qfn芯片焊点合格标准，矩案例电子元器件焊锡饱满度检测和歪片检测

qfn芯片焊点合格标准，矩案例电子元器件焊锡饱满度检测和歪片检测假焊：焊锡表面看是波峰状饱满，显光泽，但实质上并未与线路铜箔相熔化或未完全熔化在线路铜箔上。少锡：焊盘不完全，或焊点不呈波峰状饱满。为帮助大家深入了解，今天，小矩为大家分享合作伙伴运用矩视智能低代码平台完成的“电子元件焊锡饱满度检测和歪片检测”检测的案例。短 路：不在同一条线路的两个或以上的点相连并处于导通状态。起皮 ：线路铜箔因过分受热或外力作用而脱离线路底板。

任何产品在生产的时候或多或少都会产生少数外观不良，电子元器件当然也不例外。

用电烙铁焊接元件是基本的装配工艺，焊点在电子产品中具有重要的作用，焊点质量的好坏紧密关系到产品的使用性能和可靠性，而电子元件焊点检测则是保证电子产品出厂质量的关键环节，电子元件焊点检测技术是保障电子产品质量与可靠性的关键技术。

传统的手工焊接方式常常导致焊点一致性较差，焊接缺陷难以避免；然而，就算是装配行业进入了表面组装时代，因为其装配过程需要通过锡膏印刷、元件贴片和再流焊接的程序，而这些程序也较难于精细控制，也会导致发生较多的焊接缺陷。如果这些焊接缺陷不能被及时发现和修复，将对产品的可靠运行产生极大的影响。作为保障焊点质量的关键环节，焊点检测对产品的成败起着举足轻重的作用。

各种电子产品中的元器件均有自身特点，所以检查时要按各元器件的具体要求确定检查内容。

为帮助大家深入了解，今天，小矩为大家分享合作伙伴运用矩视智能低代码平台完成的“电子元件焊锡饱满度检测和歪片检测”检测的案例。

电子元件焊点缺陷分析

短 路：不在同一条线路的两个或以上的点相连并处于导通状态。

起皮 ：线路铜箔因过分受热或外力作用而脱离线路底板。

少锡：焊盘不完全，或焊点不呈波峰状饱满。

假焊：焊锡表面看是波峰状饱满，显光泽，但实质上并未与线路铜箔相熔化或未完全熔化在线路铜箔上。

脱焊：元件脚脱离焊点。

虚焊：焊锡在引线部与元件脱离。

角焊：因过分加热使助焊剂丢失多引起焊锡拉尖现象。

拉尖：因助焊剂丢失而使焊点不圆滑，显得无光泽。

元件脚长：元件脚露出板底的长度超过1.5-2.0mm。

盲点：元件脚未插出板面。

电子元件焊锡饱满度和歪片检测案例

01检测物

电子元件焊锡

02检测项目

检测焊锡饱满度和中间的方形焊片是否歪片

03技术要求

准确率99%以上，过杀率1%以内，漏检率千分之一以内，没有焊锡或者脱落的情况必须要检出；

将检测结果通过TCP通讯发给PLC，上位机实现逻辑判断和不良的剔除。

04检测难点

焊锡饱满度检测需要经过大量学习，传统视觉无法准确检测，因为焊锡效果变化性大，焊后特征面不规则。

05方案设计

标签分类

客户收集30张以上代表性的图像并上传矩视智能低代码平台，采用目标定位功能，根据检测需求，分别进行标签分类。

根据客户提供样本图片，缺陷类型分为焊锡OK、焊锡NG、歪片NG、歪片OK。

标注缺陷

云平台支持同一模型下，同时检测同一张图片内的多种缺陷，并对其进行分类。

所以，上传图像后根据标签对元件的所有缺陷类型进行缺陷特征标注，并利用深度学习技术训练模型，实现对标记特征缺陷的定向识别检测。

训练测试

利用一个带标签的图像集作为训练集，对卷积神经网络开展训练，模型会自动学习样本中不同等级元件缺陷的特征，模型训练成功后，利用已有训练模型，对未标注图像进行测试，未标注图像自动标注成功，很容易对不同特征的元件进行分类。

06检测前后对比

情况①：焊锡OK、歪片NG

拍摄原图

测试效果图

情况②：焊锡OK、歪片OK

拍摄原图

测试效果图

情况③：焊锡NG、歪片NG

拍摄原图

测试效果图

情况④：焊锡NG、歪片OK

拍摄原图

测试效果图

07项目效果

结论：焊锡效果变化性大，焊后特征面不规则，适合用AI检测。

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