊点的个数从几十个到成千上万个，如果有一个焊点达不到要求，就要影响整机的质量，18650圆柱电池焊点质量检测直接关系着电池能否正常使用，所以对焊点质量的要求更高，除了前期焊接时要做到电气连接可靠，要有足够的机械强度和整齐光洁的外表之外，后期的品质检测也是必不可少的工序，在流水线上采用人眼来进行品质管控，每秒钟几百个的速度在眼前流过，是很难保证检测的准确性的，采用机器替代人眼做检测是大势所趋。 机器视觉被应用到工业生产的各个领域来取代人眼，它克服了人的主观性、疲劳和经验差异。四川自动化焊点质量检测类型

机器视觉系统是指通过机器视觉产品，将被摄取的目标转换成图像信号，传送给**的图像处理系统。惠州视觉焊点质量检测介绍

目视检测法是指检测人员利用放大镜或者已经校准的显微镜等图像检测设备来判断焊接的焊点是否符合要求，通过工作人员的主观意识完成对焊点缺陷的识别和决策，这种

方法是**原始和传统的焊点缺陷检测方法。该检测方法优点是不需要投入设备，检测成本相对较低，*需对工作人员进行培训即可投入到检测工作中去。但其也有明显的缺点，受检测人员的主观影响较大，错误率较高，数据收集和处理较为困难。另外，随着自动化设备的投入，产品产量的增加，如果继续采用目视检测将无法满足现在的生产需要。 用自动化的机器视觉替代目视成为了趋势所向。 惠州视觉焊点质量检测介绍

深圳市科视创科技有限公司成立于2010年，隶属于机器人行业，是专业从事机器视觉系统研究与开发的系统集成商，为客户提供智能制造方案和服务；致力于打造系统集成 非标定制 软件开发三位一体的整体自动化解决方案，拥有多项机器视觉**自主知识产权；公司研发的机器视觉自动化检测设备具有精度高、定位准、非接触、高的效稳定的特点，可替代人眼检测，服务的产业遍及电子、新能源、汽车、食品、包装、印刷等现代工业生产领域。

公司研发团队由一批资格较深的视觉领域工程技术人员组成，具有丰富的视觉设备和视觉项目的开发经验.在新能源、锂电池、背光屏、手机制造和印刷行业内都有很多成功的案例,尤其是在瑕疵检测和视觉定位方面，成功开发了许多视觉自动化检测设备和视觉项目，累积了丰富的经验，为客户提供了先进的智能视觉解决方案，协助客户提升效率及生产品质的同时，也帮助客户逐步完成了生产自动化、标准化、智能化的提升。