CN109079367A - 一种芯片智能焊接方法 - Google Patents

一种芯片智能焊接方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109079367A
CN109079367A CN201810810251.4A CN201810810251A CN109079367A CN 109079367 A CN109079367 A CN 109079367A CN 201810810251 A CN201810810251 A CN 201810810251A CN 109079367 A CN109079367 A CN 109079367A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
chip
welded
obtains
pixel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810810251.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109079367B (zh
Inventor
黄彪
闫冯军
汪永军
谭子坤
马千里
莫红飞
孙馨喆
徐勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongdian Technology (hefei) Micro Bo Information Development Co Ltd
Original Assignee
Zhongdian Technology (hefei) Micro Bo Information Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongdian Technology (hefei) Micro Bo Information Development Co Ltd filed Critical Zhongdian Technology (hefei) Micro Bo Information Development Co Ltd
Priority to CN201810810251.4A priority Critical patent/CN109079367B/zh
Publication of CN109079367A publication Critical patent/CN109079367A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109079367B publication Critical patent/CN109079367B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K37/00—Auxiliary devices or processes, not specially adapted to a procedure covered by only one of the preceding main groups
    • H—ELECTRICITY
    • H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • H05K—PRINTED CIRCUITS; CASINGS OR CONSTRUCTIONAL DETAILS OF ELECTRIC APPARATUS; MANUFACTURE OF ASSEMBLAGES OF ELECTRICAL COMPONENTS
    • H05K3/00—Apparatus or processes for manufacturing printed circuits
    • H05K3/30—Assembling printed circuits with electric components, e.g. with resistor
    • H05K3/32—Assembling printed circuits with electric components, e.g. with resistor electrically connecting electric components or wires to printed circuits
    • H05K3/34—Assembling printed circuits with electric components, e.g. with resistor electrically connecting electric components or wires to printed circuits by soldering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明适用于芯片技术领域，提供了一种芯片智能焊接方法，所述方法包括如下步骤：步骤S10，将待焊芯片和PCB板做预处理准备；步骤S20，通过第一摄像头获取待焊芯片的预设图像以及通过第二摄像头获取焊盘的预设图像；步骤S30，根据所述待焊芯片的预设图像以及焊盘的预设图像采用预设算法得到待焊芯片位移量；步骤S40，驱动装置根据所述待焊芯片位移量驱动机械手将待焊芯片移动到焊接区域。本发明提出了一种智能化、焊接准确、精度高的智能焊接方法。

Description

一种芯片智能焊接方法
技术领域
本发明属于电器设备技术领域，尤其涉及一种芯片智能焊接方法。
背景技术
人工智能技术处于日益发展中，其需求的各种电路板也随之日益增多。电路板上焊接芯片的焊接质量至关重要，其是影响电路板性能的一个极为重要的指标。很多引脚间距离近的芯片，以及BGA封装类的芯片在焊接中具有难度，如果焊接方法不够优越可能会造成芯片和电路板的浪费。因此，研究一种智能化、焊接准确、精度高的焊接方法至关重要。
目前芯片的焊接方法主要有手工焊接法、焊接设备辅助焊接法。手工焊接主要是操作者人工对准芯片在PCB板上的焊接位置，再通过焊锡丝进行焊接，此方法具有弊端：1、人工对准芯片在PCB板上的焊接位置具有误差，焊接失败比例较高；2、焊接处具有焊接痕迹、焊接点间不匀称导致焊接不美观。焊接设备辅助焊接法主要有：1、通过人工移动机器手使芯片对准PCB上的焊接位置进行焊接；2、通过芯片图像与PCB板焊盘图像对比寻找出相对位置，再自动移动机械手使芯片对准PCB板上的焊接位置；其中，焊接法1仍具有对准芯片在PCB板上的焊接位置存在误差的缺点；焊接法2通过图像比对法易受光线干扰导致对准不准确，可能存在一天的某个时间段对准准确，某一时间段对准不准确，进而影响焊接。
鉴于上述原因，有必要提供一种芯片智能焊接方法。
发明内容
本发明提供一种芯片智能焊接方法，旨在解决提出一种智能化、焊接准确、精度高的智能焊接方法。
本发明是这样实现的，提供一种芯片智能焊接方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S10，将待焊芯片和和PCB板做预处理准备；
步骤S20，通过第一摄像头获取待焊芯片的预设图像以及通过第二摄像头获取焊盘的预设图像；
步骤S30，根据所述待焊芯片的预设图像以及焊盘的预设图像采用预设算法得到待焊芯片位移量；
步骤S40，驱动装置根据所述待焊芯片位移量驱动机械手将待焊芯片移动到焊接区域。。
优选地，所述步骤S20包括：
步骤S21，通过所述第一摄像头获取待焊芯片底部的灰度图像f (x，y)，通过所述第二摄像头获取PCB板芯片焊接区域的灰度图像 f4(x，y)；
所述步骤S30包括：
步骤S31，根据所述灰度图像f(x，y)获取待焊芯片水平一侧引脚图像f2(x，y)以及竖直一侧引脚图像f3(x，y)，并获取所述待焊芯片的起始点坐标；
步骤S32，根据所述灰度图像f4(x，y)获取焊盘水平一侧焊盘图像f5(x，y)和竖直一侧焊盘图像f6(x，y)，并获取所述焊盘的起始点坐标；
步骤S33，对所述图像f2(x，y)和图像f3(x，y)采用预设算法进行运算得到像素扩大后的图像f7(x，y)和f8(x，y)以及对所述图像 f5(x，y)以及图像f6(x，y)采用预设算法进行运算得到像素扩大后的图像f9(x，y)和f10(x，y)；
步骤S34，分别对图像f7(x，y)和f9(x，y)以及f8(x，y)和图像f10(x，y)进行相位相关运算以得到水平位移量X和竖直位移量Y。
步骤S35，根据所述水平位移量X和竖直位移量Y以及待焊芯片的起始点坐标和焊盘的起始点坐标确定待焊芯片位移量。
优选地，所述步骤S21之后还包括：
步骤S211，对所述灰度图像f(x，y)进行检测以计算出所述待焊芯片的倾斜角度θ；
步骤S212，驱动装置驱动机械手对所述待焊芯片进行θ角度反向旋转；
步骤S213，所述第一摄像头获取待焊芯片反向旋转后的灰度图像f1(x，y)；
所述步骤S31包括：
根据所述灰度图像f1(x，y)获取待焊芯片水平方向的图像f2(x，y) 以及竖直方向的图像f3(x，y)，并获取所述待焊芯片的起始点坐标。
优选地，所述步骤S211包括：
步骤201，计算图像f(x，y)的2～N列所有像素的竖直方向灰度梯度，计算式：
步骤202，计算图像所有像素灰度值平均值，
计算式 其中，M×N为图像的大小；
步骤203，进行判断：如果Gy(x，y)＞P/2，则Gy(x，y)＝255，反之Gy(x，y)＝0；
步骤204，取检测出的一垂直边线的十个点，并根据每两个点求倾斜角度θn，对其中两个点(x0，y0)，(x1，y1)计算倾斜角度θ1：
步骤205，对计算出的9个倾斜角度进行排序，对中间的5个倾斜角度进行求均值运算，得出倾斜角度θ。
优选地，所述步骤S33包括：
步骤S331，对所述图像f2(x，y)和图像f3(x，y)采用三次多项式逼近法进行插值运算得到像素扩大后的图像f7(x，y)和f8(x，y) 以及对所述图像f5(x，y)以及图像f6(x，y)采用三次多项式逼近法进行插值运算得到像素扩大后的图像f9(x，y)和f10(x，y)。
优选地，所述步骤S331包括：
在图像f2(x，y)的每水平两像素间插入九个像素点，即f2(x，y)与 f2(x+1，y)间插入九个像素点，即f2(x+a，y)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6， 0.7，0.8，0.9；
则f2(x+a，y)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b， U(y3)＝b3-b2；
在图像f3(x，y)的每竖直两像素间插入九个像素点，即f3(x，y)与 f3(x，y+1)间插入九个像素点，即f3(x，y+a)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6， 0.7，0.8，0.9。
则f3(x，y+a)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b，U(y3)＝b3-b2。
优选地，所述步骤S331包括：
在图像f5(x，y)的每水平两像素间插入九个像素点，即f5(x，y)与 f5(x+1，y)间插入九个像素点，即f5(x+a，y)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6， 0.7，0.8，0.9；
则f5(x+a，y)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b，U(y3)＝b3-b2；
在图像f6(x，y)的每竖直两像素间插入九个像素点，即f6(x，y)与 f6(x，y+1)间插入九个像素点，即f6(x，y+a)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6， 0.7，0.8，0.9。
则f6(x，y+a)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b， U(y3)＝b3-b2。
优选地，所述步骤S34包括：
分别对f7(x，y)与f9(x，y)进行傅里叶变换，即：
其中，M×N为f7(x，y)与f9(x，y)的大小。
结合式上式计算f7(x，y)与f9(x，y)的互功率谱T：
式中，为F7(u，v)的复共轭，对T进行傅里叶反变换便可得到二维冲激函数δ(x，y)，该傅里叶反变换运算即为相位相关算法。二维冲激函数δ(x，y)，结果形成一个相关表面，表面上有一明显峰值，峰值坐标(x0，y0)即为图像间相对位移量。由于f7(x，y)与f9(x，y)间只有水平位移量，故所得(x0，y0)中y0＝0，x0即为f7(x，y)与f9(x，y)间的水平位移量X；
根据相同的方法再对f8(x，y)与f10(x，y)进行相位相关运算，通过二维冲激函数δ1(x1，y1)得出f8(x，y)与f10(x，y)间的竖直位移量Y。
优选地，所述步骤S10包括：
步骤S11，借助专用钢网或钢片为待焊芯片的引脚均匀涂上焊锡膏，机械手通过负压吸引的方式吸取待焊芯片有芯片标识一面
步骤S12，在焊接区域固定焊接PCB板，需要保证PCB板与机械手运动装置平行，并且PCB板芯片焊接区域焊盘1脚与机械手吸引的待焊芯片1脚方向保持一致。
优选地，所述驱动装置为步进电机。
本发明技术方案中，所述芯片智能焊接方法包括如下步骤：步骤 S10，将待焊芯片和PCB板做预处理准备；步骤S20，通过第一摄像头获取待焊芯片的预设图像以及通过第二摄像头获取焊盘的预设图像；步骤S30，根据所述待焊芯片的预设图像以及焊盘的预设图像采用预设算法得到待焊芯片位移量；步骤S40，驱动装置根据所述待焊芯片位移量驱动机械手将待焊芯片移动到焊接区域。本发明提出了一种智能化、焊接准确、精度高的智能焊接方法。
附图说明
图1是本发明芯片智能焊接方法一实施例的流程示意图；
图2所示为本发明实施例的获取待焊芯片底部的灰度图像；
图3所示为本发明实施例的获取机械手对待焊芯片进行反向旋转后的图像；
图4所示为本发明实施例的获取PCB板芯片焊接区域的灰度图像；
图5a-5b所示为本发明实施例的水平方向的芯片引脚、焊盘区域经过插值运算后图像；
图6a-6b所示为本发明实施例的竖直方向的芯片引脚、焊盘区域经过插值运算后图像；
图7所示为本发明实施例的实现硬件架构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提出一种芯片智能焊接方法，旨在解决提出一种智能化、焊接准确、精度高的智能焊接方法。
请参照图1，本发明一实施例中，所述芯片智能焊接方法包括如下步骤：
步骤S10，将待焊芯片和和PCB板做预处理准备；
步骤S20，通过第一摄像头获取待焊芯片的预设图像以及通过第二摄像头获取焊盘的预设图像；
步骤S30，根据所述待焊芯片的预设图像以及焊盘的预设图像采用预设算法得到待焊芯片位移量；
步骤S40，驱动装置根据所述待焊芯片位移量驱动机械手将待焊芯片移动到焊接区域。
具体地，本实施例中先将待焊芯片和和PCB板做预处理准备，以使待焊芯片与PCB板处于待焊状态。所述的预处理准备包括：
步骤S11，借助专用钢网或钢片为待焊芯片的引脚均匀涂上焊锡膏，机械手通过负压吸引的方式吸取待焊芯片有芯片标识一面
步骤S12，在焊接区域固定焊接PCB板，需要保证PCB板与机械手运动装置平行，并且PCB板芯片焊接区域焊盘1脚与机械手吸引的待焊芯片1脚方向保持一致。
进一步分别通过第一摄像头获取待焊芯片的预设图像以及通过第二摄像头获取焊盘的预设图像，通过待焊芯片的图像以及焊盘的图像，配合预设算法得到待焊芯片移动到焊盘焊接区域的位移量，最后可通过驱动装置驱动机械手按照该位移量将待焊芯片移动到焊接区域。其中，所述驱动装置为步进电机。
其中，参照图2和图4，在上一实施例的基础上，所述步骤S20 包括：
步骤S21，通过所述第一摄像头获取待焊芯片底部的灰度图像f (x，y)，通过所述第二摄像头获取PCB板芯片焊接区域的灰度图像 f4(x，y)；
所述步骤S30包括：
步骤S31，根据所述灰度图像f(x，y)获取待焊芯片水平一侧引脚图像f2(x，y)以及竖直一侧引脚图像f3(x，y)，并获取所述待焊芯片的起始点坐标；
步骤S32，根据所述灰度图像f4(x，y)获取焊盘水平一侧焊盘图像f5(x，y)和竖直一侧焊盘图像f6(x，y)，并获取所述焊盘的起始点坐标；
步骤S33，对所述图像f2(x，y)和图像f3(x，y)采用预设算法进行运算得到像素扩大后的图像f7(x，y)和f8(x，y)以及对所述图像 f5(x，y)以及图像f6(x，y)采用预设算法进行运算得到像素扩大后的图像f9(x，y)和f10(x，y)；
步骤S34，分别对图像f7(x，y)和f9(x，y)以及f8(x，y)和图像f10(x，y)进行相位相关运算以得到水平位移量X和竖直位移量Y。
步骤S35，根据所述水平位移量X和竖直位移量Y以及待焊芯片的起始点坐标和焊盘的起始点坐标确定待焊芯片位移量。
进一步地，参照图3，所述步骤S21之后还包括：
步骤S211，对所述灰度图像f(x，y)进行检测以计算出所述待焊芯片的倾斜角度θ；
步骤S212，驱动装置驱动机械手对所述待焊芯片进行θ角度反向旋转；
步骤S213，所述第一摄像头获取待焊芯片反向旋转后的灰度图像f1(x，y)；
所述步骤S31包括：
根据所述灰度图像f1(x，y)获取待焊芯片水平方向的图像f2(x，y) 以及竖直方向的图像f3(x，y)，并获取所述待焊芯片的起始点坐标。
具体地，所述倾斜角度θ的获取方式如下：
所述步骤S211包括：
步骤201，计算图像f(x，y)的2～N列所有像素的竖直方向灰度梯度，计算式：
步骤202，计算图像所有像素灰度值平均值，
计算式 其中，M×N为图像的大小；
步骤203，进行判断：如果Gy(x，y)＞P/2，则Gy(x，y)＝255，反之Gy(x，y)＝0；
步骤204，取检测出的一垂直边线的十个点，并根据每两个点求倾斜角度θn，对其中两个点(x0，y0)，(x1，y1)计算倾斜角度θ1：
步骤205，对计算出的9个倾斜角度进行排序，对中间的5个倾斜角度进行求均值运算，得出倾斜角度θ。
进一步地，参照图5a和图6a，所述步骤S33包括：
步骤S331，对所述图像f2(x，y)和图像f3(x，y)采用三次多项式逼近法进行插值运算得到像素扩大后的图像f7(x，y)和f8(x，y) 以及对所述图像f5(x，y)以及图像f6(x，y)采用三次多项式逼近法进行插值运算得到像素扩大后的图像f9(x，y)和f10(x，y)。
所述步骤S331包括：
在图像f2(x，y)的每水平两像素间插入九个像素点，即f2(x，y)与 f2(x+1，y)间插入九个像素点，即f2(x+a，y)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9；
则f2(x+a，y)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-262+1，U(y2)＝-b3+b2+b， U(y3)＝b3-b2；
在图像f3(x，y)的每竖直两像素间插入九个像素点，即f3(x，y)与 f3(x，y+1)间插入九个像素点，即f3(x，y+a)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6， 0.7，0.8，0.9。
则f3(x，y+a)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b，U(y3)＝b3-b2。
同理，采用上述的计算方法，对图像f5(x，y)、f6(x，y)用三次多项式逼近法进行插值运算，插值后的图像分别为f9(x，y)与f10(x，y)，如附图5b、6b所示。
进一步地，所述步骤S34包括：
分别对f7(x，y)与f9(x，y)进行傅里叶变换，即：
其中，M×N为f7(x，y)与f9(x，y)的大小。
结合式上式计算f7(x，y)与f9(x，y)的互功率谱T：
式中，为F7(u，v)的复共轭，对T进行傅里叶反变换便可得到二维冲激函数δ(x，y)，该傅里叶反变换运算即为相位相关算法。二维冲激函数δ(x，y)，结果形成一个相关表面，表面上有一明显峰值，峰值坐标(x0，y0)即为图像间相对位移量。由于f7(x，y)与f9(x，y)间只有水平位移量，故所得(x0，y0)中y0＝0，x0即为f7(x，y)与f9(x，y)间的水平位移量X；
根据相同的方法再对f8(x，y)与f10(x，y)进行相位相关运算，通过二维冲激函数δ1(x1，y1)得出f8(x，y)与f10(x，y)间的竖直位移量Y。
结合图7所示，说明本发明的实现硬件架构。在本发明中，摄像头的驱动、数字图像数据获取、数字图像数据运算、机械手的运动控制、加热控制等都集在一片中高端FPGA中予以完成。首先，FPGA 产生时序实现两个对摄像头的驱动，摄像头便实现对数字图像的采集并产生模拟信号，模拟信号经A/D转换后得到数字信号；而后FPGA 接收A/D转换后的图像数据；最后根据操作步骤对数字图像进行算法运算并控制步进电机驱动器实现对机械手的运动控制。同时FPGA 获取的数字图像数据将通过网络传输到上位机，上位机执行相关软件在界面上对数字图像予以显示，供用户查看。同时上位机可以发送用户命令至FPGA，FPGA根据命令控制整个焊接过程。当待焊芯片已通过机械手放置待焊区域时，在芯片附近的热敏电阻便采集温度，并通过温度采集电路把温度值传输至FPGA。FPGA根据温度值与接收的焊锡膏温度特性曲线数值完成整个闭环加热过程，即当需要加热时， FPGA控制继电器打开电加热和电磁阀，压缩空气通过打开的电磁阀加热后产生热风，当温度加热过快需要停止加热时，再控制继电器关闭电加热和电磁阀停止热吹风的产生；进而实现按照设定温度特性曲线数值进行加热。整个装置成本低，易于实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种芯片智能焊接方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤S10，将待焊芯片和PCB板做预处理准备；
步骤S20，通过第一摄像头获取待焊芯片的预设图像以及通过第二摄像头获取焊盘的预设图像；
步骤S30，根据所述待焊芯片的预设图像以及焊盘的预设图像采用预设算法得到待焊芯片位移量；
步骤S40，驱动装置根据所述待焊芯片位移量驱动机械手将待焊芯片移动到焊接区域。
2.根据权利要求1所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，
所述步骤S20包括：
步骤S21，通过所述第一摄像头获取待焊芯片底部的灰度图像f(x，y)，通过所述第二摄像头获取PCB板芯片焊接区域的灰度图像f4(x，y)；
所述步骤S30包括：
步骤S31，根据所述灰度图像f(x，y)获取待焊芯片水平一侧引脚图像f2(x，y)以及竖直一侧引脚图像f3(x，y)，并获取所述待焊芯片的起始点坐标；
步骤S32，根据所述灰度图像f4(x，y)获取焊盘水平一侧焊盘图像f5(x，y)和竖直一侧焊盘图像f6(x，y)，并获取所述焊盘的起始点坐标；
步骤S33，对所述图像f2(x，y)和图像f3(x，y)采用预设算法进行运算得到像素扩大后的图像f7(x，y)和f8(x，y)以及对所述图像f5(x，y)以及图像f6(x，y)采用预设算法进行运算得到像素扩大后的图像f9(x，y)和f10(x，y)；
步骤S34，分别对图像f7(x，y)和f9(x，y)以及f8(x，y)和图像f10(x，y)进行相位相关运算以得到水平位移量X和竖直位移量Y。
步骤S35，根据所述水平位移量X和竖直位移量Y以及待焊芯片的起始点坐标和焊盘的起始点坐标确定待焊芯片位移量。
3.根据权利要求2所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述步骤S21之后还包括：
步骤S211，对所述灰度图像f(x，y)进行检测以计算出所述待焊芯片的倾斜角度θ；
步骤S212，驱动装置驱动机械手对所述待焊芯片进行θ角度反向旋转；
步骤S213，所述第一摄像头获取待焊芯片反向旋转后的灰度图像f1(x，y)；
所述步骤S31包括：
根据所述灰度图像f1(x，y)获取待焊芯片水平方向的图像f2(x，y)以及竖直方向的图像f3(x，y)，并获取所述待焊芯片的起始点坐标。
4.根据权利要求3所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述步骤S211包括：
步骤201，计算图像f(x，y)的2～N列所有像素的竖直方向灰度梯度，计算式：
步骤202，计算图像所有像素灰度值平均值，计算式 其中，M×N为图像的大小；
步骤203，进行判断：如果Gy(x，y)＞P/2，则Gy(x，y)＝255，反之Gy(x，y)＝0；
步骤204，取检测出的一垂直边线的十个点，并根据每两个点求倾斜角度θn，对其中两个点(x0，y0)，(x1，y1)计算倾斜角度θ1：
步骤205，对计算出的9个倾斜角度进行排序，对中间的5个倾斜角度进行求均值运算，得出倾斜角度θ。
5.根据权利要求2所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述步骤S33包括：
步骤S331，对所述图像f2(x，y)和图像f3(x，y)采用三次多项式逼近法进行插值运算得到像素扩大后的图像f7(x，y)和f8(x，y)以及对所述图像f5(x，y)以及图像f6(x，y)采用三次多项式逼近法进行插值运算得到像素扩大后的图像f9(x，y)和f10(x，y)。
6.根据权利要求5所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述步骤S331包括：
在图像f2(x，y)的每水平两像素间插入九个像素点，即f2(x，y)与f2(x+1，y)间插入九个像素点，即f2(x+a，y)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9；
则f2(x+a，y)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b，U(y3)＝b3-b2；
在图像f3(x，y)的每竖直两像素间插入九个像素点，即f3(x，y)与f3(x，y+1)间插入九个像素点，即f3(x，y+a)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9。
则f3(x，y+a)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b，U(y3)＝b3-b2。
7.根据权利要求5所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述步骤S331包括：
在图像f5(x，y)的每水平两像素间插入九个像素点，即f5(x，y)与f5(x+1，y)间插入九个像素点，即f5(x+a，y)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9；
则f5(x+a，y)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b，U(y3)＝b3-b2；
在图像f6(x，y)的每竖直两像素间插入九个像素点，即f6(x，y)与f6(x，y+1)间插入九个像素点，即f6(x，y+a)，a＝0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9。
则f6(x，y+a)计算方法如下：
记式Wij＝U(xi)V(yj)，(i，j＝0，1，2，3)
其中，U(x0)＝-a3+2a2-a，U(x1)＝a3-2a2+1，U(x2)＝-a3+a2+a，U(x3)＝a3-a2；
U(y0)＝-b3+2b2-b，U(y1)＝b3-2b2+1，U(y2)＝-b3+b2+b，U(y3)＝b3-b2。
8.根据权利要求2所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述步骤S34包括：
分别对f7(x，y)与f9(x，y)进行傅里叶变换，即：
其中，M×N为f7(x，y)与f9(x，y)的大小。
结合式上式计算f7(x，y)与f9(x，y)的互功率谱T：
式中，为F7(u，v)的复共轭，对T进行傅里叶反变换便可得到二维冲激函数δ(x，y)，该傅里叶反变换运算即为相位相关算法。二维冲激函数δ(x，y)，结果形成一个相关表面，表面上有一明显峰值，峰值坐标(x0，y0)即为图像间相对位移量。由于f7(x，y)与f9(x，y)间只有水平位移量，故所得(x0，y0)中y0＝0，x0即为f7(x，y)与f9(x，y)间的水平位移量X；
根据相同的方法再对f8(x，y)与f10(x，y)进行相位相关运算，通过二维冲激函数δ1(x1，y1)得出f8(x，y)与f10(x，y)间的竖直位移量Y。
9.根据权利要求1所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述步骤S10包括：
步骤S11，借助专用钢网或钢片为待焊芯片的引脚均匀涂上焊锡膏，机械手通过负压吸引的方式吸取待焊芯片有芯片标识一面
步骤S12，在焊接区域固定焊接PCB板，需要保证PCB板与机械手运动装置平行，并且PCB板芯片焊接区域焊盘1脚与机械手吸引的待焊芯片1脚方向保持一致。
10.根据权利要求1～9任一项所述的芯片智能焊接方法，其特征在于，所述驱动装置为步进电机。
CN201810810251.4A 2018-07-23 2018-07-23 一种芯片智能焊接方法 Expired - Fee Related CN109079367B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810810251.4A CN109079367B (zh) 2018-07-23 2018-07-23 一种芯片智能焊接方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810810251.4A CN109079367B (zh) 2018-07-23 2018-07-23 一种芯片智能焊接方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109079367A true CN109079367A (zh) 2018-12-25
CN109079367B CN109079367B (zh) 2020-07-24

Family

ID=64838480

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810810251.4A Expired - Fee Related CN109079367B (zh) 2018-07-23 2018-07-23 一种芯片智能焊接方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109079367B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100072262A1 (en) * 2008-09-23 2010-03-25 Kabushiki Kaisha Shinkawa Wire bonding method
US20100230471A1 (en) * 2009-03-11 2010-09-16 Kabushiki Kaisha Toshiba Bonding method and bonding device
CN104009144A (zh) * 2014-04-22 2014-08-27 华南理工大学 大功率led共晶焊接中基板与芯片的匹配方法
CN104392950A (zh) * 2014-11-03 2015-03-04 西安工业大学 一种芯片焊点的定位方法
CN106486400A (zh) * 2015-08-31 2017-03-08 贝思瑞士股份公司 用于在基板的基板定位上安装设有凸块的半导体的方法
CN107504896A (zh) * 2017-08-11 2017-12-22 哈尔滨工业大学 一种基于点匹配的球形引脚元件的定位算法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100072262A1 (en) * 2008-09-23 2010-03-25 Kabushiki Kaisha Shinkawa Wire bonding method
US20100230471A1 (en) * 2009-03-11 2010-09-16 Kabushiki Kaisha Toshiba Bonding method and bonding device
CN104009144A (zh) * 2014-04-22 2014-08-27 华南理工大学 大功率led共晶焊接中基板与芯片的匹配方法
CN104392950A (zh) * 2014-11-03 2015-03-04 西安工业大学 一种芯片焊点的定位方法
CN106486400A (zh) * 2015-08-31 2017-03-08 贝思瑞士股份公司 用于在基板的基板定位上安装设有凸块的半导体的方法
CN107504896A (zh) * 2017-08-11 2017-12-22 哈尔滨工业大学 一种基于点匹配的球形引脚元件的定位算法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴川等: "芯片焊盘自动识别与定位方法的研究", 《计算机辅助设计与图形学学报》 *
钟雪灵等: "芯片焊接中焊点自动定位技术的研究", 《计算机工程与设计》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109079367B (zh) 2020-07-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105303807B (zh) 遥控器、可移动平台及其控制方法和系统以及无人飞行器
CN105488457B (zh) 摄影机运动控制系统在电影拍摄中的虚拟仿真方法及系统
CN207292469U (zh) 多姿态传感器云台装置、相机和无人机飞行器
CN104104787B (zh) 拍照方法、系统及手持设备
CN106713773A (zh) 一种拍摄控制方法及电子设备
KR101832346B1 (ko) 사용자 상호 장치 및 방법
TW201217123A (en) Parameters adjustment method of robotic arm system and adjustment apparatus
CN109129466A (zh) 一种用于立体定向机器人的主动视觉装置及其控制方法
CN103019375B (zh) 一种基于图像识别的光标控制方法及其系统
CN109794961A (zh) 机器人以及机器人系统
WO2022199539A1 (zh) 拍摄辅助设备、图像对采集的标定方法及电子设备
WO2020048461A1 (zh) 三维立体显示方法、终端设备及存储介质
CN109297409A (zh) 电池位移的识别定位装置及方法
Borkowski et al. Projecting rectified images in an augmented environment
CN103028802A (zh) 一种回流焊机温度控制方法
CN109079367A (zh) 一种芯片智能焊接方法
US20120287160A1 (en) Display device and rotation method of same
CN114760458A (zh) 高真实感增强现实演播室虚拟与现实相机轨迹同步的方法
CN107921643A (zh) 机器人系统
CN102990177B (zh) 一种提高自动焊锡机器人编程速度和精度的方法
CN114422696A (zh) 一种虚拟拍摄方法、装置及存储介质
CN105652561B (zh) 一种调焦方法及装置
CN104980663B (zh) 图像采集快速对焦的控制方法以及装置
CN117119294A (zh) 虚拟场景的拍摄方法、装置、设备、介质和程序
CN105527980B (zh) 双目视觉系统目标跟踪控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200724

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee