Jutze-AOI算法实例及注意事项

整理文档很辛苦,赏杯茶钱您下走!

免费阅读已结束,点击下载阅读编辑剩下 ...

阅读已结束,您可以下载文档离线阅读编辑

资源描述

JutzeAOI算法实例及注意事项文中对部分关键参数做了限制要求,同时对算法应用原理做了演示。文中黑体部分为算法使用中需要重点注意的事项。为适应生产要求,目前程序中使用到的算法较多,且都频繁使用。如下:Ocv-binScaleDistance-L/Distance-WL-band-search/W-band-searchContours-findImage-matchConnexLead-boxRect-searchRangeDefect-finderGet-distancePattern-box下面我们将对这些算法在现有程序中的重要使用实例,和设置参数时有哪些注意点做阐述。Ocv-bin该工具主要用于检测元件极反,错件,损件,或定位坐标。在检测元件极反、错件时需要尤其谨慎小心。首先要知道的两点:每种物料的极反、错件所取得字符是固定不变的;并且各种物料所取错料字符,不会重复。极反和错件检测的所有合并窗口文字内容是一致的其次所取模板的质量也尤其重要,以下集中模板都不满足要求的:模板中包含异物模板字体被分割线切割模板文字残缺不全模板文字太过单一取模板窗口太大,包含其他不需要文字好的模板应该文字清晰,且易于人工识别;每个字符占一个模板格子;字符不能被分格切割,必须保证每个字符的完整性,原因在于模板对比时,每个分格是独立对比测试的。判定参数方面,除部分特殊物料,所有判定参数下限不得低于65.固定参数判定参数0201ESD物料55以上其他物料65以上ScaleScale是一个使用广泛,最基本的测试算法。算法使用Scale算法只有在正常贴装和不良间,检测处颜色亮度差异巨大或存在稳定界限时,才可使用。当此差异太小时,不推荐使用此算法。抽色在抽取亮度和颜色是可按以下方法操作。先找到元件本体,检测点底部亮度颜色的临界值此时可以选择两个临界值的中间值作为本体的抽色参数,这样可以确保这个值时安全的。检测框大小及判定参数在检测元件偏位时检测框大小位置需要注意,应该严格执行首先看看元件大小可看出元件大小约2000*2000(um),如果元件允许偏位80um,那么检测窗口大小位置及判定参数设置应该如下:在使用Scale测试偏位时,必须使用手动设置窗口大小。窗口宽度与百分比上下限差值的乘积即为元件偏位允许值,同时对应的其他检查窗口应该保持对称。这两点时Scale检测偏位的根本,如果不能保证以上两点,检测将没有意义。固定参数检测项目亮度值颜色抽取判定参数电阻错件炉前0~35;炉后0~30ALL50~100电容错件炉前35~255;炉后25~255ALL60~100电容缺件40~255ALL60~100ALL假焊0~225红色:0~60,蓝色:40~173视情况而定Distance-L/Distance-W算法使用使用Distance工具时,抽色设置非常重要,在选择抽色时需要仔细考量,正常情况下请不要随意更改。一个典型的例子,在炉前测试电阻缺件时,看看该如何抽色:1.测试元件内径此时必须将锡膏亮度颜色囊括在内(如亮度:50~255,颜色:所有颜色),当元件缺失时,测到就会是锡膏或焊盘的内径,这个值与电阻内径差别巨大。或者完全排除锡膏和焊盘的颜色(如亮度:175~255,颜色:红色:0~70),当元件缺失时,得不到测试结果,同样可准确测出缺件。2.测试元件外径测试外径必须排除掉锡膏颜色,所以在抽色时,亮度下限设置不得低于150,颜色可选过滤掉红色或不过滤(考虑到能元件边角泛蓝色)。炉后测试电阻缺件时又与炉前不同:测试内径测试内径时,必须包含焊锡颜色,亮度超过元件本体亮度即可(40~255,抽取所有颜色),这样,当元件缺件时测到的结果为焊盘的内径,与元件内径差值较大。如果不能包含焊锡颜色,将可能导致漏测。测试外径测试外径时,仅需过滤掉元件正常贴装时,有爬坡的锡膏的颜色,为保证检出,亮度设定为:60~255,颜色:所有颜色。当缺件时测到的为焊盘的外径,与元件外径差异较大。希望上面的例子能让大家对该算法有更好的理解。固定参数检测项目测量方法边界百分比亮度值颜色抽取判定参数0201电阻缺件内径50炉前50~255/175~255ALL/红色:0~70280~4800201电阻缺件内径30炉后40~255ALL330~4800201Chip缺件外径50炉前150~255ALL或红色:0~70520~6100201Chip缺件外径30炉后60~255ALL520~6101000269缺件外径30炉前150~255ALL或红色:0~70540~6251000269缺件外径30炉后60~255ALL540~625可以发现,如果检测框在锡膏上时,亮度需要设置到很低,颜色需要抽取所有颜色,原因在于过炉后的锡膏颜色和亮度都比较复杂多变,抽色需要尽量覆盖所有焊锡。L-band-search/W-band-search算法使用L-band-search/W-band-search通常用作焊盘定位,但也可用作偏位检测。由于没有类似Distance中的“边界半分比”的过滤设置,所以抽色时也需要注意,避免出现意想不到的结果。先来看下实例首要原则就是,抽色需要排除掉背景PCB的颜色及元件自身的颜色,在这个前提下尽量多的保留锡膏和焊盘的颜色。避免出现抽色不当,从而测试结果受元件自身影响,最终导致偏位漏测。如下图,测试输出的实际是元件的坐标,肯定会导致漏测。另外,带宽百分比,设置也需要符合实际情况,太大或太小都可能导致测试输出不准确。如图中,原本带宽百分比值为90,当设置为85时,结果出现很大偏差。如果使用该工具检测偏位,最好不要单独使用,还需使用其他工具先检测偏位,在使用该工具做再次确认,与用作焊盘定位不一样的是,判定参数需要做修改。工具的结果输出不同于Image-match使用um为单位,而是使用像素为单位,在设置时需要换算一下。如图中元件,偏位允许值为60um,那么判定参数应该设置为4,-4。Contours-find检测元件偏位的主要方法。算法使用通常用作Chip偏位检测,在使用时通常多个工具合并输出结果,窗口设置、判定参数、合并时得顺序,需要多加注意,避免混乱,同时合并的工具个数不易过多。抽色应尽量避免抽到背景和锡膏颜色。窗口设置所有此工具检测窗口应始终保持居中,大小保持一致,这一点可以在数值上体现出来,很容易检查。检测窗口的大小约为元件本身大小向外扩展偏移允许值的2倍比较合适。窗口太小可能导致偏位漏测,太大可能窗口内出现太多干扰物。判定参数所有合并的此工具的判定参数应该保持一致,模板大小应该符合元件实际大小,“容许差异%”应该符合元件越大,容许值越小的规则,“X允许,Y允许,角度”应严格按《元件偏位容差标准》设置,块参数视实际情况而定。检测窗口顺序由于使用此工具时,总是会有多个窗口合并检测,各个检测窗口抽色会有一定差异,此时需要对这些检测窗口排下序,排序的原则是:模板(抽色)的通用性越高的窗口越靠前,这样可以避免不该有的误报,减少调机错误。固定参数允许差异%元件大小允许差异%020110%04028%06036%≥2.0*.2.0mm5%≥3.0*.3.0mm4%≥4.0*.4.0mm3%块参数块数量一致性电容电阻23电感22或3其他物料视模板色块数量而定,不能为0视情况而定Image-match多用于提供坐标定位或元件本体不良确认。取模板时需要注意的是,目标物体必须在所取模板的中心,同时,所取模板应该有较明显的颜色亮度过度。判定可根据实际情况而定。ConnexConnex多用作测连锡,但有时可以用作测偏位,但无论哪种用途,亮度颜色抽取固定为默认值(亮度:0~255,颜色:ALL)。在测试连锡时,检测窗口宽度为两侧焊盘间距的1/2为宜,判定参数默认65,特殊情况,视情况而定检测偏位时,检测窗口宽度为元件偏位允许值,判定参数视检测框内元件本体色差而定。固定参数抽色:亮度:0~255,颜色:ALLLead-box算法使用主要用于IC、BTB等元件检测连锡和少锡该工具分为两部分:定位,自定义检测项目。首先点位引脚间距,引脚类型视实际情况而定,引脚根部%一般设置在80%或以上,其他无需做更改,接下来是引脚各部位颜色抽取。先攻击子窗口“本体不良”设置引脚大小,长度与引脚实际长度一致,位置必须居中。再选择参数“引脚根部搜索”,抽取元件引脚里侧元件的颜色,尽量过滤掉引脚与PCB颜色。接下来选择参数“引脚”,抽取引脚颜色,尽量过滤掉元件本体和锡膏焊锡(锡膏)颜色。再选着参数“焊锡”,抽取焊锡(锡膏)颜色,尽量过滤掉元件,引脚,PCB颜色最后选着参数“焊盘”,抽取焊锡(锡膏)和焊盘颜色,完全过滤掉PCB颜色,尽量过滤掉元件本体颜色定位完成后,可以在子窗口中自由添加需要的检测项目,选择相应的检测工具。如检测少锡或如检测连锡在子窗口中使用各种工具,与在正常情况下使用方法相同。Rect-search计算范围内符合要求的色块的长宽或面积,作为判定值;同时提供坐标输出。用于检测缺件,翻贴。算法使用算法本身的特点为,检测连续色块的长宽。用于检测翻贴:主要用于排插类元件。测试该元件TOP面中间的凸起部分,由于凸起部分的两端为斜坡,亮度很暗,同时偏蓝色,与凸起部分存在鲜明差异,所以只需过滤两端斜坡颜色就可得到凸起部分长度,达到检测目的。用于检测缺件:主要用于QFP,Chip料缺件检测。上图中可以看到有时QFP元件下方有非常大的接地焊盘,与元件差异很大,但在印刷锡膏后,锡膏与元件上的丝印文字颜色接近,采用Scale算法容易抽到文字,此时相对而言Rect-search算法更为保险。不管文字如何变化,只要文字存在间隙,在抽取本体颜色后,都不妨碍检测得到想要结果;在元件缺失时不管焊盘是否存在异物,色块总是会被中断,无法到达指定长度。另外还可使用此算法,在范围内查找指定大小的色块,如果色块长或宽超出设定值,则报出不良,这个可以在Chip料检测中得到很好应用,因为Chip料电极大小是很稳定的。Range计算范围内像素区域化后的色差最大值,作为判定参数。由于该算法对检测区域出现异样像素非常敏感,用于检测损件时个不错的选择;另外先现有的程序中也用于测试Chip料之间的错件。算法使用正常情况下电容,电阻元件本体部分色差很小,只有电感色差巨大,所以使用该算法检测电感和电容或电阻之间的错料。测试颜色较单一的元件测损件,该算法只有两处参数需要设置“MaxMinRange参数”使用默认即可,判定参数可根据实际情况设定。Defect-finder计算范围内符合要求的最大的色块的面积大小(单位为平方微米),作为判定参数。用于检测少锡,镀金边异物时不错的选择。Get-distance计算两个给定标示的横差,纵差,及角度,作为判定参数。但由于角度不能正确输出,可以不对角度做判定。主要用于大型元件角度偏位检测。算法使用前提是,元件有两个特殊、固定的结构或标示。如图中,先使用Image-match检测一端元件结构,输出向量Vector5使用Image-match检测另一端,输出向量Vector6再在Get-distance工具中调用这两个向量,计算其差异,再做判断由于不用对角度做判断,在角度上下限处设置为0即可。Pattern-box将范围内符合要求色块的块数,色块总面积,色块总周长作为判断值;或者提供一个“并”逻辑关系的框架,有其子工具来做不良判断,这与Lead-box类似。用于检测缺件,或异物。算法使用工具存在4个检测方式选项:其中:既存模板与OCV-bin工作方式一致实际图像查找色块,提供块数,周长,面积作为判断值查找到的图像未做修改实际图像1查找到的图像的锐角缺口被自动填充实际图像2查找到的图像的被自动填充为最小矩形通过“实际图像1”选项,可以很好的解决检测元件缺件,异物的问题。如检测Chip料,对模板大小,周长,面积做判断检测缺件或使用“实际图像2”提供并逻辑框架再添加子算法,做判断。如此处添加了2个子窗口,检测缺件。两个子窗口必须都通过,该工具才能检测通过子窗口:RECT-search算法子窗口:Sca

1 / 18
下载文档,编辑使用

©2015-2020 m.777doc.com 三七文档.

备案号:鲁ICP备2024069028号-1 客服联系 QQ:2149211541

×
保存成功