自动机器视觉检测在电子制造领域应用

 为了保证一条全自动的电子产品组装生产线装配出的产品的质量，检测和监控几乎分布在生产线的每一个工序中（表一）。如果向电子制造的上游看，在晶圆制造、器件封装、甚至电子连接器等零配件产品的生产中，也都大量使用了机器视觉进行测量、检测和控制。

 机器视觉的优势是显而易见的，与人眼相比，机器不仅不会疲劳，具有人所不具有的一致性和重复性，而且，机器可以看到（和使用）可见光以外的其它光源信息。比如，机器视觉可以利用红外辐射检测来替代各种取样点检测，用以测量和监控温度，这温度检测非常重要，因为PCB组装的密度越来越大，怎样进行电路板上大型集成电路块表面、以及器件和微型元件的温差和温度控制，已经成为一个棘手的问题。

 具有穿透性的X射线也是使用非可见光的例子。电路板组装中的自动X光检测（AXI），利用不同物质对X光的吸收率的不同，透视需要检测的部位（比如BGA隐藏的焊点），发现桥接、缺焊等缺陷，并诊断和计算出焊球内空洞的大小，评估产品焊接的质量和可靠程度。在最新的用于线路板组装的AXI系统中，如Feinfocus、Phoenix|Xray等公司的最新产品，不仅可以进行2维的透视检测，通过样品倾斜，"侧视"的X光甚至可以给出3维的检测信息。

 检测速度和精确性也是机器视觉检测具备的一个明显优势。然而，机器视觉检测的速度和精确度在很长时间内，也曾经是制约自动机器视觉检测在电子组装领域广泛使用的两个主要因素。电子产品的高速度大批量的组装流水线上，要求无论是自动光学检测（AOI）还是AXI，都必须具有与组装生产相匹配的速度，才能实现100％的在线检测。机器视觉自动检测的准确性，不仅影响检测的质量，同时也影响检测的速度，减少漏检和误检，一直是电路板生产和组装的制造商最为关注的问题，也是各大AOI供应商角逐的主要聚焦点。

 硬件（如采集板、摄像头）和软件（例如图象处理和模式识别的算法）性能和速度的提高，近年来已经为AOI摘掉了漏检和误检"恶名"，使AOI真正开始被制造商所接受。然而，提高速度和准确性仍将是AOI供应商竞争的焦点。光源的选择、新的图象识别技术、被检对象三维信息的获取和应用，成为Agilent、Omron等供应商的市场攻略。另外，检测的速度和效率还表现在机器视觉检测系统的易操作性和低成本维护，编程和程序维护的难易程度、人机操作交互界面掌握和使用的难易。

 除了提高速度和减少误判以提高检测制程本身的性能，自动机器视觉检测也开始以一个成熟的工艺的角色，与其它设备、工艺、以及整条生产线进行了整合。

 锡膏印刷后的检测也有检测与印刷集成的趋势。EKRA和DEK最近都有集成了视觉检测能力的新产品推出，与印刷后添加一台相应的AOI或传统的激光检测设备相比，集成的检测和测量工具，不仅在功能上有所突破，同时也提高设备的性价比和检测的可靠性。

 另外，闭环的贴装生产线控制一直是PCB组装梦寐以求的技术，全自动的机器视觉进行检测和控制，加上制程调控软件，与其它工艺进行数据反馈，可以及时的反映出设备和生产线的效能，找出生产线上的问题并加以纠正。

 越来越多的机器视觉检测系统将出现在电子组装生产线上，无论使用何种技术和硬件配置，制造商的应用是对供应商产品和技术的最终评估。
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