BGA芯片的高速高精度视觉检测与定位算法

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电子工艺技术第27卷第5期

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ElectronicsProcessTechnology2006年9月󰀂

󰀁󰀂SMT/PCB󰀂󰀁

BGA芯片的高速高精度视觉检测与定位算法

方晓胜,胡跃明,高红霞

(华南理工大学,广东󰀂广州󰀂510640)

摘󰀂要:针对高速高精度贴片机的计算机视觉检测与定位问题,研究了BGA芯片的图像识别对中问题。首先通过分析贴片机生产中BGA的识别任务,指出了实现BGA识别的关键;然后提出

了相应的实现算法的总体思想;接着对算法中要用到的点模式匹配算法作了大概的介绍;最后给出了算法的具体步骤。试验结果表明该算法在速度和精度上都能满足实际生产的需要,且相比点模式匹配算法,速度有了较大的提高。

关键词:BGA;视觉检测;点模式;贴片机;排序

中图分类号:TN6󰀂󰀂󰀂文献标识码:A󰀂󰀂󰀂文章编号:1001-3474(2006)05-0262-03

High-speedandHigh-precisionVisionDetection

andLocatingAlgorithmofBGA

FANGXiao-sheng,HUYue-ming,GAOHong-xia

(SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou󰀂510640,China)

Abstract:AccordingtothepositioninganddetectingproblemsofcomputervisioninthehighspeedandhighprecisionSMTplacemen,ttherecognitionarithmeticofBGAisresearched.ThepaperfirstlypointsoutthekeyoftherecognitionofBGAbyanalysingtherecognitiontasksintheprocessofSMTplacementproduction.Secondly,thecorrespondingimagerecognitionarithmeticframeisgiven.Thirdly,

thepointpatternmatchingusedinproposedarithmeticisdescribed.Finally,thearithmeticisgivenoutindetai.lTheresultdemonstratesthatthespeedandaccuracyofthearithmeticaregoodenoughtomeetthepracticalapplicationrequirements.Besidestha,tthearithmeticperformanceisbetterthanthepointpat󰀁ternmatchingarithmetic.

Keywords:BGA;Visiondetection;Pointpattern;SMTplacemen;tSortingDocumentCode:A󰀂󰀂󰀂ArticleID:1001-3474(2006)05-0262-03

󰀂󰀂贴片机是表面组装技术(SMT)中最为关键的设备,它通过吸取、位移、定位、放置等步骤,将表面贴装器件快速而准确地贴装到PCB板指定的焊盘位置。目前国内外普遍采用计算机视觉系统完成贴片

机生产中对贴装器件的检测和定位任务。如何针对不同类型芯片采用合适的图像识别算法满足贴装过程的实时性和高速高精度要求,是SMT设备国产化

[1]

进程中迫切需要解决的问题。特别对于多引脚、

基金项目:广东省自然科学基金博士科研启动基金项目(项目编号:No.05300182);2005年华南理工大学自然科学基金、国家

自然科学基金项目(项目编号:No.60374016);广东省粤港关键领域重点突破项目(项目编号:No.20041A01,No.TC05B372-1);广东省科技厅重大科技攻关专项项目(项目编号:No.2004A10403001);广东高校科技成果转化重大项目(项目编号:No.cgzhzd0403,No.cgzhzd0402)。

作者简介:方晓胜(1982-),女,硕士,主要从事计算机视觉应用方面的研究开发工作。2006年9月󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂方晓胜等:BGA芯片的高速高精度视觉检测与定位算法263

细间距的BGA(球栅阵列封装)芯片,其价格往往比较高,客户对其贴装的可靠性、识别正确率和误检率都要求很高,是视觉检测与定位的重点与难点。一般来说,贴片机中常用的图像定位算法有模板匹配和点模式匹配等。但模板匹配算法不仅需要建立模板图像,而且它的检测效率往往较低,角度计算精度也不够高,并难于处理图像伸缩、旋转等复杂情况下的定位问题,因此模板匹配算法在BGA定位

[2~5]

识别中并不适用。而点模式匹配算法虽然能将满足一定几何变换关系的同一场景的两幅图像中的点匹配成对,从而识别和定位物体,对检测特征点少的图像可以达到较好的效果;但用于检测特征点较多的图像,其运算量将会大大增加,不进行一定的优化,很难满足贴片机的实时性要求。

有鉴于此,本文从分析BGA芯片的检测和定位任务以及焊点排列特点出发,提出了一种BGA芯片检测与定位算法。实验结果表明该算法不仅满足了贴片机的速度和精度上的要求,而且相比于文献[6]中的算法,本文算法在性能上有了较大的提高。1󰀂算法分析

贴片机的视觉系统主要是通过图像识别算法,在贴装头运动过程中完成对贴装器件的检测和定位任务。对BGA芯片而言,检测阶段实质上是对BGA芯片焊球缺陷的检测,如焊球丢失、焊球过小或过大、焊球移位等;而定位阶段则是完成对BGA偏转角度的计算以及中心偏移量的计算。

其中焊球是否过小或过大以及焊球是否丢失的检测,可以直接在二值图像的基础上通过点分析获得焊球总数以及各个焊球的面积完成;BGA偏转角度和中心偏移量的计算,以及焊球是否移位的检测,则需要知道特定焊点的中心坐标。而各个焊点的中心坐标通常也是在二值图像的基础上通过点分析获得并保存在一个一维数组中的。但是由于点分析是按照行扫描的顺序进行的,因此当芯片发生偏转时,点分析所获得的各个焊点坐标在数组中的排序和实际引脚位置排序并不一致。这样,我们就无法获得特定焊球的坐标,焊球是否移位的检测就无法进行,同样地,由于BGA最外围四边和最里四边有可能存在焊球分布不对称的情况,因此芯片的中心就无法获得,从而芯片偏移量的计算也无法进行。

可见,BGA芯片识别的关键是对点分析所获得的各个焊点的坐标在一维数组中的存放顺序进行改进,使其和实际引脚位置排序一致。

作者所在项目组在文[6]和[7]中,采用不同的两种方法,实现了各个焊点的坐标在一维数组中的有序排列,从而完成了上述的BGA的检测和定位任务。其中文[6]采用优化了的点模式匹配算法,而文[7]则采用了二次分档链接排序算法。

本文结合点模式匹配和二次分档链接排序算法,在点分析的基础上,首先采用文献[6]中优化了的点模式匹配算法,获得芯片的精确偏转角度,接着利用已算得的芯片偏转角度,采用文献[7]中的算法对点分析所获得的各个焊点的坐标在一维数组中的存放顺序进行改进,使得各个焊点坐标在数组中的排序和实际引脚位置排序一致,实现芯片中心偏移量的计算以及焊点是否移位的检测,从而完成BGA芯片的检测与定位任务。2󰀂BGA图象识别算法及其实现2.1󰀂点模式匹配

点模式匹配是视觉测量中的一种新方法,它能够有效地解决两个点集间的几何不变量问题,完成两个图像中特征点集的匹配,对于图像伸缩、旋转、目标物体被部分遮挡等复杂情况下的位置测量,具有很高的鲁棒性。

点模式匹配的基本原理是对两个含有不同数量的点集P{p1,p2, ,pm}和Q{q1,q2, ,qm}确定一个配准G{dx,dy,f,󰀁}函数,使得在两个点集中尽可能多的点之间存在稳定的一一对应的关系,其中f是两幅图像的伸缩系数,󰀁是偏转角度,dx,dy分别是沿X轴和Y轴的位移。配准函数将点p=(xp,yp)映射为点q=(xq,yq),即满足:

xqdxfcos󰀁-fsin󰀁xp

q==G(p)=+

fsin󰀁󰀂fcos󰀁xpxqdy󰀂󰀂当将点模式匹配算法应用于BGA检测时,点集P就是根据BGA芯片基本信息建立的标准焊球中心坐标集,而点集Q则是由点分析所获得的BGA芯片的焊球坐标集。

优化了的点模式匹配算法的具体流程可以参见文献[6]。在本文算法中,并不需要匹配出所有的点,只需要匹配出一对匹配对,算得芯片的偏转角度即可。

2.2󰀂算法流程

本文算法具体流程如下。

(1)对原始BGA灰度图像f(x,y)取阈值T进T

T

264󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂电子工艺技术󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂第27卷第5期

行阈值分割得到二值图象F(x,y),即:

255,若f(x,y)!T

F(x,y)=

0,若f(x,y)[7]

其中阀值T采用迭代阀值选取算法获得。

(2)对二值图象F(x,y)进行点分析运算,得到所有焊点的中心坐标,存入一维数组中,同时计算各个焊点的面积以及焊点总数。

(3)由前面2.1介绍的点模式匹配算法计算芯片的偏转角度BGAAngle。

(4)将F(x,y)绕图像中心旋转一个角度BGAAngle,得到图像G(x,y),并分别计算各个焊点的坐标值绕图像中心旋转一个角度BGAAngle后的值。

(5)采用二次分档链接排序算法

[8]

(a)BGA焊球数目。

将计算所得的焊球总数,与BGA元件基本信息中提供的焊球数目进行比较,以判断焊球是否丢失。

(b)BGA焊球是否过小或过大。

将计算所得的焊球面积与预先设定的允许值相比较,以判断BGA焊球是否过大或过小。

(c)BGA焊球是否移位。

根据求得的各个焊球坐标计算相邻焊球间距,并逐一与预先设定的允许值比较,以判断焊球是否移位。

至此,整个BGA定位识别过程结束。

3󰀂试验结果

为了验证本文提出的BGA芯片检测与定位算法的有效性,我们选取BGA192,BGA272和BGA300三种芯片的不同偏转角度、不同时间拍摄的图片共100张,分别利用点模式匹配算法和本文算法进行了试验与分析。试验结果见表1。

表1󰀂实验结果比较

时间

t/ms

本文算法

点模式匹配算法

32186

角度识别精度󰀁/(%)0.0500.05

识别精度X、Y/mm0.0070.05

将焊点坐标

值按Y坐标升序重新排列。

该排序算法的思路是:首先,计算待排序数据关键字的最大值和最小值;然后根据待排序数据与最小值之间的关系,将待排序数据进行分∀档#并链接形成若干∀档#有序数据;最后,根据待排序数据与它们所在档的数据的最小值之间的关系,分别对已形成的各∀档#有序数据,再次进行分∀档#链接,以完成整个排序工作。

当待排序数据满足时O(󰀂M)∃O(N)时,该排序算法与排序数据分布无关,时间复杂度仅为O(N),而附加的存储空间开销却仅仅为N+󰀂M+2,同时排序速度明显优于快速排序法。其中N是排序数据个数,M是一次分档的档数。该算法已被文献[8]证明是可行有效的。

(6)取出各行的焊点坐标,并采用二次分档链接排序算法

[8]

󰀂󰀂由表1的分析结果可以得出:本文提出的BGA芯片视觉检测与定位算法,满足实际生产的要求,且相比于点模式匹配算法,不仅在速度上有了很大的提高,而且精度上也有了一定的改善。

4󰀂结束语

本文充分考虑了BGA芯片本身的整体对称性以及焊点排列的一致性,提出了一种BGA芯片检测与定位算法。该算法不仅充分利用了点模式匹配算法的高角度计算精度的优点,而且通过排序算法也弥补了多特征点时点模式匹配的高计算量的不足。实验和分析表明,该算法是一个简洁有效的方法。本文提出的算法,对多引脚细间距芯片检测具有重要的参考意义。参考文献:

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[3]󰀂张立华,徐文立.基于凸壳的透视变(下转第268页)

按X升序重新排列。至此,各个焊点

的坐标在一维数组中的排列顺序与实际引脚位置排

序一致。

(7)计算芯片的中心偏移。

(a)将具有对称点的各个焊点的坐标求和并取平均值,计算BGA的中心CenterX和CenterY。

(b)计算原图f(x,y)中BGA芯片的中心坐标X和Y。

(c)计算芯片的中心偏移BGAShiftX和BGASh󰀁iftY。

BGAShiftX=CenterX-X,

BGAShiftY=CenterY-Y󰀂

(8)BGA管脚缺陷检测。268󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂电子工艺技术󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂󰀂第27卷第5期

满足设计要求。并且电子设备的计算机辅助热设计还有待于进一步的完善和发展,应该与电子设备的结构设计有机地结合起来,两者兼顾才能从真正意义上提高产品的可靠性,缩短产品的开发时间。

上述这一例机箱热控方案的调整、筛选及优化过程,展现了利用软件进行电子设备热设计的全过程,为电子设备的热设计提供了一定的参考。FLO󰀁THERM和Icepak这两种软件都适用于电子电路设计和电子结构设计,但就热分析而言,由于两种软件中的模块类型的不同,FLOTHERM在模拟非六面体

图3󰀂箱体内加散热板模型

机箱是存在一定的困难。而Icepak的模块非常丰富,在建立模型时有一定的优势,可以完整、形象的模拟实体的形状。参考文献:

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收稿日期:2006-07-20

图4󰀂环境温度55&加散热片温度云图型不同(FLOTHERM软件是结构化网格,而Icepak

软件是非结构化网格),计算结果存在一定的差异(用两种软件计算该模型,最高温度相差44.4&)。根据实际情况调整模型物理结构(将达林顿管从机箱中移去),两种软件温度结果降幅相等(用FLO󰀁THERM软件计算温度降幅为47.9&,用Icepak软件计算温度降幅为50.1&)。在对模型进行热控制时,在FLOTHERM软件中在机箱左右两内壁加两片长为600mm,宽为70mm,底板厚为2mm,肋厚为2mm,肋高为30mm,齿间距为10mm的散热片,以增大散热面积;在Icepak软件中在在机箱中添加18层1mm厚的散热板,以增大散热面积,通过在两种软件中反复修改模型参数并进行计算对比,机箱最高温度均达到热设计要求(最高温度85&)。4󰀂结论

电子设备的热分析软件可以快速而准确地得到系统的热设计分析结果,模拟出设备的温度场分布,从而使设计者对设备的散热能力有直观、准确的了解,能及时发现设计中的问题并予以修改,使其能够(上接第264页)

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收稿日期:2006-07-05

invariant

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