TWI804862B - 銲點缺陷檢測系統 - Google Patents
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Abstract
本發明係有關於一種銲點缺陷檢測系統,係主要於一檢測平台上架設有一檢測站,並於該檢測站上方設有一影像擷取單元,又使該影像擷取單元與一AI銲點缺陷辨識單元相連結,藉此,當一待檢測之印刷電路板成品通過檢測平台之檢測站時,以由影像擷取單元對其進行拍攝,再將拍攝到的影像傳送至AI銲點缺陷辨識單元,以快速精確地進行銲點缺陷檢測,當完成檢測後若為瑕疵品,則由回收單元自動回收,另將檢測結果傳送至一遠端監控單元進行記錄與統計分析,據此,以獲知該印刷電路板成品缺陷銲點發生比例等資訊,而適時進行修正改善及狀況排除者。
Description
本發明係有關於一種銲點缺陷檢測系統,尤指一種可快速精確完成對印刷電路板成品的銲點缺陷檢測,並自動將瑕疵品回收,及分析檢測結果後進行銲點改善等,以利提高產業競爭力之銲點缺陷檢測系統。
按,近年來隨著印刷電路板製造的電子產品需求不斷增加,使用通孔插裝技術〔Through-Hole Technology,簡稱THT〕安裝零件的印刷電路板成品〔Printed Circuit Board Assembly,簡稱PCBA〕需求也隨之增加。然在安裝零件及銲接時,可能會產生銲料橋接、銲料孔洞或銲料過多等銲點缺陷,而損害印刷電路板成品的功能。
因此,印刷電路板成品之不良銲點檢測係確保印刷電路板成品的品質重要環節,而現有印刷電路板成品之不良銲點檢測係以人工檢視為主,但人工檢視會因工作時間過長等因素,導致檢測品質下降,故有業者研發自動光學檢測〔AOI〕技術以期替代人工檢視,然該自動光學檢測技術於實施上對銲點檢測時間過長,從而拖慢產線速度及產能,以致難以應用於產線上。另現有人工檢視或自動光學檢測,當發現印刷電路板成品銲點不良時,仍須以人工方式將該為瑕疵品的印刷電路板成品挑除,不僅耗費人力成本,且易發生漏未將有
瑕疵之印刷電路板成品挑除情形。又現有印刷電路板成品的檢測工作於人工檢視或自動光學檢測有無不良銲點後,係未再對不良銲點發生情況進一步記錄及統計分析,以致現有印刷電路板成品發生不良銲點的情況仍頻繁發生,而對業者造成原料及生產成本等損失。
緣是,本發明人有鑑於現有印刷電路板成品之檢測技術於實施使用上仍有上述缺失,乃藉其多年於相關領域的製造及設計經驗和知識的輔佐,並經多方巧思,研創出本發明。
本發明係有關於一種銲點缺陷檢測系統,其主要目的係為了提供一種可快速精確完成對印刷電路板成品的銲點缺陷檢測,並自動將瑕疵品回收,及分析檢測結果後進行銲點改善等,以利提高產業競爭力之銲點缺陷檢測系統。
為了達到上述實施目的,本發明人乃研擬如下銲點缺陷檢測系統,係主要設有一檢測平台,並於該檢測平台上架設有一檢測站,又於該檢測站上設有一影像擷取單元,另使該影像擷取單元與一AI銲點缺陷辨識單元相連結,其中,該AI銲點缺陷辨識單元係取樣數個不良銲點之印刷電路板成品影像,而於該數個影像樣本係有對缺陷銲點特徵的標記,以供訓練該AI銲點缺陷辨識單元深度學習對缺陷銲點特徵的辨識功能,又該AI銲點缺陷辨識單元係由一深度學習目標檢測經典模組及一深度學習架構所組成,另設有一遠端監控單元,並使該遠端監控單元與該AI銲點缺陷辨識單元以有線或無線訊號連結,用以對檢測結果進行記錄及統計分析,以將銲點缺陷狀況排除。
如上所述之銲點缺陷檢測系統,其中,該檢測平台係為一帶式輸送機,乃於該帶式輸送機之機體上設有一輸送帶及一輸送動力源,並使該輸送
帶與該輸送動力源傳動連結,又該輸送帶二端係分別形成一入口端及一出口端,且使該檢測站架設於該輸送帶的入口端及出口端間,另於該檢測站設置有一到位感測器,並使該到位感測器與該輸送動力源及影像擷取單元以有線或無線訊號連結,另使該輸送動力源與該AI銲點缺陷辨識單元以有線或無線訊號連結。
如上所述之銲點缺陷檢測系統,其中,該銲點缺陷檢測系統係進一步包含有一回收單元,乃使該回收單元裝設於該檢測平台,而位於該檢測站後方,該回收單元係包含有一機械手臂及一集收盒,並使該機械手臂與該集收盒分別設置於該檢測平台的相對二側,另使該機械手臂與該AI銲點缺陷辨識單元以有線或無線訊號連結。
藉此,當本發明於使用實施時,當一待檢測之印刷電路板成品通過檢測平台之檢測站時,係由影像擷取單元對其進行拍攝,再將拍攝到的影像傳送至AI銲點缺陷辨識單元,以快速精確地進行銲點缺陷檢測,當完成檢測後若為瑕疵品,則由回收單元自動回收,另將檢測結果傳送至一遠端監控單元進行記錄與統計分析,據此,以獲知該印刷電路板成品缺陷銲點發生比例等資訊,而適時進行修正改善及狀況排除者。
1:檢測平台
11:機體
12:輸送帶
13:輸送動力源
14:檢測站
15:到位感測器
2:影像擷取單元
3:AI銲點缺陷辨識單元
4:遠端監控單元
5:回收單元
51:機械手臂
52:集收盒
6:印刷電路板成品
第一圖:本發明之立體圖
第二圖:本發明之俯視圖
第三圖:本發明之使用狀態圖
而為令本發明之技術手段及其所能達成之效果,能夠有更完整且清楚的揭露,茲詳細說明如下,請一併參閱揭露之圖式及圖號:
首先,請參閱第一、二圖所示,為本發明之銲點缺陷檢測系統,係包含:一檢測平台(1),係可為一帶式輸送機,乃於該帶式輸送機之機體(11)上設有一輸送帶(12)及一輸送動力源(13),並使該輸送帶(12)與該輸送動力源(13)傳動連結,又使該檢測平台(1)於輸送帶(12)二端分別形成一入口端及一出口端,且於該輸送帶(12)的入口端及出口端間架設有一檢測站(14),另於該檢測站(14)設置有一到位感測器(15),該到位感測器(15)可為紅外線感測器,並使該到位感測器(15)與該輸送動力源(13)以有線或無線訊號連結;一影像擷取單元(2),係可為一工業相機,乃使該影像擷取單元(2)裝設於該檢測平台(1)之檢測站(14)處,並位於該檢測平台(1)之輸送帶(12)上方,且使該影像擷取單元(2)與該到位感測器(15)以有線或無線訊號連結;一AI銲點缺陷辨識單元(3),係與該影像擷取單元(2)以有線或無線訊號連結,以接收該影像擷取單元(2)上傳之影像,並使該AI銲點缺陷辨識單元(3)與該檢測平台(1)之輸送動力源(13)及以有線或無線訊號連結,該AI銲點缺陷辨識單元(3)係由一深度學習目標檢測經典模組〔Faster R-CNN〕及一Google的深度學習架構〔Inception V2〕所組成,乃取樣數個不良銲點之印刷電路板成品〔PCBA〕影像,再於該數個影像樣本中加上對銲料孔洞、銲料過多或銲料橋接造成之錫洞、錫尖及短路等缺陷銲點特徵的標記,以利用該數個影像樣本訓練該AI銲點缺陷辨識單元(3)深度學習到對該缺陷銲點特徵的辨識功能;一遠端監控單元(4),係可為一桌上型電腦、筆記型電腦、平板電腦或智慧型手機等,與該AI銲點缺陷辨識單元(3)以有線或無線訊號連結,以於該遠端監控單元(4)之螢幕顯示檢測結果,並將檢測結果記錄於該遠端監控單元(4)之資料庫,以對檢測結果進行統計分析;
一回收單元(5),係裝設於該檢測平台(1)之機體(11)上,並位於該檢測平台(1)之檢測站(14)及出口端間,而位於該檢測站(14)後方,乃包含有一機械手臂(51)及一集收盒(52),係使該機械手臂(51)與集收盒(52)分別設置於該檢測平台(1)的相對二側,另使該回收單元(5)之機械手臂(51)及該檢測平台(1)之輸送動力源(13)與該AI銲點缺陷辨識單元(3)以有線或無線訊號連結。
據此,當使用實施時,係將待檢測之印刷電路板成品(6)放置於本發明之檢測平台(1)的輸送帶(12)上,以由該檢測平台(1)的入口端往檢測站(14)方向輸送,當該待檢測之印刷電路板成品(6)行進至檢測站(14)時,設置於該檢測站(14)處之到位感測器(15)係偵測到該待檢測之印刷電路板成品(6)的到達,而驅使相連結之輸送動力源(13)暫停作動,以使該待檢測之印刷電路板成品(6)停止於該檢測站(14)處。當該待檢測之印刷電路板成品(6)暫停於檢測站(14)時,該到位感測器(15)係會驅使相連結之影像擷取單元(2)對該待檢測之印刷電路板成品(6)進行拍攝,並將拍攝獲得影像上傳至本發明之AI銲點缺陷辨識單元(3),此時,該AI銲點缺陷辨識單元(3)便會對該待檢測之印刷電路板成品(6)影像進行對錫洞、錫尖及短路等缺陷銲點的特徵辨識,以於0.5秒內快速精確地檢測出該印刷電路板成品(6)有無缺陷銲點。
再者,當完成缺陷銲點辨識後,該AI銲點缺陷辨識單元(3)係會驅使相連結之輸送動力源(13)作動,以使輸送動力源(13)重新帶動輸送帶(12)運轉,而將該完成檢測之印刷電路板成品(6)往輸送帶(12)之出口端方向輸送。若該完成檢測之印刷電路板成品(6)為有缺陷銲點之瑕疵品,請一併參閱第三圖所示,該AI銲點缺陷辨識單元(3)係會驅使相連結之回收單元(5)於該瑕疵之印刷電路板成品(6)通過時,令機械手臂(51)將該瑕疵之印刷電路板成品(6)推至該集收盒(52)內集中收納,另若該完成檢測之印刷電路板成品(6)為無缺陷銲點之良品時,則可
直接通過該回收單元(5)處,而行進至該檢測平台(1)的出口端後輸送往下一作業處。
另當該AI銲點缺陷辨識單元(3)完成該待檢測之印刷電路板成品(6)的缺陷銲點辨識後,係會將其影像及檢測結果等資料上傳至本發明之遠端監控單元(4),並顯示於該遠端監控單元(4)之螢幕上,及將該等資料記錄儲存於該遠端監控單元(4)之資料庫,以便後續對檢測結果資料進行統計分析,以獲致該印刷電路板成品(6)其中之錫洞、錫尖及短路等缺陷銲點何者發生比例較高等資訊,並進行修正改善,以適時將該銲點缺陷狀況排除,達到有效提高產業競爭力等實質效益。
前述之實施例或圖式並非限定本發明之銲點缺陷檢測系統實施態樣,凡所屬技術領域中具有通常知識者所為之適當變化或修飾,皆應視為不脫離本發明之專利範疇。
由上述結構及實施方式可知,本發明係具有如下優點:
1.本發明之銲點缺陷檢測系統係使其AI銲點缺陷辨識單元深度學習各類缺陷銲點特徵,以於AI銲點缺陷辨識單元接收到待檢測之印刷電路板成品的影像後,可於極短時間內快速精確地完成缺陷銲點的辨識與檢測,達到可有效實施應用於產線的效益。
2.本發明之銲點缺陷檢測系統係將印刷電路板成品的輸送、檢測及有不良品回收去除等程序採自動化一貫作業,依此,除可有效節省人力成本外,更可避免人為因素造成的品質管理疏失者。
3.本發明之銲點缺陷檢測系統係將檢測結果傳送至遠端監控單元,以進行記錄及統計分析,藉此,以獲致該印刷電路板成品之缺陷銲點發生比例等資訊,以利銲點缺陷狀況排除。
綜上所述,本發明之實施例確能達到所預期功效,又其所揭露之具體構造,不僅未曾見諸於同類產品中,亦未曾公開於申請前,誠已完全符合專利法之規定與要求,爰依法提出發明專利之申請,懇請惠予審查,並賜准專利,則實感德便。
1:檢測平台
11:機體
12:輸送帶
13:輸送動力源
14:檢測站
15:到位感測器
2:影像擷取單元
3:AI銲點缺陷辨識單元
4:遠端監控單元
5:回收單元
51:機械手臂
52:集收盒
6:印刷電路板成品
Claims (3)
- 一種銲點缺陷檢測系統,係主要設有一檢測平台,並於該檢測平台上架設有一檢測站,又於該檢測站上設有一影像擷取單元,另使該影像擷取單元與一AI銲點缺陷辨識單元相連結,其中,該AI銲點缺陷辨識單元係取樣數個不良銲點之印刷電路板成品影像,而於該數個影像樣本係有對缺陷銲點特徵的標記,以供訓練該AI銲點缺陷辨識單元深度學習對缺陷銲點特徵的辨識功能,又該AI銲點缺陷辨識單元係由一深度學習目標檢測經典模組及一深度學習架構所組成,另設有一遠端監控單元,並使該遠端監控單元與該AI銲點缺陷辨識單元以有線或無線訊號連結,用以對檢測結果進行記錄及統計分析,以將銲點缺陷狀況排除。
- 如請求項1所述之銲點缺陷檢測系統,其中,該檢測平台係為一帶式輸送機,乃於該帶式輸送機之機體上設有一輸送帶及一輸送動力源,並使該輸送帶與該輸送動力源傳動連結,又該輸送帶二端係分別形成一入口端及一出口端,且使該檢測站架設於該輸送帶的入口端及出口端間,另於該檢測站設置有一到位感測器,並使該到位感測器與該輸送動力源及影像擷取單元以有線或無線訊號連結,另使該輸送動力源與該AI銲點缺陷辨識單元以有線或無線訊號連結。
- 如請求項1所述之銲點缺陷檢測系統,其中,該銲點缺陷檢測系統係進一步包含有一回收單元,乃使該回收單元裝設於該檢測平台,而位於該檢測站後方,該回收單元係包含有一機械手臂及一集收盒, 並使該機械手臂與該集收盒分別設置於該檢測平台的相對二側,另使該機械手臂與該AI銲點缺陷辨識單元以有線或無線訊號連結。
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2021
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