QFP芯片貼裝定位的視覺檢測算法研究

姜利

(江蘇省常州技師學院，江蘇 常州 213032)

0 引言

隨著電子元件封裝向小型化、微型化、片式化等方向發展，表面組裝技術(SMT)便成為電子元器件組裝(又稱為貼裝)到印刷電路板(PCB)上的關鍵技術[1]，但由于表面組裝元件的類型目前尚無統一的國際標準，用于表面貼裝的元器件類型很多，所以不同封裝類型的元器件對應的定位和識別算法也不相同。QFP是指四周上有矩形引腳的芯片，是表面貼裝芯片中的典型元件類型。由于QFP元件引腳中存在一段彎折，致使在攝像機獲得的芯片圖像中針腳區域的灰度不一致，在輪廓提取后的芯片圖像中，出現針腳斷裂的情況，這給QFP芯片位置誤差檢測和引腳缺陷分析帶來很大困難。利用定向膨脹修復引腳的方法檢測QFP芯片[2]，常因耗時過長、效率低下而不滿足實際應用。文中試圖以QFP的幾何特征為依據，提出一種基于極點四邊形的QFP形位檢測算法，以實現QFP元件的位置誤差實時檢測，為智能視覺貼片機的研制提供重要參考依據。

選用7周齡清潔級SD雄性大鼠24只,由揚州大學比較醫學中心提供,許可證號：SCXK(蘇)2013-0011。隨機分為4組，每組6只。對照組(C)不運動，其余3組均進行一次性跑臺力竭運動，并于力竭后分別于即刻、24h、48h后宰殺(即E0、E24、E48組)，各組分離血清；并取下右側股四頭肌，一分為二，一份-80℃冰箱保存，待測AMPK、TSC2、mTOR的含量及變化，另一份立即用于冰凍切片，觀察肌纖維類型。

97 S7-200型PLC在破碎系統中的生產應用 ………………………………………………………… 林 斌

1 QFP芯片的幾何特征

鮮明的幾何特征是表面貼裝元件最基本的特點，只有抓住了這個關鍵點，視覺檢測工作才能高效地進行。SMT元器件定位的最終目的是把元件引腳同對應焊盤準確對應起來，因此沒有比從考慮元件腳的位置入手得到元件位置而完成元件定位來得更直觀和精確的方法。QFP形元件具有矩形的元件腳分布于元件的四周，QFP芯片具有兩個典型的幾何特征。

1)引腳等尺寸

QFP芯片的外形及主要參數，如圖1所示，所有引腳的尺寸都是相同的，相鄰引腳的間距也是相同的。

圖1 QFP芯片的外形及主要參數

利用4個極值點U(XU,Ymin)、R(Xmax,YR)、B(XB,Ymax)、L(Xmin,YL)和芯片轉角θ可以確定4條直線，如圖6所示。上側LU：y=kU(x-XU)+Ymin；下側LB：y=kB(x-XB)+Ymax；左側LL：y=kL(x-Xmin)+YL；右側LR：y=kR(x-Xmax)+YR。其中：kU=kB=atanθ；kR=kL=-1/atanθ。設定閾值d，如果芯片引腳頂部的點到本區域直線的距離小于給定的閾值，則將這些點存儲于集合Ω，形成4個關于芯片引腳頂部點的集合Ωi(i=1,2,3,4)。

對原始圖像(m,n)進行濾波處理并選用類間最大方差法(Otsu)[3]進行閾值分割，閾值為97，分割結果如圖3所示；然后再對目標區域像素進行八鄰域掃描提取圖像的邊緣輪廓，如圖4所示。

圖2 QFP芯片圖像

基于極點四邊形的QFP芯片圖像檢測流程的設計思路為，首先找出芯片圖像的4個極值點，連接極值點便得到極點四邊形，利用極點四邊形的轉角初步確定芯片的轉角，根據轉角和4個極值點可以確定4條直線，利用點到直線的距離提取芯片每側引腳頂點，運用推廣的最小二乘法對獲取的點集進行矩形擬合得到4條直線，由此4條直線便可計算出芯片中心坐標和芯片轉角；然后沿垂直于引腳的方向在距離引腳頂部1/3處畫標尺，沿標尺方向統計與標尺相交的點對數，所述的點對數就是引腳的個數，計算引腳間距判別引腳是否存在偏折。

2 基于極點四邊形的QFP芯片圖像檢測算法

QFP以上幾何特征使得用與芯片體相似的矩形作為掃描路徑來檢測引腳尺寸成為可能。只有在4條邊的引腳尺寸都相同的情況下，才能通過這種掃描路徑把南北方向和東西方向引腳的檢測統一起來進行處理。這樣既簡化了檢測過程，又提高了檢測的可靠性和快速性。

根據經驗，貼片機在貼裝過程中，QFP芯片在圖像中的位置和轉角始終在一定范圍內而不會有太大的變化。在此基礎上，對于(m,n)的QFP芯片圖像進行區域分割，上側：縱坐標y取值范圍為[1,m/4]；下側：縱坐標y取值范圍為[3m/4,m]；左側：橫坐標x取值范圍為[1,n/4]；右側：橫坐標x取值范圍為[3n/4,n]。在上述的4個區域內按照一定的規則提取4個極值點：L(Xmin,YL)、B(XB,Ymax)、U(XU,Ymin)、R(Xmax,YR)，將上述的4個極值點按U—R—B—L的順序依次相連，便得到極點四邊形，結果如圖5所示。在芯片不發生任何傾斜時，直線UR斜率的反正切就是極點四邊形的初始角度θ0；在芯片發生某個角度傾斜時，極點四邊形的轉角變為θAngle，由此可以初步計算出芯片的轉角θ=θAngle-θ0。

1)圖像預處理

QFP芯片頂端引腳指的是圖2中標出的引腳A-引腳D。由于QFP芯片的引腳是沿其芯片體中心線對稱分布的，所以芯片每條邊上的引腳極點可以形成平行四邊形ABCD，這里稱之為QFP芯片的極點四邊形。

圖3 分割結果

圖4 輪廓提取

采用復數矢量法對單元肋進行運動分析，通過設定驅動滑塊位移、速度來求得各個關節角位移、角速度。進行肋單元機構運動學分析時，首先按照矢量封閉多邊形列出復數矢量方程，再將肋單元分成3個回路進行分析，按照矢量封閉多邊形列出矢量方程。

實驗溫度下對不同濃度的Corten鋼試樣施加5MPa或不施加應力，通過腐蝕前后的稱重可以把金屬腐蝕速度表示成單位時間內單位金屬表面的重量變化。Corten鋼的腐蝕速率如表9所示。

（2）疊前道集資料的精細預處理是提高AVO檢測精度的關鍵。疊前道集資料處理必須進行高保真度、高信噪比和高分辨率的處理，尤其不能破壞地震振幅的相對關系。

圖5 QFP的極點四邊形

3)提取點集

2)粗定位

2)極點四邊形構成平行四邊形

圖6 過極值點4條直線

4)矩形擬合

對上步獲取的點集Ωi(i=1,2,3,4)，采用推廣的矩形最小二乘法進行邊緣擬合[4]。根據矩形相鄰兩邊斜率為互倒數、對邊斜率相等的關系設擬合方程為

圖7 QFP矩形擬合的結果

3 算法實現與結果分析

根據設計需要，采用Visual C++6.0作為開發平臺，利用該平臺提供的微軟基礎類庫MFC，構建了圖像數據的讀取、存儲、顯示，濾波處理，閾值分割，輪廓提取、邊界跟蹤，直線擬合，矩形擬合及圖像重心計算等函數[5]，其操作界面如圖8所示。將圖片通過“打開圖像”導入界面，依次點擊“濾波”、“閾值分割”、“QFP輪廓提取”、“QFP位置誤差檢測”，程序便會繪出圖8所示的擬合直線，其QFP元件位置偏差檢測結果為：Δx=-2，Δy=-2，轉角偏差Δθ=-9.9° 。該算法的運行時間為31 ms，檢測精度達到亞像素級；采用矩形擬合，消除了擬合直線相互獨立、互不相關的問題，檢測精度與實時性均滿足貼片機的需求。

圖8 QFP基于極點四邊形的檢測界面

4 結語

通過圖像預處理、粗定位、邊緣分割、精定位等步驟，利用基于極點四邊形的矩形擬合算法對QFP圖像進行了定位誤差的分析與計算。實驗結果表明：利用推廣的最小二乘法實現矩形擬合，保證了QFP元件4條邊的矩形特性，更精確地表達了芯片的位置誤差。該算法不但精度高，而且實時性較好，能夠很好地滿足貼片機高速、高精度的要求。