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AOI機器視覺行業先行者

FPC點膠高度視覺檢測

發布時間:2026-01-18瀏覽量:245作者:康耐德

這是一個在電子制造,特別是精密組裝中非常關鍵的質量控制環節。

    FPC:柔性電路板。特點是輕薄、可彎曲、易變形,對檢測的穩定性和精度要求高。

    點膠:將膠水(如銀漿、導電膠、UV膠、環氧樹脂等)精確涂敷到FPC的特定位置,用于粘接、密封、導電或封裝。

    高度檢測:這里通常指膠水的3D形貌檢測,不僅僅是存在性,更重要的是測量膠水的寬度、高度、體積、截面形狀以及連續性。高度是關鍵參數,直接影響粘接強度、電氣性能和后續組裝。

檢測的重要性(為什么要做?)

    保證工藝質量:膠高不足導致粘接不牢、導電性差;膠高過量導致溢膠、污染焊盤、干涉其他元件。

    過程控制:實時監測點膠機的狀態(如針嘴磨損、氣壓變化),實現閉環反饋控制。

    預防批量缺陷:在早期發現點膠異常,避免大批量產品返工或報廢。

    滿足追溯要求:為自動化生產線提供可記錄、可追溯的質量數據。

技術挑戰

    FPC自身特性:表面不平整(因彎曲或固定)、材質反光、背景圖案復雜(線路、焊盤),容易干擾成像。

    膠水特性:透明/半透明膠水(如UV膠)對比度低;黑色膠水吸光;膠水表面可能呈弧形(彎月面)。

    精度要求高:通常需要達到±10μm甚至更高的檢測精度。

    速度要求:需匹配生產線節拍,通常檢測時間在幾百毫秒內完成。

主流視覺檢測方案

根據原理,主要分為2D視覺和3D視覺兩大類。
方案一:2D視覺 + 算法補償(經濟實用,適用于要求不極端的場景)

    原理:使用一個垂直向下的高分辨率工業相機和特定光源(如環形光、同軸光),獲取膠線的頂部圖像。

    檢測內容:

        膠線寬度、位置、連續性、有無斷膠。

        間接估算高度:通過標定,利用膠線在圖像中的寬度與已知的膠水截面形狀(近似半圓形)之間的關系,推算高度。但這依賴于膠水形狀穩定性和精確標定。

    優點:系統簡單、成本低、速度快。

    缺點:對透明膠水效果差;高度測量為間接估算,精度和可靠性受多種因素影響;對FPC翹曲敏感。

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方案二:3D視覺檢測(主流且可靠的選擇)

這是目前進行高精度點膠高度檢測的首選方案。主要有以下幾種技術:

    激光三角測量法

        原理:一束激光線投射到膠水表面,形成變形激光條紋。一個與激光發射器成一定角度的相機捕獲該條紋。通過條紋的位移,計算出每個點的高度信息,生成3D點云數據。

        優點:

            精度高:Z軸(高度)分辨率可達1μm。

            實時性好:線激光掃描速度快。

            不受顏色和紋理影響:對透明膠水也能較好成像。

        缺點:對高反光表面(如FPC上的金手指)可能產生噪點;需要一定安裝空間。

    結構光(光柵投影)3D視覺

        原理:將一系列編碼的光柵圖案投射到物體表面,相機采集變形的圖案,通過解相位算法計算全場高度信息。

        優點:一次性獲取整個視場的3D數據,信息豐富。

        缺點:通常比激光三角法速度稍慢,計算更復雜;對動態和振動更敏感。

    共焦位移傳感器/色散共焦法

        原理:利用光學共焦原理,通過檢測反射光的光譜或強度峰值來精確測量單個點的高度。通過掃描或陣列傳感器形成3D圖像。

        優點:精度極高(亞微米級),對任何材質、顏色、透明度的表面都有極佳效果。

        缺點:成本非常高,掃描速度相對較慢,常用于離線抽檢或實驗室。


實施流程建議

    需求定義:明確檢測指標(精度、速度)、膠水類型、FPC尺寸和特征、安裝環境。

    方案選型:根據預算和需求,選擇2D+補償或3D方案。對于關鍵工藝,推薦采用激光三角測量法的3D視覺系統。

    現場測試與打光驗證:用真實的FPC和膠水樣品進行成像測試,確定最佳的光源類型、角度和相機參數。

    系統集成:將視覺系統機械、電氣、軟件集成到生產線中,確保與點膠機、傳送帶的同步。

    算法開發與標定:開發針對性的檢測程序,并使用標準塊進行高精度標定。

    參數優化與試運行:在真實生產環境下調試,優化檢測參數,確保穩定可靠。

    數據對接與追溯:將檢測結果與生產管理系統對接,實現數據記錄和分析。

總結

    FPC點膠高度視覺檢測已經從“可選”變為“必選”的智能制造環節。對于追求高可靠性和工藝控制的用戶,采用基于激光三角測量原理的3D視覺系統是當前最成熟、最有效的解決方案。它能直接、精確地測量膠水的真實3D形貌,有效克服FPC和膠水帶來的各種挑戰,為產品質量和過程優化提供堅實的數據基礎。

    在選擇供應商時,務必提供樣品進行實際測試,重點關注其在不同光照條件下的成像穩定性、算法對邊緣的定位精度以及整套系統的易用性和抗干擾能力。

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