因此，QFN的 焊盤設計建議為：焊盤伸出于器件引腳的外端， 而縮進于器件的內 端，這樣使得在器件引腳的內外形成彎月型焊盤。在這里 很重要的一點是，在進行設計計算時必須考慮器件的公差范圍。(圖9)BGA 設計圖10在BGA設計時，焊點的形狀（如淚滴型）可以通過特 別的布局使其成為可見的；就是說，淚滴型的焊點除了具 有奇怪的形狀外，它的方向也是很隨意的。總而言之，在 器件面的焊盤和在PCB上的焊盤正好和BGA焊球的大小是 一樣的（圖10 ）。在德國Erlangen 大學，學者做了大量的 研究去評價單個焊盤形狀的模型；他們發(fā)現，無論焊盤是 圓形還是非圓形的，焊膏印刷圖形要保持為圓形不變。基于圖像檢查的基本 原理是：每個具有明顯對比度的圖像都是可以 被檢查的.常熟通用自動化缺陷檢測設備按需定制

AOI軟件中有一個綜合性的驗證功能，它能減少檢查的誤報，保證檢測程序無缺陷。它可以檢查儲存起來的有缺陷的樣品，例如，修理站存放的樣品，以及印刷了焊膏的空白印刷電路板。在優(yōu)化階段，在這方面花時間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去。所有已知的缺陷都必須檢查，同時要把允許出現的誤報數量做到**小。在針對減少誤報而對任何程序進行調整時，要檢查一下，看看以前檢查出來的直正缺陷，是否得到維修站的證實。通過綜合的核實，保證檢查程序的質量，用于專門的制造和核查，同時對誤報進行追蹤。工業(yè)園區(qū)一體化自動化缺陷檢測設備銷售廠在SMT工藝過程的步驟進行檢查，這是AOI流行的選擇，因為這個位置可發(fā)現全部的裝配錯誤。

圖像分析模塊：運行閾值分割、形態(tài)學處理算法 [2-3]2024年實用新型專利顯示，先進系統(tǒng)可集成分揀模塊實現自動化品質分級，檢測流程耗時較人工檢測縮短90% [2]。檢測算法分為三類技術路線：傳統(tǒng)圖像處理：采用全局/局部閾值分割進行像素分類，配合邊緣檢測算法提取缺陷輪廓深度學習模型：基于卷積神經網絡的特征提取技術，適用于復雜背景缺陷檢測混合模型：結合傳統(tǒng)算法預處理與深度學習分類，提升微小缺陷識別率2025年顯示屏缺陷檢測**顯示，blob分析與幾何位置匹配算法可將重復缺陷檢出率提升至99.7%。

更加可行的方法是，取出確定每道工藝和元件變化的特性。這些變化可以分成不同的等級。如果在使用的工藝中，出現了一個新的變化，就要增加一個級別，來保證檢查的精確性。所有認識到的和已知的缺陷都儲存起來，他們的類型和圖片可以用于AOI系統(tǒng)和全球數據庫里的檢查程序。我們沒有必要把一塊不同缺陷的電路板保存起來用于詳細的檢查。用AOI軟件核實真正的缺陷AOI軟件中有一個綜合性的驗證功能，它能減少檢查的誤報，保證檢測程序無缺陷。它可以檢查儲存起來的有缺陷的樣品，例如，修理站存放的樣品，以及印刷了焊膏的空白印刷電路板。片式器件必須優(yōu)先于圓柱形器件。

聲參量自動判讀、實時動態(tài)波形顯示；接收靈敏度高（對微弱信號識別能力高，可準確檢測缺陷大小和范圍）；體積小、重量輕、攜帶方便、雙通道、可擴展性強；大容量充電電池――持久續(xù)集航，檢測無憂；智能處理軟件――實用、方便、功能強大；技術指標：自動測樁系統(tǒng)主要用于跨孔聲波透射法樁身完整性的自動檢測，其他功能與超聲檢測儀完全相同。超聲透射法基樁、連續(xù)墻完整性快速檢測；超聲-回彈綜合法檢測混凝土抗壓強度；超聲法檢測混凝土裂縫深度、不密實區(qū)域及蜂窩空洞、結合面質量、表面損傷層厚度、鋼管混凝土內部缺陷；超聲法單孔一發(fā)雙收測井；耐火材料質量檢測；地質勘查、巖體、混凝土等非金屬材料力學性能檢測。檢查是在元件貼放在板上錫膏內之后和PCB送入回流爐之前完成的。太倉直銷自動化缺陷檢測設備維修電話

實際經驗和系統(tǒng)化測試都表明，這 些影響是可以通過PCB的設計來預防甚至減少的。常熟通用自動化缺陷檢測設備按需定制

系統(tǒng)采用DSP系統(tǒng)可以實現高速數據采集、自動增益控制、實時門限報警、傳動設備控制等問題; 采用標準的工控機,是吸收了虛擬儀器的思想,以便實現多通道的智能化管理,以及波形顯示、數據分析、用戶可視化操作、探傷報告打印。主從機之間通過PC機并口和DSP主機接口實現數據傳輸。 [2]模擬部分DAUTD的模擬部分包括超聲波收發(fā)電路、數控放大/衰減器、可控模擬濾波器陣列。超聲波收發(fā)電路采用600V、400V負脈沖激勵; 增益控制電路由一級固定20dB 放大, 二級壓控放大器提供- 20～ + 60dB 的衰減和放大, 則整個系統(tǒng)增益設計為80dB, **小步進0. 1dB; 可控濾波器設定為多種寬帶濾波模式, 如0～ 15M Hz、2～ 20M Hz 等, 比較高工作頻段為20M Hz。 [2常熟通用自動化缺陷檢測設備按需定制

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