基于特殊结构光的BGA焊点气孔缺陷检测

发布时间：2016-12-20 15:12

  本文关键词：用概率神经网络进行结构损伤位置识别，，由笔耕文化传播整理发布。

《上海交通大学》 2008年

基于特殊结构光的BGA焊点气孔缺陷检测

袁肇飞  

【摘要】： BGA(球栅阵列)芯片是电子行业一种重要的SMT(表面安装技术)芯片,它很好的解决了芯片发展中芯片越来越小和I/O(输入/输出)端口急剧增加之间的矛盾。 BGA焊球与其它引脚形状相比,在适应多引脚数封装的能力、封装厚度、引脚刚性、回流焊时自对准能力和有效面积利用率等方面有着不可比拟的优势,但是对BGA封装质量特别是气孔缺陷的检测一直是一大难题。现有的方法主要采取X射线分层法,但这种方法成本太高。基于此,开发了一种简单的BGA焊点气孔缺陷的自动识别系统,采用计算机视觉的方法实现NG和OK的自动判定。 本文的研究内容和研究成果如下: 1)采用了特殊结构光源。同时用环形红色光和十字形绿色光发射二极管(LED)照明BGA芯片,由小球表面成像后产生一个红色圆环和一个绿色十字。这样在一幅图像中融入了更多信息,为检测打好了基础。 2)将数理统计原理应用于图像特征提取。在芯片定位二值化图像时,避免了单纯依靠阈值分割提取特征的缺陷。 3)对称Hough变换方法提取矩形。在提取芯片位置时,传统的几何参数提取方法采用提取直线图形,但是对于矩形中四条直线的检测不仅耗时、耗存储空间,而且鲁棒性也差,参数空间维数过高是该方法的主要缺点。而且得到的往往是几条孤立的直线。我们把芯片作为一个整体考虑,问题变成了直接对矩形的检测。对称Hough变换方法充分利用矩形的对称性能大大缩短计算时间,减小空间复杂度,从而提高效率。 4)首次提出对称性度量的概念。在对图像进行特征提取的过程中,考虑到图像的近似中心对称性质,提出将图像翻转后相减的结果作为对称度的量度,该方法还可以推广到其它类似的情况中,具有很好的参考价值。 5)首次将纹理频谱特征应用于神经网络。从能量的角度提取图像的纹理频谱特征,并成功应用于人工神经网络,解决了气孔位置、大小和频率复杂性的问题。 6)适用于不同光照条件和焦距变化,当外界光照条件和内部焦距参数发生变化时,通过训练新的图像,检测结果依然很好。 本文以特殊结构光照射下的BGA焊点为研究对象,在国内外现有的研究基础上,开发了BGA焊点气孔缺陷检测系统。本系统结构巧妙,算法简单,对今后的研究工作具有重要的指导意义。

【关键词】：
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TN405;TP274.4
【目录】：

摘要2-4

ABSTRACT4-10

第一章 BGA 芯片与表面安装技术概要10-19

1.1 先进封装技术的发展10

1.2 BGA（球栅阵列）芯片简介10-11

1.3 BGA 焊点缺陷问题11-12

1.3.1 几种典型焊点缺陷11-12

1.3.2 气孔缺陷12

1.4 BGA 检测国内外研究现状12-17

1.4.1 自动光学检测（Auto optical inspection, AOI）13-14

1.4.2 直射式X-射线检测14

1.4.3 X 射线分层法检测14-16

1.4.4 其他检测方法16-17

1.5 本文主要研究内容17-18

1.6 本章小节18-19

第二章 系统的总体设计19-28

2.1 机器视觉的基本原理19-20

2.2 系统的研究目标20-22

2.3 系统的总体结构22-27

2.3.1 硬件结构22-25

2.3.2 软件流程25-27

2.4 本章小结27-28

第三章 芯片定位与焊点分割28-40

3.1 芯片定位28-35

3.1.1 图片二值化28-29

3.1.2 膨胀与腐蚀29-30

3.1.3 边缘检测30-31

3.1.4 提取芯片矩形外轮廓31-35

3.2 目标图像分割35-39

3.3 本章小节39-40

第四章 特征提取算法研究40-55

4.1 彩色空间与变换40-42

4.1.1 可见光谱空间40

4.1.2 RGB 颜色空间40-41

4.1.3 LAB 颜色空间41-42

4.1.4 RGB 空间转换为LAB 空间并分离A 通道42

4.2 特征提取算法42-54

4.2.1 对称度42-45

4.2.2 圆度45-47

4.2.3 重心偏移47-48

4.2.4 模版匹配48-49

4.2.5 随机性纹理49-51

4.2.6 最大半径51-53

4.2.7 纹理频谱特征53-54

4.3 本章小节54-55

第五章 神经网络系统设计55-76

5.1 人工神经网络概述55-60

5.1.1 人工神经网络发展与特点55-56

5.1.2 BP 网络概述56-59

5.1.3 概率神经网络概述59-60

5.2 BP 网络设计60-67

5.2.1 BP 网络设计步骤60-62

5.2.2 BP 网络训练62-64

5.2.3 BP 网络检测64-67

5.3 概率神经网络设计67-70

5.3.1 概率神经网络设计步骤67-68

5.3.2 概率神经网络训练68-69

5.3.3 概率神经网络检测69-70

5.4 传统神经网络设计70-71

5.4.1 特征向量提取70

5.4.2 概率网络训练检测70-71

5.5 检测结果71-75

5.5.1 几种方法对比71-72

5.5.2 光照焦距条件变化72-73

5.5.3 GUI 界面介绍73-75

5.6 本章小节75-76

第六章 总结与展望76-78

6.1 工作总结76

6.2 展望76-78

参考文献78-81

致谢81-82

攻读硕士学位期间发表的学术论文82-84

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