虽然AOI检测技术在航天型号产品表贴印制板组件检测的使用还不成熟，且还有很多困难需要解决。但为提高产品的质量一致性和检测效率，AOI设备的使用已经迫在眉睫。如何将已经在民用产品成熟使用的AOI检测技术，成功地应用于航天电子产品表贴印制板组件检测，来取代人工目视检测的方法，提高产品的质量和生产效率是每一个航天电子产品生产企业面临的难题[1].
本研究选择航天型号产品表贴印制板组件中片式器件回流炉后的AOI检测这一重点，着重讨论炉后片式器件的AOI检测程序的设定要求及程序，统计分析检测误报、漏报较高的缺陷，并提出解决思路。
1 AOI技术原理
自动光学检测（AOI）技术，是利用光源相机获取图像，再将实际影像进行颜色和像素分析，并与模板影像特征进行对比，属于一种外观检测技术[2].AOI设备通过摄像头，用CCD照明光源从不同角度采集印制板电路板的图像，再利用设备自身的光学镜头将器件发射的光收集起来，最后通过软件的各种算法与之前储存的标准模板信息进行分析，判断印制板电路板组件的各种缺陷。
2 AOI技术在SMT生产中的应用
在SMT生产过程中，AOI技术具有印制板光板检测、焊膏印刷检测、元件检验和焊接后印制板组件检测等功能。AOI设备放置的位置不一样，其检测的侧重点也有所不同[3].将AOI设备放置于SMT生产线的丝印设备后，对印制板的印刷质量进行检测。将AOI设备放置于贴片设备后，对印制板的元器件贴装质量进行检测。将AOI设备放置于回流炉后，对印制板组件焊接的最终情况进行检测，该检测为SMT生产的最终检测，其他的检测均为过程控制检测。
3 航天型号产品表贴印制板组件片式器件检测标准
要想利用AOI设备进行印制板电路板组件检测，首先要了解检测的工艺标准，不同的检测标准对设备的程序设置是完全不同的。公司型号产品表贴贴装印制电路板组件检测依据的是科工集团的检测标准Q/QJB177《表面贴装印制电路板组装件装配质量检验工艺规范》[4].工艺规范中对片式器件的检测相关标准有两个方面要求，其一是片式器件焊接端与焊盘的相对位置标准，如图1所示：元器件沿Y向偏移，最小搭接量L应大于元器件焊接端长度T的75%;元器件沿X向偏移，侧面偏移A应小于或等于元器件焊接端宽度W的15%或焊盘宽度P的15%;元器件在焊盘上有旋转偏差，侧面偏移A应小于或等于元器件焊接端宽度W的15%或焊盘宽度P的15%其中的较小者，且不违反最小电气间隙。
其二是片式器件焊接点外观标准，焊点宽度C大于或等于元器件焊接端宽度W的75%,焊接端有良好的润湿，焊料偏少时焊点高度F大于三分之一元器件本体的高度H,焊料偏多时焊料超出焊盘或爬升至金属镀层的顶部，但不应接触元器件本体。侧面可焊接元器件焊点质量图例如图2所示。
4.片式器件焊接缺陷AOI检测程序的设定
4.1 片式器件AOI图像特征区域的识别
AOI设备检测流程中最为关键的步骤是如何设CG F置片式器件的检测区域和检测参数。为解决这一问题，首先要将片式器件在光学检测下的检测关键特征点转化为AOI设备图像中的特征区域。
根据Q/QJ1B77标准，片式器件焊点的光学检测有几个重要指标：焊锡应覆盖至少焊盘宽度的85%;爬锡高度至少为器件本体高度的33%;器件的上下边缘焊锡应有润湿。根据这几个特征建立片式器件的检查特征区域：电极区（内侧的两个矩形区域）、焊锡形态主检测区（图中最外侧的两个绿色矩形区域），器件侧面爬锡检测区（图中器件本体周围的四个小尺寸矩形框），如图3所示。
4.2 片式器件缺陷的AOI检测程序具体设定
根据公司以往生产数据统计并结合国内相关企业的数据，片式器件的焊接缺陷种类有，丢件（缺件）、错件、翻件、多锡、少锡、偏移和歪斜等。
4.2.1 片式器件的丢件和翻件检测
对于片式器件的丢件和翻件，可通过AOI生成图像的本体区域的灰度与正常情况不同进行检测，如出现丢件时，灰度值应接近255（接近白色）与正常情况差距很大，通过分析图像的本体区域的平均灰度值可以检测出该缺陷。
4.2.2 片式器件焊点少锡缺陷检测
少锡缺陷可分析AOI生成图像的主焊锡检测区域，对比与合格品的焊锡存在区域及焊锡在AOI下反应出的平均灰度值的不同来进行检测。需要对焊锡主检测区（图3中的最外侧两个绿色矩形）的面积、主检测区的灰度值进行设定。
4.2.3 片式器件偏移缺陷检测
片式器件的偏移是指器件在宽向水平、或者高向垂直偏出器件焊盘，可以通过分析器件中心偏移量，给出可接受的偏移量。
4.2.4 片式器件歪斜缺陷检测
片式器件的歪斜指器件不是水平或者垂直偏出焊盘，而是存在某个角度，它的分析难点在于虽然在某个角度方向超出焊盘的长度，超出了可接受范围，但分解到水平和垂直两个方向有可能在可接受的范围内，若仅用器件中心的偏移量的判断会出现漏报的情况。需要分析其他参数来弥补这个情况。
4.2.5 片式器件焊点多锡缺陷检测
多锡缺陷指器件焊盘上焊锡爬升到了器件的本体上，或者在器件可焊区域堆积过多造成润湿角超过了90°，可能会引起润湿不良。若焊锡未接触到器件本体或者润湿角未超过90°，均为可接受情况，与少锡一样，需要对焊锡主检测区（如图3所示的最外侧绿色矩形区域）进行分析。但在实际检测过程中可接受的多锡情况经常被认为是少锡或者丢件，造成设备误报。
4.2.6 片式器件错件检测
错件缺陷是指焊接的器件不是此位置应该焊接的器件，对于片式电容，若是封装一致但容值不同AOI设备无法识别此情况；对于片式电阻，通过分析本体字符的不同造成灰度值不同的特点，可以识别。主要需要分析器件本体字符在灰度处理后的图片与模板图片进行对比识别。
4.3 片式器件AOI设备检测数据统计
根据公司某种AOI设备对多个批次印制板组件的片式器件进行检测（统计近1年的SMT回流焊后AOI检测报告，共1 000余块印制板组件），得出设备对每种缺陷检测误报、漏报统计数据并进行分析：检测程序对片式器件的丢件、错件和偏移检测成功率较高，而对少锡、多锡、歪斜误报和漏报率较高。
5 片式器件检测缺陷误报和漏报率高原因分析及解决思路
5.1 片式器件少锡缺陷误报较高原因分析及解决思路
5.1.1 片式器件少锡缺陷误报较高原因分析
分析片式器件少锡缺陷的误报的主要原因为检测框的面积大小和平均灰度阈值的设置还不尽合理，使用了较小范围框参数值，对参数设置过于严格了，没找到工艺检测标准的边界条件，或者说检测边界条件不够准确，造成未容纳工艺检测标准的最低可接受条件。
5.1.2 降低片式器件少锡缺陷误报率高的思路
减少少锡缺陷检测误报率的最关键步骤是寻找到Q/QJ177标准对片式器件焊锡检测标准最低可接受条件所对应的AOI设备生成图像中检测框参数值。需要用更加合理的试验及数学推导方式来找到可接受的边界条件，优化检测框参数的设定。本次研究尝试着从两个方向寻找片式器件焊锡形态少锡情况下的最低可接受情况。其一是想办法制作刚好满足光学检测临界条件的片式器件样品，再用此样品在设备下生成检测图像，分析该图像的检测框相对应参数，从中得出检测框的参数阈值。
其二是通过制作不同焊锡情况的片式器件样品，并逐一在设备下检测生成图像，分析图像的检测框特征值与该器件在光学检测下特征值之间的关系，再利用该关系式来求出边界检测条件下对应的检测框参数值，作为阈值进行待测板相同器件的检测。
5.2片式器件歪斜检测漏报率高的原因分析及解决思路
5.2.1 片式器件歪斜检测漏报率较高原因分析
AOI设备检测片式器件歪斜是通过设定片式器件旋转角度的阈值来检测器件歪斜的，大于此角度阈值则为歪斜缺陷。由于Q/QJB177要求的器件歪斜长度不大于器件宽度的15%,经过多次试验，发现有器件旋转角度小于设备可设定的最小角度，而歪斜出焊盘的长度已经超出了器件宽度的15%的情况存在。对应公司航天型号产品检测使用的工艺标准而言，单单用一个旋转角度还不充分。漏报率高的原因即为设置参数不够全面，漏掉了一些小角度旋转的歪斜缺陷。
5.2.2 降低片式器件歪斜检测漏报率高的思路
通过观察片式器件小角度旋转（旋转角度小于设备可设置的极限情况）的样品，发现一个可以利用的位置，如图4所示。在图中片式器件本体的四个角有一个检测区域是用来检测MELF封装（圆柱体帽形端子元器件器件）上、下边焊锡润湿情况的检测框，如图4中内侧绿色区域上下的四个小矩形区域。在片式器件歪斜缺陷检测中，加入该四个小矩形检测框，即使器件发生小角度的歪斜，小矩形检测框内的平均灰度值会发生大的变化，如图4右侧图像所示。因为器件发生旋转时应该采集器件上下焊锡润湿情况的检测框（如图4左侧的四个小矩形检测框采集图像为暗色），采集到了一部分器件的电极区域（如图4中右侧上方的小矩形检测框内有很明显的亮色存在），由于器件电极区域的灰度值很大，一般情况要超过150,造成检测框平均灰度值的直线上升，较未旋转器件的检测框灰度值有很大的变化，这个变化的小矩形检测框正是我们可以利用的位置。
5.3 片式器件多锡缺陷误报率高原因分析及解决思路
5.3.1 片式器件多锡缺陷误报率高原因分析
分析片式器件多锡缺陷检测的误报主要是因为把器件两边焊锡润湿角度大于30°而小于90°（公司为防止润湿不良，将标准加严到润湿角部大于90°）的情况当作了缺陷。由于AOI设备的原理是回收反射的光线生成检测图像，最标准的片式器件两边的焊点润湿角小于30°，如图3所示，在设备生成图像中半月板几乎全部则为暗色（图3中最外侧检测框区域）。但当片式器件的润湿角大于30°时，其设备生成图像中会在半月板的暗色中出现亮色，当润湿角越接近90°，则亮色的面积及亮度越大（图5中最外侧矩形检测框区域）。
设备检测片式器件焊锡检测框阈值是该面积下的平均灰度值，而无法识别亮色区域出现的位置，当出现亮色时，平均灰度值会很快变大，与少锡缺陷设定的平均阈值接近就判定为少锡缺陷，其实实际情况为多锡缺陷或者可接受焊点。通过分析，得出只通过焊锡主检测框检测无法准确判定多锡缺陷，合格的焊点易被认为是少锡缺陷而出现误报情况，造成片式器件多锡缺陷误报率高的原因。
5.3.2 降低片式器件多锡缺陷误报高的思路
能不能针对多锡缺陷检测时，AOI分析图像特征为暗色区域中有亮色区域来制定解决方案。通过两种方式：一种是划定暗色区域与亮色区域的面积，再通过分析暗色与亮色的灰度差值来准确的判定多锡缺陷、合格情况，减少实际合格的焊点误认为少锡的状态；另一种是将靠近器件本体的可接受多锡的亮色部分过滤出来。
5.3.2.1 利用多锡情况时亮色与暗色的对比法分析
公司某AOI设备自带的检测算法，发现其中一种算法是用来检测印制板组件上导线焊接焊点的，它的原理利用找暗色区域（导线上的焊锡）和暗色区域中的亮色区域（导线的中间线芯）的灰度差值来分析焊点焊接形态。导线焊接焊点与片式器件多锡形态很相似，能否利用该算法作为片式器件焊锡检测算法的补充，来准确检测多锡情况，得出真实的多锡缺陷和可接受的多锡情况的检测方法。其他公司设备可寻找相应原理的检测算法即可。
首先需要判断是否为真实的少锡缺陷，若片式器件是真的少锡缺陷，则在图3所示的最外侧矩形检测框区域内不可能存在暗色中有亮色这一特点，直接判定为少锡既可。若图像存在暗色中包含亮色（如图5所示）则对片式器件增加上述检测算法进一步分析，划定暗色与亮色的区域，如图6所示，设备根据寻找的结果自动划定暗色区域的半径范围和亮色区域的半径范围（外面的圆为暗色区域，内部的为亮色区域），也可人为设定暗色和亮色区域的半径值。
再计算两个圆内的平均灰度值，最后求出差值。由于焊点润湿角大于90°后，其亮色区域的亮度会成倍提高，即亮色区域的平均灰度值会增大很多，只要差值的阈值设置合理则很容易检测出真实的多锡缺陷，从而减少了对润湿角在30°~90°之间的合格焊点误报。
5.3.2.2 去除可接受多锡情况下靠近本体亮色区域方式
利用将焊锡检测框中多锡产生的靠近器件本体边缘的亮色位置和区域去除的方式。将检测片式器件焊锡形态的检测框去除一部分，去除的位置和面积要根据实际的检测标准可接受多锡情况慎重选择。再选择过滤亮色的位置和面积后，可将可接受多锡与少锡缺陷分离开来，达到提高多锡检测的准确度，如图7所示，绿色框为焊锡检测框，而红色虚线区域即为可接受多锡情况的去除区域。在去除产生可接受多锡位置和面积后，再计算检测框内平均灰度值，即可达到提高检测准确度的目的。
6 结束语
本文以公司现有的某型号AOI设备为平台，对片式器件的AOI检测程序的设置给出了相应的参考标准，并针对几种误报、漏报较高的缺陷模式给出了对应的解决问题的思路。可以给其他航天企业应用AOI技术提供一定帮助。
