re of the IC wire bonder 全自动超声波铝线焊线机的控制系统组成, 见图 2。
焊线机的控制系统主要有工作平台、焊头,图像采集系统,工业控制计算机,PLC 等组成5。
工作平台是焊线机的载物平台, 在单一方向上传送焊接基架,并由压片来固定焊接基架,完成送料的工序。
焊头是一个 X-Y-Z-θ 四个自由度的机械运动机构。
由焊头完成旋转,移动,焊线,切线等功能,通过超声波用铝线将晶片和引脚连接起来。
工业控制计算机的从功能上又可以分为图像处理系统和运动控制系统。
工控机通过操作界面实现人机接口。
图像处理系统应用图像处理技术, 对采集系统获得的晶片图像进行检测和识别, 计算并输出晶片的精确位置坐标。
运动控制系统进行焊接工序控制,通过 PLC 对机械运动机构进行控制。
工作平台和焊头都在运动控制系统的控制下协调按步骤工作。
图像处理系统和运动控制系统的分工见图 5。
为了获得高精度的图像处理数据,需要采集到高质量的图像,图像采集系统硬件部分包括 CCD 相机,镜头,照明系统(光源)和图像采集卡等1。
光源在图像采集系统中起到相当重要的作用。
晶片的表面金属光泽对光线的反射,会给晶片的检测带来不利影响。
另外,光源照度分布以及光源的光谱成分等因素都会对 CCD 传感器成像产生影响。
综合考虑晶片形状,光滑程度,平坦度,表面光泽,以及现场工作环境等因素,系统光源选用白色角度照射 LED 环形光源作为主光源,见图 3。
同时,以均匀白色扩散光作为辅助光源提供足够背景照度。
这样可以使得物体足够明亮,有效的消除阴影,且图像灰度分布连续而均匀,不易受到环境因素的影响,更为图像分割提供了良好的条件。
图 4 是采集获得的晶片图像。
图 3 系统光源 Fig.3 the structure of the light source 图 4 晶片图像 Fig.4 the image of the chip2.工作流程 晶片焊接机控制工作流程如图 5。
首先由工作平台将焊接基架一个待焊接元件输送到焊接工位,并由平台上的两个压片将元件固定。
这时,由图像采集系统获取一幅晶片图像,由图像处理系统对图片进行晶片检测和定位,获得晶片上的焊点坐标,并根据引脚位置生成焊接引线的工序列表。
列表中每一条记录,对应一条焊接连线工序。
焊接开始,焊头首先移动到晶片上起始焊点位置,并焊线;然后牵引焊线到引脚的焊线结束位置,并焊线;最后切断焊线,完成一根焊线的连接。
当一个元件的全部焊线(可能有多条)都焊接完毕,则工作台压片抬起,释放元件基架。
焊接基架在工作台控制下向下移位,换上新的待焊接元件。
图象处理 图 5 工作流程 Fig.5 the working flow chart 在整个焊线机的工作流程中最关键的是视觉系统, 即图像处理部分,它决定了整个系统的晶片焊接精度。
在第 3 节中重点介绍晶片检测的图像处理算法。
3.晶片检测识别算法 图 6 软件算法框图 Fig.6 the flow of the software arithmetic 在晶片检测和定位之前, 需要先获得一幅标准的晶片样本图像, 这时晶片应该是水平放置,偏转角度为零。
同时,需要获得晶片相对位置关系的精确数据,比如,焊点相对晶片零点的坐标,晶片上焊点到引脚焊点的角度和距离等。
整个检测过程的工序流程分为 4 步: 第一步,对获取的待焊晶片图像进行灰度直方图规则化。
使待检测图像整体灰度分布与标准样本图像的灰度分布基本一致。
第二步,进行动态阈值分割。
将晶片所具有的识别特征从背景中分割出来,即将晶片从焊盘背景中分割出来,并保证晶片所具有的识别特征明确可见。
由于焊接系统的具有较好的照明条件,并考虑到系统高效性和实时性要求,这里采用动态阈值分割方法,对图像进行二值化。
第三步,利用事先在标准样本图像中制作好的模板,在待检测图像上进行模式匹配,寻找最佳匹配,以确定芯片原点(x0y0)。
第四步,依据确定好的芯片原点(x0y0),根据晶片的相对标准位置关系,计算各焊点在图像中的位置坐标;生成焊线流程列表,输出给运动控制系统。
图 7 检测图像平面图 Fig.7 the plan of the detection image 图 7 显示的是由 CCD 相机捕捉到的晶片图像示意图。
在图像中人为设定了图像的十字交叉线以及图像中心点