基于X射线的BGA图像缺陷检测

本文主要利用图像分析的方法完成了基于X射线PCB板图像的BGA焊点缺陷检测。BGA焊点缺陷的类型有连焊、缺焊、焊接空隙和零件缺失等,从中可以发现这些缺陷中出现最多的是连焊,所以本文将主要检测连焊。为了能够得到良好地检测效果,基于X射线图像分析技术是一种重要的分析方法,本文将在图像分析的基础上检测出连焊的特点。     

表贴片式元器件焊点质量控制工艺研究

本研究对表贴片式元器件焊点控制进行了详细介绍,分析焊膏印刷用网板厚度和常用片式元器件焊盘设计对焊点形态和焊点强度的影响。经过工艺试验,确定了网板厚度对焊点形态的影响,对后续产品生产过程中加工网板厚度提供理论依据。通过分析焊点剪切强度,得出所内常用片式元器件焊盘设计中优先选用各封装焊盘的设计参数,并给出了片式电容器焊盘设计原则。     

PCB锡焊机器人技术综述

PCB锡焊机器人目前在电子制造业应用日益广泛。随着对焊接效率和质量要求的不断提高,对其系统设计、工艺、控制等技术提出了新的挑战。从锡焊机器人的构成与功能、锡焊工艺、控制技术和焊点图像检测四方面对锡焊机器人的关键技术进行归纳和总结,分析目前存在的主要技术问题,探讨未来的发展方向。     

基于GhostNet-YOLOv4算法的印刷电路板缺陷检测

针对印刷电路板表面面积小而且上面电子器件焊点众多,传统检测方法很难进行有效检测的问题,提出了一种基于GhostNet-YOLOv4的印刷电路板表面焊点检测算法。首先,修改了YOLOv4算法的主干网络以增强特征提取能力,其次加入注意力机制使网络更注重缺陷特征,用GhostNet代替CSPDarknet53作为主干网络。此算法相比于传统的印刷电路板检测算法提高了检测精度和检测速度,可以实现对印刷电路板表面常见的断路、漏焊、短路等缺陷的精确检测和迅速分类。通过对印刷电路板数据集的检测结果分析表明,该改进算法具有较好的实用性,在测试集上的平均精度为86.68%,FPS达到了25.43,可以满足印刷电路板实际检测需求。     

基于深度学习的PCB缺陷检测研究

印刷电路板(PCB)是保障电子设备产品可靠性的关键因素。因此,对于PCB板的缺陷检测是一项基本和必要的工作。当前PCB缺陷检测方面已经取得了很大进步,但由于PCB板缺陷的多样性、复杂性以及微小性,传统检测方法仍然难以应对。针对PCB板复杂性和微小性问题,文中提出了一种基于深度学习的PCB微小缺陷检测网络,命名为UF-Net。该网络通过多层卷积提取不同维度的特征,通过上采样及跳层连接(Skip Connect)的方式实现多尺度特征融合;利用RPN(Region Proposal Network)网络生成ROI(Region of Interest);通过ROI-Pooling层提取ROI特征,并经过两个全连接层对ROI区域进行分类和回归,从而实现缺陷检测。文中的方法能够对印制电路板导线缺陷和焊点缺陷进行精确的检测和识别,包括导线的短路、开路、缺口、毛刺以及焊点的孔洞、漏焊、焊盘不全等缺陷。通过对PCB缺陷数据集的定量分析,结果表明,该方法具有较好的移植性,在PCB数据集上的精度达到98.6%,满足PCB实际检测需求。     

PCB接触通流能力分析及评估软件开发

介绍了一种基于热电耦合评估PCB温升的方法以及基于仿真与试验结果开发的PCB接触通流评估软件。考虑螺栓连接处的接触电阻,建立了PCB电流传导模型,计算PCB电流密度与发热功率分布;继而建立了考虑传导、对流和辐射的PCB传热模型,计算PCB温度分布。根据仿真结果,分析了PCB铜箔面的温度分布规律及原因,并对比分析了四层铜箔PCB温度随电流和接触端子拧紧力矩变化的规律。同时,开展了相应的PCB接触通流测量试验,仿真与试验结果吻合,验证了计算模型的有效性。最后,开发了相关的PCB接触通流评估软件。     

基于改进IMC的磁头微焊点寿命预测模型研究

磁头无铅微焊点寿命预测方法主要采用疲劳模型,由于磁头焊点十分小,传统的寿命预测方法很难取得较好效果,本文融合金属间化合物生长动力学理论,提出了一种新的用于预测磁头无铅微焊点寿命的生长模型。对比结果表明,新模型预测磁头无铅微焊点寿命与实际结果更加接近。     

基于背景色彩和PCNN的磨粒图像单通道分割

为有效地从磨粒图像中分离出磨粒区域,根据彩色磨粒图像背景相对单一的特点,提出了一种基于背景色彩和脉冲耦合神经网络(PCNN)的磨粒图像单通道分割方法.首先,利用Otsu算法对磨粒图像进行预分割处理,并计算图像背景色彩的统计特征,以此作为背景的特征色彩矢量;然后,引入综合色距函数,通过计算图像中各像素与背景特征色彩之间的色差,将彩色磨粒图像三通道问题转化成单通道问题;最后,利用简化PCNN对构造的色差矩阵进行分割,从而得到彩色磨粒图像的分割结果.实验结果表明,该方法对含有单个磨粒和多个磨粒的彩色磨粒图像均能进行精确自动分割,是一种比较理想的分割方法.     

基于降采样和改进Shi-Tomasi角点检测算法的PCB图像拼接

针对大型多重复单元PCB图像拼接耗时长、拼接错误率高等问题,提出了一种快速鲁棒的图像拼接方法.对采集到的高分辨率PCB图像进行降采样,基于人工选点精准获取含重叠区域的图像单元作为配准区域;引入抑制半径的方法对Shi-Tomasi角点检测算法进行改进,使提取出的区域特征点分布更加均匀;使用暴力匹配方式分别对区域特征点进行粗匹配并通过RANSAC算法剔除误匹配点对后获得配准系数矩阵;结合仿射变换公式推导计算出原图像的配准系数矩阵,根据配准系数矩阵对待拼接的图像进行融合,得到完整的PCB拼接图像.实验结果表明,所提出的PCB图像拼接方法,加快了PCB图像拼接的速度同时也提高了特征点匹配精度,在对图像降采样8倍下,改进的Shi-Tomasi算法较传统的Shi-Tomsi算法和Harris算法在匹配正确率上分别提高了7.8％和4.0％,验证了该方法的可行性.     

一种电能表可信生产贴片环节采集验证方法和系统

针对当前电能表电路板中元器件贴片异常现象,基于新型的计算机视觉技术、图像采集技术、识别技术、自动化控制技术,设计出了新型的电能表可信生产贴片环节采集验证方法和系统,对智能电能表PCB贴片信息进行采集、检测和异常判断。本研究将双六轴联动控制系统融入系统设计中,在空间范围内实现不同位置的电能表三维运动,利用CCD相机进行上下运动,在平面、侧面、三维等多角度扫描PCB贴片信息,对光源系统进行RGB三基色谐调智能调节,调整彩色CCD相机参数信息和运动控制系统定位信息,从而获取二元或者灰度水平光学成像图像,并利用标准模板库与电子元器件进行比对,通过大数据算法查询目标数据库,实现PCB贴片信息的判断。实验表明,本研究的算法检测时间快,正确率高,大大提高了生产效率。     

Printed circuit board inspection using image analysis

Computer vision has been widely used in the online inspection of electronic components. In this paper, the authors present a computer vision system using structured lighting, which provides them with an efficient solution for solder joint inspection. Their system uses a novel structured-lighting inspection technology to overcome some difficulties that traditional computer vision systems often experience. They developed a slant map surface shape estimation technique for the solder joint. From this technique, a solder joint can be determined to be a good (concave), bad (convex), bridged solder joint, or solder joint with surplus solder, or lacking solder     

变电站巡检机器人视觉导航算法的研究

机器人的运用在变电站巡检中至关重要,为解决变电站巡检机器人导航定位的问题,在基于蓝色引导线的视觉导航技术基础上提出一种图像预处理的联合滤波方法,并提出一种行列联合隔行扫描的引导线像素中点提取方法,最后用最小二乘法拟合得到蓝色引导线,仿真结果证明该方法简单快速,能够准确导航定位。     

面向水下管网的视觉检测系统研究

针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。     

基于图像监控的变电所智能巡检系统研发

目前在电力行业应用的变电所图像监控系统为通用型图像监控系统,非针对电力系统所设计,不能满足智能电网发展的需求。文章提出的基于图像监控的变电所智能巡检系统,是针对电力行业生产的特殊性,在当前通用型图像监控系统基础上进行二次研发的智能巡检系统,代替人工巡检,实现变电站智能化巡检功能。实践结果证明,该系统满足当前电力行业生产的需求,不仅减轻运维人员的工作量,提高其工作效率,带来了良好的经济效益,并且在危险区域启动特巡功能,降低巡检人员的安全风险。     

芯片焊锡镀层厚度对工程能力影响研究

芯片焊接工程能力是焊接系统最重要的环节。分析了焊锡镀层厚度和焊锡电镀电流强度对焊接工程能力的影响，给出了焊接弯曲度、贴装粘合度强度、焊锡拉伸能力的测试数据。实验结果表明，芯片焊锡镀层厚度和焊锡电镀电流强度对芯片后期电特性起着关键作用，芯片镀层厚度是焊锡工程能力最为重要的参数。     

基于几何模型的快速视觉检测方法

本文提出了基于几何模型的快速视觉检测方法。该方法采用几何模型驱动的图像处理策略，利用产品的几何模型，根据用户的检测要求，制定检测索引表，用检测索引表导计算机进行数据处理，以提高机器视觉的智能程度和数据处理速度。实验表明，采用该方法的激光机器视觉检测系统，在速度和精度上都可达到在线检测的要求。     

基于改进最小二乘支持向量机的FPGA焊点失效故障评估方法研究

针对现有现场可编程逻辑门阵列(FPGA)焊接点失效故障评估方法存在的无法提供准确的信息、样本数据少、时效性不高等问题,提出结合遗传算法(GA)改进最小二乘支持向量机(GA-LS-SVM)的FPGA焊接点失效故障评估方法。建立SJ BIST测试模型,选择合适的外接小电容,通过改变不同工作频率下可变电阻的大小模拟焊点阻值,获得基于小电容电压变化的故障数据,建立电容低电平的持续时间、电容测试工作频率和焊接点电阻值的三维数据图;最后利用遗传算法优化的最小二乘支持向量机对所得到的数据进行状态评估,由三维数据图可知,健康的FPGA焊接点与断裂的FPGA焊接点在低电平的持续时间具有明显差异。仿真实验结果表明,所提出的GA-LS-SVM方法焊接点健康状态等级分类的总准确率达到97.2%,相较于BP神经网络、标准SVM及LS-SVM方法分别提高了17.9%、13%及7.2%。     

接地装置连接用放热焊粉研制及接头性能研究

放热焊接在接地系统施工中得到了广泛应用,为建设既安全又经济的接地网,研制出性价比高的焊粉是关键.研制了接地工程用放热焊粉,进行了导电率、抗拉强度等性能试验,并与进口放热焊粉、国产某煤粉进行对比.结果表明:自研放热焊粉与进口产品性能相当,且性价比更高.最后,确定了评价焊接接头性能的技术指标.