自动化焊点质量检测效果

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。 机器视觉系统的特点是提高生产的智能化和自动化程度。自动化焊点质量检测效果

据统计数字表明，在电子整机产品故障中，有将近一半是由于焊接不良引起的，然而，要从一台成千上万个焊点的电子设备里找出引起故障的虚焊点来，这并不是一件容易的事。所以，虚焊是电路可靠性的一大隐患，必须严格避免。进行手工焊接操作的时候，尤其要加以注意。

一般来说造成虚焊的主要原因为：焊锡质量差；助焊剂的还原性不良或用量不够；被焊接处表面未预先清洁好，镀锡不牢；烙铁头的温度过高或过低，表面有氧化层；焊接时间太长或太短，掌握得不好；焊接中焊锡尚未凝固时，焊接元件松动等。

在电子产品越来越普及的现在，为了保证产品的质量，焊接质量检测尤为重要。

生产 PCB 板的过程中，电子元器件的焊接是重要的一部分，焊点的质量好坏也直接影响 PCB 板的质量。在 PCB 焊点焊接过程中，由于操作误差等原因可能会导致焊点出现缺陷，例如漏焊、虚焊、连焊等。如果将此类 PCB 板应用到电子产品当中，会导致产品出现严重问题，进而造成严重的损失，也有可能使整个产品因此报废。由于现代社会对于电子产品的一致性、稳定性和可靠性等品质要求越来越高，因此电子产品的生产质量就变得尤为重要。为了能够确保将 PCB 板应用到高质量、高可靠性的电子产品中去，提高产品合格率，避免不必要的损失，实现 PCB 板的焊点的缺陷检测也变得越来越重要。

随着计算机视觉技术的快速发展，机器视觉技术因其具有速度快、精度高以及重复工作效率高等特点，目前得到了越来越很多的应用。利用机器视觉技术替代人工目检的方法，不仅能促进生产线的智能化、自动化，提升焊点的检测效率，还能确保生产过程中能及时发现问题，**终提高产品的合格率，降低成本。随着数字计算、机器视觉和图像处理的飞速发展，借助各种高分辨率相机、新颖的照明设备、照明技术和高效的图像处理算法，实现电子制造工业自动化成为必然。 采用机器视觉系统检测焊点缺陷的种类，有虚焊、漏焊、焊偏、毛刺、压痕过深或过浅、焊核过大或过小。

CCD机器视觉检测焊锡球缺陷。焊锡球是指在过完回流炉后，在PCB板上分散着一些大小不一的小锡珠。这些锡珠大多是球状呈现。有些使用肉眼无法识别，需要借用低倍放大镜能发现。这些锡球分布在元件周边，可能导致元件虚焊，短路。有些锡球过多,会造成污染PCB板，甚至对下一道工序（邦定）造成断线的可能导致功能失效。造成此缺陷的可能原因有：所使用的锡膏质量差；其次回流焊的温度曲线与锡膏性能参数不匹配；焊盘氧化严重,有部分活化剂无法将PCB金手指（铜箔）表层氧化物去除，影响焊接可靠性。CCD视觉方式可以高效快速的识别此类缺陷。 利用机器视觉技术替代人工目检的方法能提高产品的合格率，降低成本。厦门计算机视觉焊点质量检测公司

人眼长时间工作效率也比较低，采用机器视觉方式替代人眼检测可以24小时无疲劳检测。自动化焊点质量检测效果

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。

自动化焊点质量检测效果

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