🎯機器視覺在PCB制造中的檢測應用

在PCB（印制電路板）制造流程中，從基材預處理到成品出廠，各類微小缺陷（如微米級線路偏差、隱形氣泡、焊盤氧化等）都可能直接導致電子設備失效。機器視覺憑借高精度成像、高速缺陷定位、可重復性強的優勢，已成為PCB全流程質量管控的核心技術，其主要檢測應用可覆蓋制造全環節，具體如下：

🎯一、基材預處理階段：基材表面缺陷檢測

PCB基材（多為覆銅板）的表面質量直接決定后續線路制作精度，此階段機器視覺的核心作用是篩選“合格基材”，避免缺陷流入下一工序：

• 檢測目標：基材表面的劃痕、凹陷、污漬、氧化斑、覆膜氣泡/褶皺、邊緣毛邊等；
• 技術特點：采用高分辨率線陣相機（通常2000萬像素以上）配合同軸光源（減少表面反光干擾），通過“標準基材圖像模板”與實時采集圖像的比對算法（如模板匹配、灰度差異分析），實現缺陷的自動識別與標記；
• 價值：避免因基材缺陷導致后續線路蝕刻不完整、阻焊層附著不良等問題，降低返工率。

🎯二、線路制作階段：線路精度與缺陷檢測

線路是PCB的“電流通道”，此階段需確保線路的尺寸精度、連通性、無短路/斷路，是PCB檢測的核心環節，主要分為“線路蝕刻后檢測”和“線路修補前復檢”：

1. 線路蝕刻后檢測

   • 檢測目標：線路短路（相鄰線路粘連）、線路斷路（局部蝕刻過度導致斷線）、線寬/線距偏差（超出設計公差，如設計0.1mm線寬實際0.08mm）、線路邊緣鋸齒（蝕刻不均勻）、焊盤偏移/變形；
   • 技術特點：采用“高倍光學鏡頭+環形低角度光源”（突出線路邊緣輪廓），結合亞像素級測量算法（精度可達±1μm），同時通過“連通性分析算法”排查斷路/短路——例如，向設計線路施加“虛擬電流路徑”，對比實時圖像中線路的連通性是否與設計一致；
   • 典型設備：在線式AOI（自動光學檢測）設備，可與蝕刻生產線聯動，實現“蝕刻-檢測-不合格品自動分流”的閉環。

2. 線路修補前復檢

   • 檢測目標：蝕刻后人工/機器修補的線路是否存在“修補過度”（如修補膏溢出導致短路）、“修補不完整”（斷路未修復）；
   • 技術特點：采用顯微級成像（100-200倍放大），配合偏振光源（區分基材與修補膏的光學差異），通過“修補區域圖像分割算法”定位修補位置，再與設計圖紙比對。

🎯三、鉆孔與導通孔加工階段：孔位與孔質量檢測

PCB需通過大量導通孔（如過孔、盲孔、埋孔）實現不同層線路的導通，孔的位置精度和內部質量直接影響“層間互聯”可靠性：

• 檢測目標：
  • 位置偏差：孔中心與設計坐標的偏移量（通常要求≤0.05mm）；
  • 孔徑偏差：實際孔徑與設計孔徑的差異（如設計0.3mm孔徑實際0.28mm）；
  • 孔內缺陷：孔內異物（鉆孔碎屑殘留）、孔壁粗糙（影響電鍍層附著）、孔偏斜（鉆孔角度偏差導致孔壁厚度不均）、孔未鉆透（盲孔變成“死孔”）；
• 技術特點：
  • 孔位/孔徑檢測：采用“頂視+側視雙相機”，頂視相機測位置/孔徑，側視相機（配合90°反射鏡）檢測孔的垂直度；
  • 孔內缺陷檢測：采用“背光成像法”（光源從PCB底部照射，孔內異物會阻擋光線形成陰影）或“ confocal 共聚焦成像”（獲取孔壁3D輪廓，識別粗糙度）；
• 價值：避免因孔缺陷導致后續電鍍不良（如孔內無銅）、元器件引腳無法插入，或使用中出現“接觸不良”。

🎯四、阻焊層與絲印階段：覆蓋層與標識檢測

阻焊層（綠色/黑色涂層）用于保護線路免受氧化和焊接短路，絲印（字符/符號）用于元器件裝配定位，此階段檢測聚焦“覆蓋完整性”與“標識清晰度”：

1. 阻焊層檢測

   • 檢測目標：阻焊層氣泡、脫落、劃傷、偏移（覆蓋到焊盤導致無法焊接）、漏涂（線路暴露易氧化）、顏色不均（可能影響絕緣性能）；
   • 技術特點：采用彩色相機配合漫反射光源（還原阻焊層真實顏色），通過“顏色閾值分割”和“邊緣輪廓比對”，識別漏涂/偏移，同時通過“灰度變化分析”捕捉氣泡（氣泡區域灰度與正常區域有差異）。

2. 絲印檢測

   • 檢測目標：絲印字符模糊、缺筆斷劃（如“R1”印成“R”）、字符偏移（與焊盤位置不匹配）、漏印、錯印（如“C2”印成“C3”）；
   • 技術特點：集成OCR（光學字符識別）算法，先通過“字符定位”鎖定絲印區域，再將識別結果與BOM（物料清單）中的元器件標識比對，同時通過“字符邊緣銳度分析”判斷是否模糊。

🎯五、成品裝配后階段：元器件焊接與裝配檢測

PCB成品需裝配電阻、電容、芯片等元器件，此階段檢測聚焦“焊接質量”與“裝配正確性”，是PCB出廠前的最后一道質量關：

• 檢測目標：
  • 焊接缺陷：虛焊（焊錫量不足，引腳與焊盤接觸不良）、假焊（焊錫未融化，僅表面粘連）、焊錫過多（導致相鄰引腳短路）、焊錫空洞（焊錫內部氣泡）；
  • 裝配缺陷：錯件（如將1kΩ電阻裝為10kΩ）、漏件（應裝元器件未裝）、反件（極性元器件方向裝反，如二極管正負極顛倒）、元器件偏移/傾斜；
• 技術特點：
  • 2D視覺：用于檢測錯件、漏件、反件（通過元器件外形、引腳數量、極性標識的圖像比對）；
  • 3D視覺（主流技術）：通過“結構光成像”或“激光三角測量”獲取焊接區域的3D高度信息，精準判斷焊錫量（虛焊/焊錫過多）、焊錫空洞（高度異常凹陷）；
• 典型設備：離線式3D AOI或SPI（焊膏檢測）設備，部分高端產線已實現“3D AOI+X-Ray”聯動（X-Ray用于檢測BGA芯片底部的焊接空洞，2D/3D視覺無法穿透芯片外殼）。

🎯機器視覺在PCB檢測中的核心價值

相較于傳統人工檢測（效率低、易疲勞、精度上限僅0.1mm），機器視覺的優勢體現在三方面：

1. 精度更高：可檢測微米級缺陷（如0.01mm的線路偏差），滿足高密度PCB（如手機PCB線距僅0.05mm）的檢測需求；
2. 效率更快：在線式AOI設備可實現“每秒1-2片PCB”的檢測速度，匹配PCB量產線的節拍（傳統人工每小時僅檢測20-30片）；
3. 數據可追溯：自動記錄每片PCB的缺陷位置、類型、數量，形成質量數據庫，助力產線優化（如某批次頻繁出現孔偏移，可追溯至鉆孔機參數異常）。

隨著PCB向“高密度、多層化、柔性化”發展（如IC載板線寬已達5μm），機器視覺正逐步融合AI算法（如深度學習用于復雜缺陷分類）、多光譜成像（區分不同材質缺陷），進一步提升檢測的智能化與覆蓋范圍。