工業產品的表面缺陷對產品的美感、舒適性和性能都有負面影響，因此生產企業對產品的表面缺陷進行及時的缺陷進行檢測，機器視覺的檢測方法可以克服人工檢測采樣率低、精度低、實時性差、效率低、勞動強度高等缺點，在現代工業中得到越來越廣泛的研究和應用。

表面檢測是機器視覺的延申，早期要昂貴的攝像機才能實現，現在借助AI算法設備成本廣為工廠接受，出現高速發展勢頭。我愛方案網與瑞芯微構建方案商生態，推動人臉識別應用向工業表面檢測領域滲透，已經有多款基于RK3399，3566/3568和最新3588強算力的邊緣計算主板和一體工業計算機進入智慧工廠項目。上期文章推薦了二十個表面檢測應用案例，幫助智能工廠設備制造商和系統集成商選型，快速導入表面檢測智能。本期重點介紹機器視覺：電子電路表面組裝(SMT缺陷類)檢測案例。

 

01 SMT缺陷檢測

 

電子電路表面組裝技術(SMT)，稱為表面貼裝或表面安裝技術。它是在印制電路板的表面或其它基板的表面上，通過回流焊或浸焊等方法加以焊接組裝的電路裝連技術。然而SMT貼片已經高度自動化，但是仍然不能避免IC偏移、金屬件斷腳、連接器變形、水晶極性反、撞落等缺陷，這些缺陷如果由人工進行檢測，就會速度慢且檢出率不高。尤其對于體積很小的電路板，更會加大檢測難度。

 

02 SMT缺陷檢測的難點及識別過程

 

① 缺陷種類很多，一種電路板從幾十種到幾百種缺陷，這對檢測人員要求很高；并且在檢測人員有崗位流動的情況下，要確保每個檢測人員達到合格水平是非常困難的。

② 對于體積小的電路板，上面的元器件及缺陷更加微小，人工檢測需要通過顯微鏡進行；檢測困難、耗時長且檢測難度大。

 

③ SMT產線的生產速度很快，每天達到成千上萬的數量，這要求對每個電路板的檢測時間要控制在數百毫秒或數秒內（具體時間以產線及SMT的復雜度有關），才能不影響產線生成速度并找出有缺陷的板子；

 

識別過程：硬件采用高分辨率工業相機自動對電路板拍照，對缺陷種類進行歸類、建立數據集并創建針對性的缺陷識別模型，最后采用AI視覺識別技術對高分辨率照片進行分析提取有缺陷對象。

 

 

03 SMT加工中用AOI檢測表面缺陷

 

AOI (Auto Optical Inspection) 就是自動光學辨識系統，現在已經被普遍應用在電子業的電路板組裝生產線的外觀檢查并取代以往的人工目檢作業

 

早期的時候AOI大多被拿來檢測IC封裝后的表面印刷是否有缺陷，隨著技術的演進，現在則被拿來用在SMT組裝線上檢測電路板上的零件焊錫組裝后的品質狀況，或是檢查錫膏印刷后是否符合標準。

 

AOI最大的優點就是可以取代以前SMT爐前、爐后的人工目檢作業，而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的貼片缺點。就如同人眼一般，AOI基本上也僅能執行物件的表面檢查，所以只要是物件表面上可以看得到的形狀，它都可以正確無誤的檢查出來，但對于藏在零件底下或是零件邊緣的焊點還是比較有難度的，當然現在有許多的AOI已經可以做到多角度的攝影來增加其對IC腳翹的檢出能力，并增加某些被遮蔽元件的攝影角度，以提供更多的檢出率，但效果總是不盡理想，難以達到100％的測試涵蓋率。

 

 

總結：

基于機器視覺的產品表面質量檢測在現代自動化生產中得到了越來越多的重視和應用，其檢測的準確程度會直接影響產品最終的質量優劣。伴隨著中國制造業的蓬勃發展，我國正變成國際機器視覺發展最活潑的區域之一。

 

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