自动识别覆铜板基材异物的方法
©梁秋果 2024-10-15 赞
文章主要研究了在不同的板厚孔径比下印制电路板通孔导电膜直接电镀铜的可靠性。利用扫描电子显微镜（SEM）观察在导电膜上电镀铜的微观形貌，背光测试检测在导电膜上短暂电镀铜的效果，热应力测试检测孔铜的耐热性能，并打切片分析直接电镀所得孔铜厚度及电镀均镀能力（Throwing Power）。
0 引言
目前，基材异物识别通过人工目检，存在检验难度大、漏检率高的问题。而且，人眼检验易疲劳，难以连续长时间检验。因此需要研发一种自动识别覆铜板基材异物装置和方法，降低检验的难度，提升异物检出的精度，提高检验效率。
1 自动识别装置选型
现有与覆铜板基材异物识别装置最接近的技术有：
（1）用于PCB缺陷检验的AOI检验仪（自动光学检测）：机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，测试的焊点与数据库中的合格参数进行比较，经过图像处理，检查出PCB上缺陷；
（2）CCD 检测仪：通过CCD部件，将物体的外观通过显示器来检测的仪器。CCD是一种半导体器件，能够把光学影像转化为数字信号。如果用CCD检验，需要配置高清摄像机及定制检验平台。这两种方法虽然可行，但开发成本高，需要几十万以上。自动识别装置可分为图像采集和图像分析两部分。
1.1 图像采集
图像采集方面，普遍应用摄像机影像拍摄。在生活中，还有一种常见的图像采集方法，就是平板扫描仪（见图1）。
那么，平板扫描仪作为图像采集工具的可行性如何呢？
首先，分辨率是否足够？使用平板扫描仪获取检测样品图像时，扫描分辨率为600 dpi（即该方向上每英寸（约25.4 mm）长度为600个像素并排排列），单个像素表示的实际长度为25.4÷600=0.0423 mm。对于IPC4101标准，覆铜板可接受的最小基材异物尺寸是0.13 mm。对应这个标准，基本可用。
第二，检验效率是否足够？扫描一个行程30 s内可完成，效率可接受。
第三，使用寿命是否足够？扫描仪为CCD感光器及LED照明系统，按目前行业技术水平正常使用寿命为1万小时以上，按每天连续工作8 h估算可正常使用3~5年，寿命也可接受。
1.2 图像分析
扫描仪作为图像采集设备可行，那如何实现扫描仪和电脑的对接呢？
首先由光源将光线照在检验的样品上，产生表示图像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。光学系统采集这些光线，将其聚焦在CCD上，由CCD将光信号转换为电信号，然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理，产生对应的数字信号输送给计算机。当机械传动机构在电路的控制下，带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动，将图稿全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到扫描仪中。计算机再通知扫描仪将图像传至计算机。
实现图像采集之后，通过电脑的软件运算，进行图像分析，实现覆铜板基材缺陷的识别。
电脑图像分析的方法是：获取到被测样品图像后，将图像转为灰度图像（灰度等级从0~255），然后统计求出每个灰度等级的点的数量，得到灰度直方图。为了便于观察转化为对数直方图，即图2中文字表明的蓝色曲线。然后根据预设阈值，比如阈值为50，那么log10（50）=1.699，即图2中文字表明的红色直线。那么，图2中文字表明的蓝色曲线低于红色直线的部分即为可能出现缺陷的部分。根据这个统计比对结果生成图，图中白色点表示前景，黑色表示背景（无缺陷），对图中的白色点进行连通性检测，求出连通区域的集合，然后对该集合进行筛选，只有大于最小缺陷长度且小于最大缺陷长度的缺陷会保留下来，其余结果将被删除。（注：值图为软件逻辑，无法图示）。
经过电脑识别，可圈出发现的基材异物，（见图3）。
1.3 测量准确性分析
1.3.1 使用标准黑点卡检验仪器测量准确性
（1）测试方法。
用仪器扫描N个黑点标准卡，能识别标准卡上的全部黑点，即是N×8个黑点。
黑点标准卡：1点：0.13 mm、0.25 mm、0.38 mm和0.50 mm各一；条纹：0.13 mm、0.25 mm、0.38 mm和0.50 mm各一，共8个黑点。
（2）测试结果（见表1）。
（3）测试结论。
用仪器扫描10个黑点标准卡，能识别标准卡上的全部黑点，共80个黑点，检出80个黑点/条纹。检出率100%。
1.3.2 使用蚀刻后的覆铜板样品检验仪器测量准确性
（1）测试方法。
取30张蚀刻后覆铜板样品，其中50%有异物，50%无异物；
结果评判：有异物为1，无异物为0。
（2）测量系统分析。
用MSA方法，分析检验仪器的结果和给出的标准结果的一致性，以及检验人员用检验仪器重复测量三次的结果一致性。
（3）测量系统分析结果。
设备和标准的一致性：0.888523；
检验人员一致性：0.9775；
该测量系统可以满足要求。
2 总结
针对覆铜板基材异物的特点，开发出自动识别覆铜板基材异物的装置和方法，用平板扫描仪进行图像采集，扫描仪与电脑对接，通过电脑的软件运算，进行图像分析，实现覆铜板基材缺陷的自动识别，提高了检出精度和检验效率。