38AOI技术在PCB制造领域的应用及发展.docx

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1、AOI技术在PCB制造领域的应用及发展姚立新 孙明睿(中国电子科技集团公司第45研究所,北京东燕郊 101601)摘要:本文总结了用在各类PCB生产环节检测的AOI系统,分析了各类AOI的结构及相关技术要素,以及将来AOI的发展前景。关键词:AOI,光路系统,运动控制,图像处理The application and development of AOI technique in PCB manufacturingYAO Lixin, Sun Mingrui(The 45th Institute of CETC, Beijing East Yanjiao,101601 China)Abstrac

2、t:In this article AOI systems used in many links of PCB production chain are introduced, many sorts of AOI configuration and technical element are anylyzed,and also the development prospect of AOI is presented.KeyWords: AOI, Optical System, Motion Control, Image Processing随着当今电子技术的发展以及各类电子产品等低能耗和小型化

3、要求,PCB的生产工艺技术也在不断地发展,PCB线条的尺寸和元器件的尺寸也在不断地减小。以前,产品生产后都要经过人眼在显微镜及荧光灯下检查,随着线条尺寸减小和排布密集程度提高以及元器件尺寸减小和贴装密度的提高,人工检查不堪重负,而且检查效率和速度也大大低于要求,这在很大程度上制约了PCB的质量和产量提高,成为PCB生产的一个瓶颈。AOI即是光学自动检测设备,它以光学成像的方式获取PCB板的数字图像,以高速图像采集处理卡处理图像,检测出PCB板上的各种缺陷,满足了生产线的检测需求。AOI技术的核心主要包括光学取像的光路系统,高精度的机械及运动控制系统和高速图像采集处理系统。根据系统架构和检测算法

4、的不同,它可以应用在PCB生产流程的很多道工序上。PCB的主要生产工序是:电镀覆铜刷板贴膜(或网印)曝光显影(用光绘底片)修板蚀刻接头镀金镀镍清洗电气通断检测SMT生产线元器件贴片。AOI主要用于检测生产中线条的短路、断路、污染、缺失等各种错误,其中在底片光绘、PCB裸板及焊接元器件环节都有可能出现错误,需要用到AOI设备,根据针对的检测对象不同,AOI的架构也有很大的不同。在PCB的大多数生产工序中都有出错的可能,都会在PCB板上有一定的反映,如果上一道工序的错误没有发现,带到了下一道工序,修正它所需的成本就会成倍增长,如果PCB板制成以后才发现错误,其修复成本将会是制成以前的几十倍,甚至报

5、废。当今PCB厂商的市场争夺也是越来越激烈,在扩产的同时如何有效地降低出错概率和废品率是他们孜孜追求的目标,甚至是要求零缺陷率,这种要求在传统的人工检测的情况下根本不可能实现,对于如何有效地提高PCB板的检测效率问题,AOI就在相应的各工序中发挥了重要的作用,下面根据AOI设备的主要组成部分阐述其架构及功能。一、 AOI的光路系统AOI可以应用于PCB制造的不同环节,相应设备上最大的差别就是光路系统的不同,主要是针对不同的检测对象,照明光源及取像系统有很大的不同,使得相应的设备架构也发生了很大变化。1、 底片检测中,线路的主要错误包括:断路,短路,缺口,尺寸错误,污染等问题。光绘底片一般是负片

6、,将它覆盖在涂胶的覆铜板上曝光显影后,光绘底片上透明的部分透过光线,使该部分胶变硬,不溶于溶剂,清洗后其下面的覆铜就保留了下来,形成了PCB板上的线条。因此,光绘底片上如果有错误,就会反映在PCB板的线路中。光绘片一般采用上面架设镜头和CCD,胶片放于高精度的玻璃承片台上,下面用均匀背光照明的方式实现,为了提高扫描速度,一般采用大尺寸线扫描CCD。背光可以采用均匀荧光照明,也可以采用LED的一定均匀排布达到均匀照明的效果,一般垂直往上的轴向照明效果最明显,有时候为了突出边缘效果,也加一定的侧光补光照明,其示意图如图1所示。图1 PCB底片AOI示意图2、 PCB板蚀刻清洗后检测时,主要缺陷包括

7、:短路、断路、缺口、针孔、铜渣、线宽线距孔环错误、特征遗漏等。这个环节的检测不同于光绘底片,针对同一批PCB板的光绘底片一般只需要抽检,以发现类似的系统性错误,并进行修正,而PCB板制作出来的中间环节较多,发生随机错误的机率大大增加,一般对品质要求高的厂商需要对产品全检。当今PCB生产线产量很高,线路密度也来越高,对AOI的要求,一方面需要提高成像的分辨率和精度,另一方面又要提高扫描和图像处理的速度,因此一般在该环节的AOI采用高速大尺寸线阵CCD或CCD阵列以及大视场、高精度的线扫描镜头作为成像部件,用高功率的卤素灯作为照明灯源,以线光纤光源传导到线路板上进行聚光照明,以实现高速曝光取像,随

8、着LED光源的飞速发展,因为其高亮度、长寿命及价格相对低廉,也逐渐被使用到AOI的照明中。因为线路板有一定的纹理和凹凸不平,在真空吸附板面的情况下,除了同轴光照明之外,一般还需要侧光配合进行补光照明,外层板比起内层板有更大的凹凸不平和加工误差,有时候还需要加一定的散光器件辅助照明,其原理图如图2所示。 图2 PCB裸板AOI示意图3、 SMT生产线是在PCB板上贴装各种电子元器件,AOI可以应用在SMT生产线的多个环节中,如锡膏印刷后,元器件贴放后和回流焊后。在焊膏印刷后的检测主要是检测焊膏的偏移、歪斜、焊膏不足以及溅锡和短路,因为焊膏缺陷会影响到后续的元器件贴装效果,而且贴装后再进行检测,会

9、有检查不到的死角,该环节的检测可以预防后道工序的潜在问题。元器件贴放后和回流焊后的检测可以检测到器件贴放的偏移、缺失、错误以及方向颠倒等问题。SMT的检测因为器件有一定的立体感,为了提高成像精度,一般采用面阵相机和成像镜头完成取像,该方式景深大,视场小,在进行图形匹配时也提高了准确度和速度,有时候还要加旁路相机取像,拟合出真实立体感的器件,采用的光源一般要做到各角度均匀照明,其中在焊膏检测中,有一种多角度的彩色光源系统,不同角度用不同颜色照明,根据焊膏反射回的颜色信息,来判断焊膏的饱满程度,如图3所示。图3 焊膏检测AOI示意图二、 机械结构和运动控制系统机械及运动控制相对来说是比较成熟的技术

10、,根据设备的结构不同,一般来说可分为以下几种结构:1、取像及照明系统固定不动,工作台作X向、Y向运动,带动被检测底片或线路板等通过取像装置下,X向与Y向运动结合,完成整幅PCB的扫描,其扫描动作如图4所示。Y向X向 图4 AOI工作台运动示意图该种方式因工作台要作X、Y方向的运动,占地面积较大,其取像及照明系统一般结构相对复杂,如中电集团第45研究所开发的PCB AOI JC-500机型,不仅工作台有闭环的运动控制,其取像系统也用步进电机带动,实现镜头与相机的独立运动,完成取像的自动调焦,光源系统也要实现自动聚焦及照明颜色的自动选择,以针对不同材质和颜色的PCB板,其机械结构较为庞大,运动控制

11、也较为复杂。2、工作台固定不动,取像及照明装置安放在一个可以作Y向运动的龙门机构上,在龙门机构可以整体作X方向的运动,以此完成整幅PCB的扫描,如图5所示。取像系统Y向X向图5 龙门式AOI结构示意图该种结构,龙门的整体运动和龙门轨道的运动完成X、Y两个方向的运动,一般其取像系统不会太庞大,大多见于SMT生产线的检测。SMT生产线上因取像精度问题,一般采用面阵相机加专门的环形LED照明,这种结构较为小巧,运动灵活,为了达到更好的照明效果,LED有时要加控制器实现频闪照明,以做到与取像同步,有效利用LED的峰值照明亮度。3、AOI系统也可以有一个固定不动的龙门机构,工作台在下方带动PCB板作Y向

12、运动,取像系统在龙门机构上沿X方向运动,完成PCB的整幅扫描,如图7所示。取像系统图6 固定龙门式AOI结构示意图该种系统因PCB板只在一个方向运动,光学系统在龙门轨道上完成另一个方向的运动,因此光学系统的固定是一个问题,如奥宝公司的Discovery AOI系列,因为灯源箱要将卤素灯的照明传递到前端的线光纤照明处,灯源箱和取像及照明系统要一起运动,结构较为庞大,为了系统稳定和高精度的运动,采用双龙门结构,一个龙门上固定取像照明系统,另一个龙门上固定灯源箱,用两个伺服电机带动同步运动。以上三种AOI设备的基本结构有差异,因此所针对的使用环节及运动控制也会有所差异,但是设备要做精确的扫描取像,X

13、、Y方向的运动控制必须保证严格的高速、匀速运动,上述的三种结构都必须采用伺服电加光栅尺的闭环控制方式实现X、Y方向的精确控制,在每个方向上伺服电机、旋转编码器、电机驱动器和光栅尺构成运动控制的速度反馈和位置反馈控制,其运动结构图如图7所示。运动控制卡电机驱动器伺服电机工作台光栅尺旋转编码器图7 X、Y向运动控制结构示意图三、图像处理系统图像处理技术是AOI系统的核心,算法的智能化和高速化是系统能在生产线上实用的保证。因为针对的PCB的生产环节不同,检测算法也不同。其中,针对PCB底片和PCB内外层裸板的检测算法相似,较为成熟的算法主要有DRC设计规则检验法,模板比较法和特征比较法,在该类系统中

14、,一般采用线扫描图像采集系统取像,图像精度高,数据量大,一般在采集的同时就要同时进行图像处理,在换幅扫描下一列图像时处理上一幅扫描产生的图像信息。针对SMT生产线的AOI,主要检测焊膏质量和贴装元件的错误、缺失等缺陷,一般是建立相应检测目标的模板库,设定匹配的位置偏移量大小及检测目标的匹配容许度,并设定完整的扫描检测路径,完成检测。1、PCB裸板的检测算法介绍在检测之前,还要有PCB板的标定算法,即首先要根据板上选定的几个固定特征对PCB板进行定位,确定其在工作台上上的位置和角度,并予以校正。1) DRC设计规则检验法设计规则检验法主要通过一定的算法,判断PCB板上的铜渣、焊盘尺寸违反、线条过

15、宽、线条过窄、小孔、鼠咬、间距尺寸违反等缺陷。PCB板设计好后,板上的线条宽度就已经确定,如果产生线路、线宽加工错误,一定大小的缺口或凸铜使线条和间距过小等问题,就会影响到PCB使用后的导电传输和互感等干扰问题。该检测算法就是在检测时,根据预先设定好的线宽、间距、缺口等各种缺陷的容许参数去比对图像,因图像的成像精度很高,获取的图像中的线条尺寸,按照成像倍率复原后,与加工文件几乎一致,如果出现上述缺陷,就会被检测出来。图8 DRC算法参数及检测示意图2)模板比较法 在设计规则检验法中为了提高检测和比对速度,所设的取像窗口有一定尺寸限制,如果超出了这个限制,缺陷就无法被识别。模板比较法主要用在较大

16、的缺陷如焊盘缺失、大铜渣、大缺口中,在这个算法中,为了提高计算速度,模板要进行一定比例的抽样,获取的图像也按取像倍率缩放到原模板大小,进行同样比例的抽样,再设定一定尺寸的窗口进行比对,确定的缺陷要还原回抽样之前的坐标系中去。图9 模板比较算法检测示意图3)特征比较法特征比较算法主要用来检测PCB板上的通断性错误。一般要将获取的图像和模板都进行一定的形态化处理,然后根据抽取得模板与实际图像的特征列表进行比对,特制点不同就表示改点存在错误。 图9 图像与模板差异示意图 以上算法是PCB裸板检测的主要算法,大多采用将图像处理用以FPGA为核心的采集处理卡进行硬件处理流程优化,以提高检测速度。2、SM

17、T板的检测算法在检测之前,先要根据板上的一些特征点对PCB板的位置和旋转角度等进行确定,为后续的校正做好准备。1)焊膏错误检测用在焊膏印刷后的AOI,主要用于检测焊膏的饱满程度,因为焊膏的缺失会导致后续元器件贴装质量不好,为成品板的质量埋下隐患。在这个环节的AOI,大体上有以下几种:一种是采用图3中所述的照明结构,根据各个角度反射回来的光线颜色不同来与模板库中存储的好的焊膏质量图进行比较,不符合规定的就需要重新补焊膏;另一种是采用一个垂直取像的相机和一个以上的斜照射相机,获取各个角度的焊膏图像,合成焊膏的三维图像进行分析;还有一种是采用线激光束扫描PCB板,根据返回图像上焊膏点与PCB板的扭曲

18、程度,通过一定的映射及对比算法,分析焊膏的高度,判断其印刷量是否达标。2) 回流焊后检测用在回流焊后的AOI,主要用来检测贴装元器件的缺失、偏移、颠倒、错误等缺陷,该处流程的算法主要是先建立相关元器件的模板库,并设定一定的图像获取路径,将获取的元器件图像与元件库中的一一比较,因为元器件焊接后有一定的高度,而且不同器件高度可能不同,在获取图像时可能会存在一定程度的模糊,有时候还需要将图像做一定的滤波处理。三、 总结 随着电子技术的不断发展,电脑、电视、手机等各种电子产品越来越轻薄化和小型化,PCB的生产也相应的线条越来越密,元器件贴装密度越来越高,生产工艺在不断地进步提高,以前以人工检测为主流的

19、检测受生理极限限制,已经不能适应技术发展的要求,AOI作为近二十年来才逐步登上历史舞台的新兴检测技术,正在PCB生产的各个领域、环节上发挥着越来越重要的作用,它有效地保障了生产的质量,节约了大量人力成本,而且它可以收集生产中缺陷的类型及数量并进行统计,对生产线上各环节的加工质量进行监控,并有效地帮助改善生产工艺中的问题。AOI还要在不断地提高检测分辨率的情况下提高检测速度,随着PCB生产技术的发展,以获得更长久的生命力。参考文献:1 R.Cohen.and G.Dishon. A Dedicated Multichip Module Automatic Optical Inspection S

20、ystem.http:/ieeexplore.ieee.org/xpl.IEEE/CHMT90IEMTSymposiumC. Washingtong,D.C.,USA:IEEExplore,1990,10:51-552Joao Francisco Borba and Jacques Facon. A Printed Circuit Board Automated Inspection System. Circuits and Systems,1995, Proceedings, Proceedings of the 38th Midwest Symposium on 6972, Vol 1.3

21、Ji-Joong Hong, Kyung-ja Park, Kyung-gu Kim,. Parallel Processing Machine Vision System for Bare PCB inspectionIndustrial Electronics society, 1998, IECon98 Proceedings of the 24 th, Annual Conference of the IEEE, 13461350, Vol 34孙明睿 李雪. 照明光源在AOI设计中的重要性及设计要素分析. 电子工业专用设备,2009,12:30-325 马吉权 . 基于图像处理与图像

22、识别的SMT焊点质量检测技术研究. 哈尔滨工业大学硕士学位论文,2005.6邴守东 . PCB自动光学检测仪工作台运动控制系统的研究. 华中科技大学硕士学位论文,2006.7胡水华 . SMT生产线中AOi系统的研究. 西安电子科技大学硕士学位论文,2005.8庄凯平. 自动光学产业产业设备发展趋势. 台湾工业技术研究院量测技术发展中心9Joseph L Vilella. 闭环大尺寸数字彩色AOI系统. SMT,2002,16(7):34-36.作者简介:姚立新作者简介:姚立新 :四十五所检测设备事业部主任,研究员。1989年毕业于西安电子科技大学。1989年至今一直从事半导体专用设备的研究与开发,对半导体及电子元器件专用设备的设计制造有深入研究。先后承担十多个课题,2004年任项目MCM 基板自动光学检测系统首席专家。2007年担任项目超声扫描检测系统首席专家。获得发明专利9项以及新型实用专利6项,获省部级科技进步奖多项。发表论文十多篇。通信地址:北京东燕郊开发区海油大街20号电话:13932627298 Email: ylx163mail孙明睿 : 四十五所检测设备事业部光学设计,工程师

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