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1、焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)是確保電子產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。廣義的焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)包括元器件缺陷的檢測(cè)以及焊膏印刷質(zhì)量的檢測(cè)。狹義的焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)通常指針對(duì)回流焊后的固態(tài)焊點(diǎn)的檢測(cè)。焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)的方法很多,目前最為流行的檢測(cè)手段是基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)。
焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)應(yīng)該解決以下幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題:圖像的采集問(wèn)題、焊點(diǎn)特征的提取問(wèn)題、焊點(diǎn)質(zhì)量的判別問(wèn)題。雖然目前市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了大量的焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備,但是它們一般只工作在二維的檢測(cè)模式下,無(wú)法在三維
2、的信息層面上對(duì)焊點(diǎn)質(zhì)量做出更加客觀的評(píng)價(jià)。本文對(duì)這些關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出了基于表面恢復(fù)技術(shù)的焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)方法。主要研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)部分:
針對(duì)焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)中的圖像采集問(wèn)題,為滿足用戶隨機(jī)定位和大尺寸元件信息記錄的要求,利用尺度無(wú)關(guān)的特征變換實(shí)現(xiàn)了電路板全景圖像的獲??;為提高焊點(diǎn)圖像的采集效率,提出了基于路徑優(yōu)化技術(shù)的焊點(diǎn)圖像采集方法,該方法能夠利用電路板設(shè)計(jì)階段的數(shù)據(jù)文件,進(jìn)行離線方式的路徑規(guī)劃,改變了傳統(tǒng)的在線編
3、程模式,大大降低了檢測(cè)前期的編程工作量。
針對(duì)焊點(diǎn)的特征提取問(wèn)題,將表面恢復(fù)技術(shù)引入到焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè)中。然而,焊點(diǎn)圖像中往往存在較為嚴(yán)重的鏡面高光,這將直接影響焊點(diǎn)表面的恢復(fù)結(jié)果。為此,提出了一種基于表面形態(tài)分布的反射成分估計(jì)方法,在二分光模型下,對(duì)漫反射成分和鏡面反射成分進(jìn)行有效的估計(jì)。以此為基礎(chǔ),又提出了兩種不同的解決途徑:一種是提出了一種基于曲率連續(xù)性假設(shè)的約束補(bǔ)色模型,去除圖像中的鏡面反射成分,降低鏡面反射對(duì)表面恢復(fù)結(jié)果
4、的影響;另一種途徑是引入Blinn-Phong混合反射模型,并在此模型下對(duì)表面恢復(fù)算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于Blinn-Phong混合反射模型的線性Shape-from-shading算法。通過(guò)對(duì)反射成分的有效估計(jì),避免了現(xiàn)有基于混合反射模型的表面恢復(fù)算法中反射成分系數(shù)需人工指定的弊端,提高了恢復(fù)精度。
針對(duì)焊點(diǎn)質(zhì)量的判定問(wèn)題,首先,對(duì)焊點(diǎn)特征進(jìn)行了分析,對(duì)于那些易于量化的特征,比如缺件、偏移過(guò)大、橋連、焊錫的爬升角、焊錫的體
5、積等,可以定義相應(yīng)的判定準(zhǔn)則,然后,在焊點(diǎn)圖像中測(cè)量得到這些關(guān)鍵的特征數(shù)據(jù)并應(yīng)用判定準(zhǔn)則進(jìn)行分析,最后,給出焊點(diǎn)質(zhì)量合格與否的評(píng)價(jià)。為實(shí)現(xiàn)錫誤缺陷的量化檢測(cè),基于恢復(fù)得到的焊點(diǎn)表面,開(kāi)展了焊點(diǎn)質(zhì)量三維特征提取技術(shù)的研究,提取了焊點(diǎn)的錫量指數(shù)特征。以上基于規(guī)則的焊點(diǎn)質(zhì)量判定方法最大的優(yōu)勢(shì)是物理意義明確,能夠給出可量化的判定結(jié)果。為了進(jìn)一步從形態(tài)上對(duì)焊點(diǎn)進(jìn)行質(zhì)量分析,提出了基于形狀指數(shù)的焊點(diǎn)特征提取方法,并利用支持向量機(jī)對(duì)不同形態(tài)的焊點(diǎn)進(jìn)行
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