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PCB的xray瑕疵检测

2026-06-02 04:50:13
行业:人工智能
载体:算法模型、Windows应用
技术:C++、Python、OpenCV、PyTorch

业务和功能介绍

业务定位
面向PCB制造商、SMT贴片厂及电子质检服务商,提供基于高分辨率X-ray成像的自动化无损检测方案,用于识别压合、焊接及内层结构中的隐蔽缺陷,避免故障板流入后续工序或成品市场。

核心功能
- BGA/LGA空焊虚焊检测:精准捕捉焊球内部气泡(空洞)比例、枕头效应及开路/短路。
- 埋盲孔与内层线路分析:可检内层铜箔断裂、叠孔错位、树脂填充不足等不易外观发现的问题。
-多层对位偏移量测:自动计算各层靶标偏移值,判断压合偏移是否超限。
- AI辅助判读:实时标记疑似缺陷,生成检测报告,支持与CAM设计数据比对。

项目实现

项目实现路径

1. 硬件搭建:选用微焦点或闭管X-ray源(分辨率≤5μm),搭配平板探测器与六轴联动治具,实现多角度倾斜扫描(±60°),可穿透多层板并清晰成像BGA底部及埋盲孔区域。

2. 图像采集与标定:通过运动控制卡同步采集透射图,利用标定模组校正几何畸变与像素响应不均,输出16bit灰度原始图像。

3. 缺陷识别算法:基于深度学习(如U-Net)分割焊球空洞、内层开路等特征,提取空洞率、偏移量等量化指标;配合传统图像处理(边缘检测、灰度直方图)区分虚焊与气泡。

4. 结果输出与追溯:搭建MES对接接口,输出含缺陷坐标、类型及切片验证图的检测报告,实现单板全链路质量追溯。

示例图片视频


北风吹来个毛
30天前活跃
方向: 人工智能-机器学习与深度学习、人工智能-计算机视觉与图像处理、
交付率:100.00%
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