基于机器视觉的电子元器件检测系统设计

基于机器视觉的电子元器件检测系统设计

王勇

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四川大千电子科技有限公司

摘要：现阶段，我国社会不断进步，随着信息技术的快速发展，电子产品更新速度大幅提升，各类电子元器更具集成化和微型化特点，进一步增加了电子元器件检测难度。在传统检测工作执行上，主要以目标检测手段应用为主，所得到的图像分辨率较低，信息量明显不足。为此，人们引进了基于机器视觉的电子元器件检测系统，对应的检测效率和质量大幅提升。

关键词：机器视觉；电子元器件；检测系统设计

引言

电子元器件是系统和组件的重要组成部分，提高电子元器件的可靠性是系统可靠运行的基础。在对产品发布之前需要对其可靠性的性能进行评估，因此需要对其进行可靠性试验。然而，在正常条件下对其进行试验所花费的成本是巨大的，特别是军用装备，可靠性要求更为严苛。因此需要研究一些试验方法来测试其可靠性指标。

1国产电子元器件现状

1996年7月，33个西方国家签署《瓦森纳协定》，开始了对中国长达20多年的出口限制，从高端电子元器件、高端制造设备、先进技术等方面限制中国半导体行业发展。2021年12月，计算机辅助设计软件也被纳入管控范围，西方国家对中国高端技术的限制日益加重。

西方国家对中国长期的技术封锁，虽然限制了中国半导体技术的快速发展，但也促使中国形成了最为完整的半导体产业链，从原材料到高端集成电路的每一个环节，从电阻电容到高端集成电路的所有分类都有中国企业的参与，具备了实现全产业链自主可控的工业基础。

半导体行业按生产流程可分为上游半导体材料、制造设备行业，中游半导体设计、制造、封装、测试行业，下游半导体终端应用行业，如图1所示。半导体终端应用行业中，大数据、5G、人工智能、智能汽车等技术在国内已成熟应用，华为、阿里、百度、比亚迪等多家企业均取得丰硕成果。半导体设计、加工行业中，华为海思麒麟芯片性能指标世界领先，飞腾中央处理器（CPU）、景嘉微图形处理器（GPU）和魂芯虽与国际最先进的产品相比仍有差距，但已可以满足大多数领域的使用要求，芯华章等企业已在号称“芯片之母”的电子设计自动电子设计自动化（EDA）软件上取得突破，中芯国际已有28纳米制程成熟生产工艺。在半导体封装领域，长电科技等企业的封装、测试技术已处于世界领先水平。半导体制造设备行业中，在极紫外（EUV）光刻机之外，蚀刻机等设备已接近世界领先水平，上海光机所在光刻机领域也已取得突破。在半导体原材料领域，中国拥有世界储量最大的稀土矿和先进的稀土提纯技术。

2可靠性试验方法

2.1高加速寿命试验

HALT的目标是确定器件、组件和系统的操作限制。这些是不同失效机制发生的极限，而不是在正常操作条件下发生的失效机制。此外，也应用极端应力条件来确定被测单元的所有潜在失效（和失效模式）。HALT主要用于产品的设计阶段，在典型的HALT试验中，产品（或组件）受到温度和振动（单独和组合）以及快速热转变（循环）和与产品实际使用相关的其他特定应力的影响。例如，在电子学中，HALT用于定位电路板故障的原因。这些试验通常包括在温度、振动和湿度下试验产品，但湿度对产品失效机理的影响需要较长的时间。因此，HALT只在两个主要应力下进行：温度和振动。

2.2加速寿命试验和加速老化试验

在许多情况下，ALT可能是评估产品是否满足预期的长期可靠性要求的唯一可行方法。ALT试验可以使用三种不同的方法进行。第一种方法是在正常操作条件下加速设备的“使用”，例如在典型的一天中只使用一小部分时间的产品；第二种是通过使样本承受比正常操作条件更严重的应力来加速故障；第三种是通过使表现出某种退化的单元（如金属的腐蚀和机械部件的磨损等）承受加速应力来进行。

最后一种方法称为ADT，利用从实验中获得的可靠性数据构建可靠性模型，然后通过统计和/或基于物理的推理程序预测产品在正常工作条件下的可靠性。推理过程的准确性对可靠性估计以及随后关于系统配置、保证和预防性维护计划的决策有深远的影响。具体而言，可靠性估计取决于两个因素：ALT模型和ALT试验计划的试验设计。一个好的模型可以为试验数据提供适当的拟合；这个好的模型可以在正常情况下实现准确的估计。同样，试验计划的优化设计，它决定了应力载荷（恒定应力、斜坡应力、循环应力）、试验样品的分配、应力水平的数量、最佳试验持续时间和其他试验变量，可以提高可靠性估计的准确性。

3基于机器视觉的电子元器件检测系统设计方案

3.1图像预处理

通常，传送带与相机之间往往会产生相对运动关系，受此影响，图像运动模糊问题难以规避，元器件检测工作也很难正常进行。针对上述问题的处理，常见方式有RGB色彩空间去除与HSV色彩空间去除等。RGB色彩空间是一种基于红、绿、蓝三原色的颜色模型，它是最常见的色彩空间。在RGB空间中，每个像素的颜色由红、绿、蓝3个分量组成，分别用一个8位二进制数表示，取值范围为0~255。RGB色彩空间去除就是将图像中的某些颜色去除，使其不再显示。方法是将要去除的颜色的RGB值设为0，即将其在图像中的像素值设为（0，0，0）。这样，图像中原本显示该颜色的像素就会变成黑色，从而实现去除该颜色的效果。

3.2MRAK点定位

PCB板内部涉及一些MARK点，当这些点位的实际位置得到明确后，图像处理效果能够进一步提升。因此，该检测系统设计工作者可依靠Hough圆变换检测算法，将MARK点的位置展示出来。Hough圆变换检测算法的应用主要是将图像内特定曲线区域与参数空间的点连在一起，为后续图像解析工作开展创造有利条件。总体来说，该系统应用Hough圆检测的难度极高，相关人员应做好该算法改进操作。首先，执行相对输入图像操作，制订具体的高斯滤波处理计划，之后实现图像的降采样操作。其次，依靠Sobel算子，实现对图像边缘信息的获取，提升图像边缘清晰度。再次，明确图像宽度和高度数值，在检测半径确定后，相关参数的取值范围也能得到相应展示。最后，相关人员应根据实际情况，了解领域半径内部的峰值检测内容。总体来说，在Hough圆检测帮助下，定位圆检测效率能够得到进一步提升。

3.3检测算法

受很多限制因素影响，技术人员只能依靠基于特征信息的匹配算法，执行具体的电子元器件检测任务。但从信息技术发展角度来说，工作人员可依靠尺度不变特征匹配算法，且该算法在图像旋转方面不会发生鲁棒变化。后续，相关技术工作者可针对尺度不变特点，开展匹配算法改良操作，打造新的加速稳健特征算法，提升匹配准确程度与速度。相较之下，加速稳健特征算法下的鲁棒性计算优势更加明显。实际设计任务执行时，设计者首先可针对具体像素点执行高斯滤波处理计划，打造具体的像素点矩阵。其次，制订积分图像和盒子滤波计划。从加速稳健特征算法应用角度来说，积分图像能够将二阶高斯微分模型卷积，转变为具体的图像加减形式。反观盒子滤波模板，构成上主要涉及多个矩形区域，研究人员可通过同一数值，完成矩形区域填充操作，使计算时间大幅缩短。再次，建立尺度空间。要想让图像尺寸始终处于稳定状态，图像尺寸空间建设显得尤为重要，以不同尺度为基础，了解图像特征点的具体情况。

结语

电子元器件检测工作的开展具有积极意义，除了能使企业了解电子元器件质量情况外，还能让相关产品质量得到合理维护。因此，相关部门和企业应提升对电子元器件检测工作开展的重视程度，建立完善的检测系统。截至目前，基于机器视觉的电子元器件检测系统建设模式极为常见，能够进一步提出稳健特征算法在检测领域中的应用，提升主体检测效率。

参考文献

[1]鄢京.基于机器视觉的电子元器件检测系统设计[J].自动化应用,2022(4):79-80,83.

[2]李宜真.电子元器件检测中的问题及其解决方式分析[J].电子产品可靠性与环境试验,2022,40(2):117-119.

[3]李娜,尚恒.军用电子元器件检测筛选中噪声源的设计[J].电子测试,2022,36(4):16-17,20.