PCB板作為現代電子設備的重要組成部分，是集成各種電子元器件的信息載體，在電子領域中有著廣泛的應用，其質量可直接影響到產品的性能。

而隨著電子科技技術的發展和電子制造業的發展，由于貼片元器件體積小，安裝密度大，這就要求PCB板的集成度進一步提高。

生產線的傳統檢測

在工業生產早期，產品的質量檢測主要靠人工來完成，并且這也是生產的最后一個環節。但是隨著制造業規?；妥詣踊陌l展，大規模的產品堆積，質檢員很難跟上檢測速度、配備多名質檢員，又不能隨著工單的數量機動配置。加之質檢任務的單調性和重復性，導致檢測水平良莠不齊，很難保證客戶的滿意度。外觀檢測是質檢環節中非常重要的一部分，對檢測的精度、效率、速度等方面都有很高的要求。PCB的內部工藝復雜，除了芯板結構層壓、鉆孔、布線外，還需要考慮埋置元件、表面涂飾、清潔和蝕刻等。由于對生產設備的精度和材料性能依賴程度高，一般在設計制作過程中，很容易出現以下各類問題：

PCB工藝邊設計不合理，導致設備無法貼裝。 PCB定位孔問題，導致設備不能準確、牢固地定位。 螺絲孔金屬化，導致過波峰焊后堵孔。 PCB焊盤問題，焊接時出現虛焊、移位、立碑，或焊點少錫。 Mark點設計問題，造成機器識別困難。 位號或極性標志缺失，位號顛倒，字符過大或過小等。 測試點、元件之間的距離放置不規范，可維修性差。

傳統的檢測采用人工檢測方法，容易漏檢、檢測速度慢、檢測時間長、成本高，已經逐漸不能夠滿足生產需要。為了保證電子產品的性能，PCB板缺陷檢測技術已經成為電子行業中非常關鍵的技術。

AI機器視覺檢測大勢所趨

隨著PCB日趨超薄型、高密度、細間距，PCB線路板上元器件上的線寬、間距等已經達到微米級，人工檢測已經遠不能滿足如此高精密度的檢測需求。

機器視覺檢測技術是建立在圖像處理算法的基礎上，通過數字圖像處理與模式識別的方法來實現，與傳統的人工檢測技術相比，提高了缺陷檢測的效率和準確度。

機器視覺系統一般采用CCD或CMOS工業相機攝取檢測圖像并轉化為數字信號，再通過計算機軟、硬件技術對圖像數字信號進行處理，從而得到所需要的各種目標圖像特征值，并由此實現零件識別或缺陷檢測等多種功能。

識別分類檢測

通過視覺檢測PCB外形、尺寸、內孔，與系統加載入的產品黑白特征圖匹配來識別板子的編號。

鉆孔編碼檢測

鉆孔記號根據編碼規則進行解碼。

焊盤外觀檢測

在PCB生產工藝中，顯影線后會出現焊盤蓋油的現象，在此工位及時的檢測發現問題，可減少后面的一系列工序，可節省成本。

字符讀取檢測

檢測PCB板字符碼形態是否符合標準，是否清晰無缺失，線條是否光滑無凸點，是否存在線體重合、重影、麻點、變形、色差、偏位、錯印等缺陷。

外觀檢測

機器視覺檢測技術，可以實現包括PCB、BGA、管腳和貼片檢測，以及焊點、元件缺失、方向錯誤等方面的完整性檢測。比如：PCB板表面是否有污漬、雜物、凹坑、錫渣殘留；表面字符和符號是否清晰；焊盤上錫是否均勻，等等。

機器視覺技術在PCB檢測上的應用

PCB檢測方案主要分為2D與3D兩類。2D可實現諸如短路、空焊、錫洞及少錫等多種缺陷檢測，針對不同種缺陷采用硬件種類及系統布局方案有所不同；而3D常用激光線掃/PMP等設備，既可實現輪廓掃描，亦可實現如細小的QFN、LGA元件檢測，二者應用場景及針對缺陷種類有所不同。

2D檢測

以電路板元器件檢測案例為例：

產品檢測

要求：

1、檢測電容是否漏裝，正負極是否貼反。

2、檢測連接器是否漏裝，正反是否裝反。

檢測原理

根據電容上面兩端印刷圖案的不同，通過機器視覺技術來區別它的正反差異，即電容極性。

檢測結果

合格產品檢測的結果

?一個電容裝反后檢測的結果

?漏裝一個電容后的檢測結果

3D檢測

針對PCB領域的3D檢測方案，業界主要采用激光線掃/正弦條紋PMP等方案實現。

激光線掃方案通常利用激光輪廓儀結合傳送機構（類似2D線陣檢測系統），實現PCB表面建模及自動檢測；

案例一：紐扣電池安裝到位檢測

圖左：電池安裝到位狀態，圖右：電池未安裝到位狀態

圖左：電池安裝到位狀態，圖右：電池未安裝到位狀態

案例二：電阻漏裝檢測

圖左：電阻正常焊接狀態，圖右：電阻漏焊狀態

圖左：電阻正常焊接狀態，圖右：電阻漏焊狀態

案例三：電阻撞歪檢測

圖左：電阻正常安裝狀態，圖右：電阻安裝撞歪狀態

圖左：電阻正常安裝狀態，圖右：電阻撞歪狀態

審核編輯：郭婷