《IC封裝基板圖像檢測系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范》編制說明

5），IC封裝基板(ICPackageSubstrate)，俗稱IC載板，是封裝測試環(huán)節(jié)中的關(guān)鍵載體，用于建立IC與PCB之間的訊號連接，此外還能起到保護電路，固定線路并導散余熱的作用。主要應(yīng)用在存儲芯片封裝基板、微機電系統(tǒng)封裝基板、射頻模塊封裝基板、處理器芯片封裝基板和高速通信封裝基板等。目前，IC封裝基板的基本格局是日韓臺三足鼎立，中國在這個領(lǐng)域涉足較晚，但增速很普通印制電路板（PCB-PrintedCircuitBoard）的線寬線距通常大于100um，而IC載板的典型線寬/線距為10~30um。在傳統(tǒng)PCB行業(yè)，圖像檢測設(shè)備的分辨率一般最小只能達到20um，根本無法檢測IC載板的線路缺陷。IC載板的生產(chǎn)制造設(shè)備已經(jīng)開始國產(chǎn)化，不過國產(chǎn)圖像檢測設(shè)備還屬于空白，容易受制于國際上的技術(shù)封鎖。除此之外，IC載板的基材也難以采用玻璃纖維板或聚酰亞胺等傳統(tǒng)的材料，需要轉(zhuǎn)向BT樹脂基板或玻璃基板等材料。線寬/線距的縮小和新型材質(zhì)的應(yīng)用，都對傳統(tǒng)的檢測設(shè)備提出了新的挑戰(zhàn)。需要制定IC載板圖像檢測的標準化技術(shù)規(guī)范和標準，引導自動化光學圖像檢測設(shè)備健康有IC封裝基板自動光學檢測系統(tǒng)通過高精度的圖像檢測，可以及時發(fā)現(xiàn)封裝基板上的缺陷和問題，如焊球、引腳等是否存在錯位、缺失、短路等現(xiàn)象，從而提高產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性，對于提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、促進智能化生產(chǎn)和保障人員安全等方面都具有重要意義?，F(xiàn)有的可見光直接成像技術(shù)由可見光相機直接成像，每個成像像素由RGB插值得到,會導致像素損失，以及帶來PCB板成像的分辨率不高的問題，同時由于貼裝元件焊盤會呈現(xiàn)弧度，采用單一方向光源照射難以對焊盤焊錫質(zhì)量全方位成像，不能夠保證整塊PCB板受到均勻光照，會帶來由于視角不同、照明差異所導致成像不一致的問題。同時傳統(tǒng)的機器視覺檢測算法處理速度快，性能穩(wěn)定，但是檢測缺陷的準確率低，誤報率高，使得很多企業(yè)需要加入人工復(fù)判，進一步降低產(chǎn)品不良率。使用深度學習算法之后，雖然可以解決檢測準確率的問題，但是深度學習應(yīng)用于工業(yè)缺陷檢測依然具有數(shù)據(jù)樣本匱乏、缺陷檢測任務(wù)精度、實時性要求高等難點。SMT產(chǎn)線缺陷樣本匱乏主要體現(xiàn)在3個方面。1）所提供的PCBA缺陷樣本數(shù)量有限。其原因為制造工藝流程現(xiàn)代化，缺陷產(chǎn)品罕見；廠商在生產(chǎn)工藝中沒有加入缺陷數(shù)據(jù)采集、保存等流程，為提升進一步產(chǎn)能奠定基礎(chǔ)；對缺陷樣本的精準標注成本高昂，工業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不均衡現(xiàn)象，大部分為正樣本，且部分行業(yè)缺陷需要具備特定知識背景的專業(yè)人員標定，PCBA生產(chǎn)缺陷等。2）實時流數(shù)據(jù)缺陷分布與訓練樣本分布不同。傳統(tǒng)模型假設(shè)數(shù)據(jù)分布是固定、平穩(wěn)的，樣本之間獨立同分布，所以模型在經(jīng)過多輪訓練后可以檢測出缺陷。但是當訓練數(shù)據(jù)變?yōu)榱鲾?shù)據(jù)后，訓練數(shù)據(jù)的分布往往是非平穩(wěn)的，模型從非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)不斷獲取知識，新舊知識會產(chǎn)生沖突，進而發(fā)生災(zāi)難遺忘。3）缺陷種類繁多，不規(guī)則。同一工業(yè)產(chǎn)品可能存在不同種類的缺陷,同種缺陷也可能在形狀、尺寸、顏色等特征上具有多樣性.以往的方法通常只能檢測特定種類的缺陷，不具有自適應(yīng)能力。課題組依托安徽省發(fā)改委重大專項項目圍繞智能制造環(huán)境下人機共融智能檢測這一科學問題，開展“人機共融智能驅(qū)動的可靠制造理論與方法”的原創(chuàng)性、系統(tǒng)性研究，突破“人機協(xié)作感知增強的工業(yè)智能檢測”關(guān)鍵技術(shù)：（1）針對消費電子生產(chǎn)制造中SMT缺陷標簽樣本數(shù)量/質(zhì)量嚴重受限的挑戰(zhàn)，通過融合人的先驗知識揭示檢測數(shù)據(jù)的表示特征和統(tǒng)計規(guī)律，構(gòu)建融合數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識引導的有限監(jiān)督標簽檢測框架，實現(xiàn)不完全標簽樣本條件下SMT缺陷精準高效檢測；（2）針對SMT產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和檢測流程數(shù)據(jù)的全周期運維管理問題，設(shè)計基于KubeEdge的云邊協(xié)同SMT缺陷智能檢測平臺，實現(xiàn)對不同SMT產(chǎn)線的開放式和海量的數(shù)據(jù)接入，聚合邊緣側(cè)模型權(quán)重、模型壓縮與剪枝（3）完成全鏈路集成成像機械系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計和環(huán)形光源成像驗證，并自主研制一套筆記本主板缺陷檢測樣機設(shè)備，所研制的SMT云邊協(xié)同智能檢測系統(tǒng)V1.0在龍芯3A5000平臺上完成兼容性測試，功能與穩(wěn)定性良好，獲得龍架構(gòu)兼容互認證書，授權(quán)實用新型專利1項。目前已在聯(lián)寶產(chǎn)線進行實際應(yīng)用測目前國內(nèi)外公認IC載板檢測的相關(guān)設(shè)備及軟件均沒有對IC載板圖像掃描成像優(yōu)化技術(shù)的標準，對于IC載板的打光條件、掃描方案、圖像優(yōu)質(zhì)量評價采用的方案大多來源于人工經(jīng)驗與簡單的實際測試。急需采用先進標準的技術(shù)手段和方法精確的對IC載板圖像掃描成像進行定性、定量描述。本標準起草單位：合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院（安徽省人工本標準主要起草人：康宇、許鎮(zhèn)義、本標準2022年9月15日經(jīng)批準立項，隨后,進行調(diào)研工作，初步擬定方案，完成準備工作。2023年10月-12月，編制工作組確認分工，確定,對標準文本進行修改。2024年2月，標準經(jīng)進一步調(diào)整與規(guī)范后，形成征求意2024年2月，本標準由中國國際科技促進會標準化二、標準編制原則、主要內(nèi)容及其確定依據(jù)在硬件方面，起草單位開發(fā)面向SMT復(fù)雜質(zhì)檢環(huán)境全鏈路集成成像模塊，保證主板受到均勻光照，避免由于視角不同、照明差異所導致成像不一致，實現(xiàn)10um級成像精度；完成SMT缺陷檢測原理樣機系統(tǒng)設(shè)計與電氣裝配調(diào)試，設(shè)計SMT主板夾具調(diào)節(jié)裝置以適應(yīng)不同尺寸主板安裝；增加機臺配重模塊，降低機器運行過程中因機臺抖動對圖像采集重影的影響，完成SMT智能缺陷檢測原理樣機系統(tǒng)研制。在軟件方面，完成SMT缺陷智能檢測軟件系統(tǒng)的CAD文件解析、缺陷樣本標注、PCB成像拼接、人工復(fù)判、輸入輸出設(shè)備控制、相機控制、運動控制、可視化大屏展示、相機和載物臺系統(tǒng)上電一鍵初始化，完成掃碼槍自動讀取主板流水碼編號，以及檢測結(jié)果日志生成；增加模型權(quán)重選擇，置信度設(shè)置等功能模塊實現(xiàn)優(yōu)化缺陷檢測模型，設(shè)計基于匹配特征融合的缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)，融合人工模板設(shè)計與AI智能比對，無需海量樣本訓練，無需高精度配準，克服由于機臺震動導致采集圖像偏移影響，并針對某些易于混淆的偏移與立碑缺陷，進行重新標注，增強易混淆樣本數(shù)量，提升檢測模型魯棒性。搭建基于云邊協(xié)同的SMT缺陷智能檢測系統(tǒng)，在云端完成檢測模型訓練，邊緣端進行壓縮優(yōu)化實5現(xiàn)SMT測試現(xiàn)場檢測任務(wù)；并采用容器化技術(shù)，通過KubeEdge邊緣計算平臺完成云平臺與邊緣端的調(diào)度和管理，同時已通過龍芯平臺軟件產(chǎn)品測試認證，實現(xiàn)國產(chǎn)、自主、可控的SMT智能化檢測系統(tǒng)。光學檢測裝置、基于主要距離的空域融合主板拼接方SMT貼片元件缺陷檢測框架、基于元遷移學習和多尺度融合網(wǎng)缺陷分割框架、緩解選忘性的圖像增量學習分類方法三、試驗驗證的分析、綜述報告，技術(shù)經(jīng)濟論證，預(yù)期的經(jīng)濟5P-R曲線是用于描述精確率和召回率之間關(guān)系的曲線，其中橫mAP是指對于每一個類別，都計算出一個精確率-召回率曲線下的面積，然在本文中，我們使用IoU為0.5時的mAP@0.5，IoF1-score綜合考慮了模型的準確率（PrF1-score是混淆矩陣的調(diào)和平均數(shù)，即召回率和精確率的乘積的5mAP@0.5mAP@0.75mAPFasterR-DN-DETR,本標準要求的方法得到更準確的缺陷識別結(jié)果。SMT表面貼裝缺陷人機協(xié)同檢測樣機通過上線驗證，誤報率從80%降低到25%以內(nèi)，檢測效率比現(xiàn)有產(chǎn)線提升21.3%，預(yù)計節(jié)約人工復(fù)檢及設(shè)備成本高達60055五、以國際標準為基礎(chǔ)的