PCBA贴片加工厂不良原因分析

本文详细列举了PCBA贴片加工中常见的不良现象如空焊、短路、缺件、锡珠等,分析了产生这些问题的原因,并强调了各个环节的质量控制和工艺改进以提升产品质量。

PCBA贴片加工生产过程中,由于操作失误的影响,容易导致PCBA贴片的不良。这些不良条件包括:空焊、短路、翘立、缺件、锡珠、浮高、成错件、冷焊、反向、

反面/反白,偏移、原件破损、少锡、多锡、金手指粘锡、溢胶等,我们需要对这些不良进行分析并进行改善提高产品品质。

一、PCBA空焊

  1. 锡膏活性较弱
  2. 钢网开孔不佳
  3. 铜铂间距过大或大铜贴小元件
  4. 刮刀压力太大
  5. 原件平整度不佳(翘脚、变形)
  6. 回焊炉预热区升温太快
  7. PCB铜铂太脏或氧化
  8. PCB板含有水分
  9. 机器贴装偏移
  10. 锡膏印刷偏移
  11. 机器夹板轨道松动造成贴装偏移
  12. MARK点误照造成原件打偏,导致空焊

二、PCBA短路

  1. 钢网与PCB板间距过大导致锡膏印刷过厚短路
  2. 元件贴装高度设置过低将锡膏挤压导致短路
  3. 回焊炉升温过快导致
  4. 原件贴装偏移导致
  5. 钢网开孔不佳(厚度过厚、引脚开孔过长,开孔过大)
  6. 锡膏无法承受元件重量
  7. 钢网或刮刀变形造成锡膏印刷过厚
  8. 机器头部晃动
  9. 锡膏活性过强
  10.  炉温设置不当
  11.  铜铂间距过大
  12. MARK点误照造成元件打偏

三、PCBA缺件

  1. 真空泵碳片不良真空不够造成缺件
  2. 吸嘴堵塞或吸嘴不良
  3. 元件厚度检测不当或检测器不良
  4. 贴装高度设置不当
  5. 吸嘴吹气过大或不吹气
  6. 吸嘴真空设定不当(适用于MPA
  7. 异性元件贴装速度过快
  8. 头部气管破裂
  9. 气阀密封圈磨损
  10. 回焊炉轨道边上有异物摩擦板上元件

四、PCBA锡珠

  1. 回流焊预热不足,升温过快
  2. 锡膏经冷藏,回温不完全
  3. 锡膏吸湿产生喷溅(室内湿度太重)
  4. PCB板上水份过多
  5. 添加过多的稀释剂
  6. 钢网开孔设计不当
  7. 锡粉颗粒不均

五、PCBA偏移

  1. 电路板上的定位基准点不清晰
  2. 电路板上的定位基准点与网板基准点没对正
  3. 电路板在印刷机内的固定夹持松动,定位顶针不到位
  4. 印刷机光学定位系统故障
  5. 焊锡膏漏印网板开孔与电路板的设计文件不符合
  6. 焊锡膏漏印网板开孔与电路板的设计文件不符合

若想改善PCBA中存在的不良,还需在各个环节进行严格把关,防止上个工序的题影响到下道工序。

PCBA(Printed Circuit Board Assembly)贴片过程中可能会出现多种陷,为了进行陷检测和质量控制,研究人员和工程师通常会使用各种数据集来训练和验证检测算法。这些数据集通常包括图像数据、标注信息以及陷分类的详细描述。 ### 常见的PCBA贴片陷类型 在贴片过程中,常见的陷包括但不限于以下几种: - **焊接陷**:如空焊、虚焊、焊球失、焊点不完整等。 - **元偏移**:贴片未能准确放置在焊盘上。 - **元失**:某些元未能正确贴装。 - **元翻转**:元以错误的方向贴装。 - **桥接**:焊料桥接导致短路。 - **锡珠**:多余的焊料颗粒可能导致电路短路或接触不良。 ### 常见的PCBA陷检测数据集 以下是一些公开的或工业界常用的数据集,可用于PCBA贴片陷检测的研究和开发: 1. **PCB陷检测数据集(PCB Dataset)** 该数据集包含多种PCB陷图像,涵盖焊点陷、元偏移等类型。图像分辨率较,适合用于图像识别和分类任务。该数据集常用于训练基于深度学习的陷检测模型,如卷积神经网络(CNN)。 2. **AISI-HD PCB Dataset** 由AISI-HD(Advanced Industrial Systems and Intelligent Hardware Development)实验室提供,包含清图像和详细的标注信息,适用于焊点检测、元定位等任务。该数据集还包括不同光照条下的图像,有助于研究环境对检测精度的影响。 3. **MVTec PCB Dataset** MVTec是一个知名的工业视觉公司,其提供的PCB数据集包含正常样本和多种陷样本,支持无监督学习和异常检测算法的开发。该数据集的特点是图像质量,并且提供了详细的陷分类标签。 4. **自建数据集(Custom Dataset)** 在实际工业应用中,许多公司会根据自身产品线的需求构建定制化的陷检测数据集。这些数据集通常包括产线上的实际陷样本,具有更的针对性和实用性。构建自建数据集时,可以结合X射线检测、AOI(自动光学检测)等技术获取质量图像。 5. **开源平台与竞赛数据集** 一些开源平台(如Kaggle、GitHub)和学术竞赛(如IEEE相关会议)也提供了PCB陷检测相关的数据集。例如,Kaggle上的“PCB Defect Detection”竞赛提供了大量标注图像,涵盖了多种陷类型,适合用于模型训练和评估。 ### 数据集构建与处理建议 在构建或使用PCBA陷检测数据集时,以下几点建议可供参考: - **图像采集**:使用分辨率相机和适当的照明设备,确保图像清晰度和对比度。 - **标注准确性**:对图像中的陷区域进行精确标注,可使用工具如LabelImg或VIA(VGG Image Annotator)。 - **数据增强**:通过旋转、缩放、亮度调整等方法扩充数据集,提模型的泛化能力。 - **数据分割**:将数据集划分为训练集、验证集和测试集,确保模型评估的客观性。 ### 示例代码:使用Python加载图像数据集 以下是一个简单的Python代码示例,展示如何使用OpenCV和Pandas加载图像数据集并进行初步处理: ```python import cv2 import os import pandas as pd # 加载图像路径和标签 data = pd.read_csv('pcb_dataset.csv') # 假设数据集的CSV文包含图像路径和标签 # 读取图像并显示 for index, row in data.iterrows(): image_path = row['image_path'] label = row['label'] image = cv2.imread(image_path) if image is not None: print(f"Image {image_path} loaded with label: {label}") # 显示图像 cv2.imshow('PCB Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: print(f"Failed to load image: {image_path}") ``` ###
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