为了实现对BGA焊球的自动检测,建立了自动视觉检测系统.对系统所采用的焊球特征进行提取及缺陷识别,基于高斯混合模型的分类器对检测算法进行研究.根据焊球的形状和尺寸特征设计了焊球缺陷识别和分类算法,并以锡多、锡少和毛刺缺陷为例,分析典型缺陷的识别算法.以焊球形状的圆度和特征区域的面积等特征参数为评价标准,构建二维特征空间.在二维特征空间线性组合的基础上,构建基于高斯混合模型的分类器.构建了训练样本集,并对该分类器进行训练,根据训练结果并结合应用实际修正了模型,并采用测试集对该分类器进行测试验证.实验结果表明,焊球缺陷检测算法的准确度为97.06％,漏判率为0％,检测可靠度为100％.该视觉检测系统满足了工程运用中对识别准确度、稳定性、可靠性等方面的要求.
机器视觉 缺陷检测 球栅阵列 圆度 锡球 分类器