【文章內容簡介】 進行精確的測量。 其缺點是：由于樣品檢測設備不能檢測每塊印制板上的每個位置，缺陷漏檢的機會高。在規(guī)則的圖形中不會出現(xiàn)定義的偶然缺陷；當使用樣品檢測技術時，仍然有可能存在漏檢的現(xiàn)象。2．5自動在線整塊印制板檢測設備 高速整塊印制板檢測設備是這一領域的最高檔設備，其能評估每塊印制板上的每個檢測點。這種設備成本高，不過速度非?？臁⒉⑶夷軌驒z測在生產線上運行的整塊印制板。 整塊印制板檢測設備利用激光束進行逐條生產線上的整塊印制板的掃描，收集每個焊盤的所有測量數據，并將實際測量值與須置的合格極限值進行比較。這種設備可檢驗各種不同類型的印記，包括偶然出現(xiàn)的缺陷，如；由模板開口堵塞引起的焊盤漏印。全掃描還可顯示出焊膏沉積圖形的印記，包括坍塌、凹陷和焊料隆起。 整塊印制板檢測設備的主要優(yōu)點是：實際上能夠指出每個印刷缺陷的位置，并能夠收集板上每個焊盤的實際高度、面積和體積數據。對于潛在成本較高的缺陷或是單元成本高的情況，整塊印制板檢測是比較適用的。應用于汽車、軍事或航空領域的印制電路板必須滿足高可靠性技術要求，常常需要100％的檢測。　自動光學檢測(AOI)設備 自動光學檢測設備是目前唯一的一種能夠與組裝生產線保持同步速度并行操作檢測焊膏沉積質量的設備。其每小時可檢測100000多個元件，也就是說在線AOI設備可對板上的沉積點進行100％的檢測。這種設備采用了圖像分析軟件、測量元件、確認其值及極性和保證貼裝精度的邊緣視覺技術。應用了標準的CAD和Gerber　file編程。還應用了統(tǒng)計工藝控制(SPC)軟件工具，并建立了數據庫，而且與返修工作站建立了網絡聯(lián)系。其與自動在線整塊PCB檢測設備有很多相似的功能。它最顯著的特點是用途廣泛，不僅可以檢測印刷質量，還可檢測其它工序的質量，如：貼裝機的精度等。 　在SMT生產線中放置AOI系統(tǒng)By Ray P. Prasad　　本文介紹幾種檢查方法，分析了如何選擇在SMT生產線放置AOI系統(tǒng)的位置。有各種檢查和測試方法使用在電子工業(yè)中。視覺檢查方法是最普通和低成本的，但非常依靠操作員的。X射線方法成本高、速度慢，能力有限。自動光學檢查(AOI, automated optical inspection)速度較快但價格昂貴。在線測試(ICT, incircuit test)和功能測試有時也作檢查工具使用，但其能力也是有限的。本文，我將討論視覺和AOI方法。視覺檢查　　最普遍和廣泛使用的檢查方法是視覺檢查，使用2~10倍的放大鏡或顯微鏡。的所有元件使用2~4倍的檢查?；蛞韵碌拿荛g距元件要求10倍的放大系數。更高的放大系數應該只用作參考?！　∫曈X檢查的主要問題是，決定于操作員，因此，是主管的。例如，如果相同的裝配給不同的檢察員，他們將報告不同的品質水平。對這個情況的一個普通反應是減少人為因素，轉向眾多的自動檢查系統(tǒng)中的一種。自動光學檢查(AOI)　　由于電子工業(yè)元件進入到更密間距個球柵陣列(BGA)元件，錫點的視覺檢查已經變得或者很困難或者不可能。還有，如前面所討論的，甚至是在可行的時候，視覺檢查也是非常取決于操作員。因此，工業(yè)已經轉移到自動檢查系統(tǒng)。市場上有許多系統(tǒng)，價格范圍很大。新的機器不斷介紹到市場?！　≡谶x擇所需的機器時，你需要決定你想要AOI系統(tǒng)作什么。例如，你想機器指出丟失的元件、元件的極性、貼裝精度、錫膏印刷或焊點的品質嗎？重要的是記住，多數AOI機器當用來確認錯誤極性或丟失的元件時工作正常，但用來精確地確認焊錫點的品質可能是具挑戰(zhàn)性的?！　〔还苁褂媚囊环N設備類型，一般的AOI系統(tǒng)的要求應該包括精度、可重復性、速度、計算機輔助設計(CAD)兼容性、和誤失效與誤接收(當使用機器作錫點品質檢查時的一個非常普遍的問題)。　　有時，錯誤認為自動檢查系統(tǒng)可用來過程控制，通過改變適當的變量來實時地糾正缺陷。對于大多數系統(tǒng)，現(xiàn)在這可能是有希望的想法，因為許多需要防止問題的改變都要求人為的干預?！　崟r地控制焊接點品質的唯一方法是，假如焊接與檢查系統(tǒng)集成在一起。用這樣一個集成系統(tǒng)，焊接點或者停止或者繼續(xù)，取決于單個焊接點熱量輸入要求。在在傳統(tǒng)的回流焊接工藝如對流中簡直不可能?，F(xiàn)在，具有閉環(huán)檢查特性的激光焊接系統(tǒng)可以買得到，來達到這一目標。可是，沒有真正可以指出一個給定缺陷和確認其原因的系統(tǒng)。缺陷分析可能要求人為干預和工程判斷。例如，自動檢查系統(tǒng)很大程度上依靠焊點的質量和密度(少錫、多錫或無錫)?？墒牵胁恢挂粋€原因的缺陷可能永遠不能只放入這三類中的一類，以滿足自動檢查系統(tǒng)的需要。少錫可能由空洞、焊接圓角不足或錫膏不足所引起。對這些缺陷的改進行動是不同的，需要人為的判斷和干預。檢查主導思想　　有兩種檢查主導思想：缺陷防止或缺陷發(fā)現(xiàn)。適當的方法應該是缺陷的防止，因為其重點是在過程控制和通過實施改正行動來消除缺陷。在這樣一個方法中，AOI機器或者放在SMT生產線的錫膏印刷機之后，或者放在元件貼裝之后。　　使用發(fā)現(xiàn)哲學的人把檢查機器放在SMT線的很后方 在回流焊接爐之后。這是制造工藝中的最后步驟，以保證沒有壞品逃出工廠?！　闹鲗枷肷险f，許多人不認同檢查的預防方法。如果你同意這個思想，那么你應該在生產線哪里放置AOI系統(tǒng)呢？　　第一個選擇是將AOI系統(tǒng)放在錫膏印刷正后面。因為許多缺陷與錫膏量和印刷品質有關，這是AOI系統(tǒng)的一個好位置。這樣一個系統(tǒng)應該監(jiān)測什么呢？只有錫膏的XY尺寸，包括誤印或錫膏體積(XYZ)？錫膏體積測量將比XY測量慢，但提供更有用的數據。這個在某些應用中比其它應用更為關鍵。例如，對于陶瓷排列包裝，錫膏體積對達到所希望的焊點品質非常關鍵?！　〉诙€選擇是把AOI系統(tǒng)直接放在射片機之后。這里，可檢查誤放或放錯的小元件，包括電阻和電容，以及BGA和密間距元件的錫膏品質與體積，這些元件是用生產線內射片機之后的不同的貼片機貼裝的。使用其視覺能力，它們通常對較大的包裝有更好的精度?！　〉谌齻€選擇是將AOI系統(tǒng)放在密間距和BGA貼裝機器后面(回流之前)，來檢查誤放的密腳、BGA和其它大元件。這是一個好位置，因為大多數缺陷與密腳元件有關。這些是對于預防哲學主張者的選擇?！　∪绻慵性诎l(fā)現(xiàn)的方法，你有第四個選擇 將AOI系統(tǒng)放在回流焊接之后，查找品質差的焊點。這對于那些想要保證不可接受的焊點在發(fā)貨給最終用戶之前發(fā)現(xiàn)到的公司是一個好方法。　　第五個選擇是結合使用預防和發(fā)現(xiàn)兩者思想，將AOI系統(tǒng)放在每一個工藝步驟之后 錫膏印刷、射片機、BGA和密腳貼裝、和回流焊接。這個選擇可能是供不起的。多數人有有限的預算，必須決定在SMT線的哪里放置系統(tǒng)。如果只購買一臺AOI系統(tǒng)，你可能想要把它直接放在射片機之后，你可以檢查兩個主要問題 較小元件的誤貼裝或錯誤和BGA與密腳元件的錫膏品質與體積。還有，這是決定整個品質的最關鍵的位置。結論　　錫點檢查是一個事后的步驟。一個更有效的方法是采取預防措施。即，實施過程控制來保證問題不發(fā)生。這是否意味著檢查不必要呢？完全不是。檢查將不得不繼續(xù)完成缺陷收集的反饋，以監(jiān)測工藝過程和實施改進行動，因此問題不會發(fā)生。AOI技術的新突破By Bob Ries　　本文介紹，自動光學檢查(AOI)，作為對在線測試(ICT)的一個有用補充，精確地確認和識別在印刷電路板(PCB)上的元件可變性，因此改進整個系統(tǒng)的性能?！　τ诮裉煸絹碓綇碗s的PCB和固體元件，傳統(tǒng)的ICT與功能測試編程正變得費力和費時。PCB制造商發(fā)現(xiàn)，使用針床(bedofnails)測試夾具很難獲得對密、細間距板的測試探針的物理空間。為復雜的板編寫功能測試程序是一個令人敬畏的任務，這些板的測試夾具的制造也是昂貴和費時的。為了克服這個障礙，AOI證明是對ICT和功能測試的一個有力的補充。人力檢察員還完成大部分的檢查，但是越來越小的電路板特性已經使得手工檢查不可靠、主觀和容易產生與手工裝配有關的成本和質量問題。人力檢查的可重復性水平低，特別是一個操作員不同于另一個，視覺疲勞不可避免地導致疏忽缺陷。由于這些原因，AOI逐漸地在裝配線上取代人為檢查。對于PCB裝配，AOI的優(yōu)點　　視覺檢查的特征和板上的電子元件是直接了當的。元件與其下面PCB的形狀、尺寸、顏色和表面特征是輪廓分明的，元件可以在板的表面上可預見的位置找到。由于這個簡單性，PCB裝配的自動檢查在25年前成為計算機化的圖象分析技術的首例工業(yè)應用?！　」δ軓姸鹊腁OI技術證明是對傳統(tǒng)測試方法的經濟、可靠的補充。AOI正成功地作為測量印刷機或元件貼裝機性能的過程監(jiān)測工具。實際的優(yōu)點包括：檢查和糾正PCB缺陷，在過程監(jiān)測期間進行的成本遠遠低于在最終測試和檢查之后進行的成本，通常達到十幾倍。 過程表現(xiàn)的趨勢 貼裝位移或不正確的料盤安裝 可以在整個過程的較早時候發(fā)現(xiàn)和糾正。沒有早期檢查，重復的太多有相同缺陷的板將在功能測試和最后檢查期間被拒絕。 當AOI用于在元件貼放之后、回流之前的元件貼裝檢查時，較早地發(fā)現(xiàn)丟失、歪斜、無放的元件或極性錯誤的元件，減少成本高的回流后返修。 回流焊接后的AOI比用于焊點缺陷，如錫橋、破裂焊點、干焊點和其它缺陷，檢查的X射線檢查成本低?？墒?，錫點檢查無可爭辯地是基于運算法則(Algorithmbased)的AOI系統(tǒng)的最困難的任務，因為可接受外表的變量范圍廣。 傳統(tǒng)AOI系統(tǒng)的局限　　基本上，所有AOI方法可描述為，通過一列攝像機或傳感器獲得一塊板的照明圖象并數字化，然后分析和與前面定義的“好”圖象進行比較。照明來自于一個范圍的光源，如白光、發(fā)光二極管(LED)和激光。今天，有許多完善的圖象分析技術，包括：模板比較(templatematching)(或自動對比autocorrelation)、邊緣檢查(edgedetection)、特征提取(feature extraction)、灰度模型(gray modeling)、傅里葉分析(Fourier analysis)、形狀、光學特征識別(OCR, optical character recognition)、還有許多。每個技術都有優(yōu)勢和局限。模板比較(Templatematching)　　模板比較決定一個所希望的物體圖像平均地看上去象什么，如片狀電容或QFP，并用該信息來產生一個剛性的基于像素的模板。這是橫越板的圖像，在預計物體位置的附近，找出相同的東西。當有關區(qū)域的所有點評估之后和找出模板與圖像之間有最小差別的位置之后，停止搜尋。為每個要檢查的物體產生這種模板，通過在適當的位置使用適當的模板建立對整個板的檢查程序，來查找所有要求的元件。因為元件很少剛好匹配模板，模板是用一定數量的容許誤差來確認匹配的，只要當元件圖像相當接近模板。如果模板太僵硬，可能產生對元件的“誤報”。如果模板松散到接受大范圍的可能變量，也會導致誤報。運算法則(Algorithm)　　經常，幾種流行的圖像分析技術結合在一個“處方”內，形成一個運算法則，特別適合于特殊的元件類型。在有許多元件的復雜板上，這可能造成眾多的不同運算法則，要求工程師在需要改變或調整時作大量的重新編程。例如，當一個供應商修改一個標準元件時，對該元件的運算法則處方可能需要調整，消耗珍貴的編程時間。還有，相同元件類型的外形可能變化很大，一個不同一個。隨著時間的過去，新的變化出現(xiàn)，用戶必須調整或“扭轉”運算法則來接納所有可能的變化。　　例如，一個0805片電容，可以分類為具有一定尺寸和矩形形狀，兩條亮邊中間包圍較黑色的區(qū)域。然而，這個外部簡單的元件外形當在一個單一的生產運行中光學檢查時可以變化很大，如圖一所示。圖一、0805片電容的外形變化　　傳統(tǒng)的、基于運算法則的AOI方法經常太過嚴格，以致于不能接納合理的變化，如對比度、尺寸、形狀和陰影。甚至不重要的元件也可能難以可靠地查找和檢查，因此造成有元件而系統(tǒng)不能發(fā)現(xiàn)的“錯誤拒絕”。還有，因為可接受與不可接受圖像的差別相當細小，運算法則不能區(qū)分，引起“錯誤接收”，真正缺陷不能發(fā)現(xiàn)。為了解決一些這種問題，用戶不得不在圖像分析領域要有適當的見識。還有，傳統(tǒng)的AOI要求不斷的和廣泛的再編程。用戶需要經常調整其AOI方法，以接納合理的變化。所有這些可花上一到兩天作細小的扭轉，甚至幾周，當對一個新板設計與優(yōu)化一個檢查程序時。有自調性的、基于知識的AOI　　幾個AOI供應商已經打破圖像處理的傳統(tǒng)方法，而正使用有自調性的軟件技術。一個方法*是設計將用戶從運算法則的復雜性分開。通過顯示一系列要確認物體的例子，該方法使用一個令人驚訝的直截了當的數學技術，叫做統(tǒng)計外形建模技術(SAM, statistical appearance modeling)，來自動計算出怎樣識別合理的圖像變化。不象基于運算法則的方法，統(tǒng)計外形建模技術(SAM)使用自調性、基于知識的軟件來計算出變量。這戲劇性地減少編程時間和實際上消除每天的調整。事實上，這個方法通常返回誤報率比現(xiàn)有的AOI方法好10~20倍。SAM是怎樣工作的　　在顯示了一個特殊物體的一系列已知好的樣板之后，SAM軟件建立一個該物體的靈活的數學模型。當它檢查更多樣板的時候，軟件不斷地調整其估量，該物體應該象什么？由于自然尺寸、形狀、顏色和表面圖案的變化，其外形可怎樣地合理變化？不象現(xiàn)有的處方方法，它需要基于用戶認為他們了解元件變化的運算法則，SAM是一個經驗方法，不要求使用者的內在理解或檢查系統(tǒng)的決定。使用者在目標物體周圍畫一個方塊，然后給AOI系統(tǒng)顯示一系列的樣板。通過觀察，SAM軟件立即建立在一個可接受的物體中尋找什么的詳細模型。　　一個SAM模型是在訓練周期期間建立的，在這里存儲和分析一個所希望的元件類型的樣板，確認最重要的變化模式。這允許該AOI系統(tǒng)找出元件變化和未來可能變化方式的特征。然后按照預計元件的圖像來評估該SAM模型。如果元件的外形在模型內變化方式所定義的極限之內，軟件肯定元件的存在，并且比較其位置的公差。隨著新的樣板和圖像加入到SAM模型，該模型觀察變化并調整結合所有的在好圖像中看到的視覺差別。這也增加系統(tǒng)區(qū)分可接受與不可接受圖像的能力，使得誤報率隨著系統(tǒng)的學習越多而改善?！　?