Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.995-1000
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1999
This paper presents a optic system and a visual inspection algorithm looking for solder joint defects of J-lead chip which are more integrate and smaller than ones with Gull-wing on PCBs(Printed Circuit Boards). The visual inspection system is composed of three sections : host PC, imaging and driving parts. The host PC part controls the inspection devices and executes the inspection algorithm. The imaging part acquires and processes image data. And the driving part controls XY-table for automatic inspection. In this paper, the most important five features are extracted from input images to categorize four classes of solder joint defects in the case of J-lead chip and utilized to a back-propagation network for classification. Consequently, good accuracy of classification performance and effectiveness of chosen five features are examined by experiment using proposed inspection algorithm.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.7
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pp.26-35
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1998
This paper presents a visual inspection algorithm looking for solder joint defects of IC chips on PCBs (Printed Circuit Boards). In this algorithm, seven features are proposed in order to categorize the solder joints into four classes such as normal, insufficient, excess, and no solder, and optimal back-propagation network is determined by error evaluation which depend on the number of neurons in hidden and out-put layers and selection of the features. In the end, a good accuracy of classification performance, an optimal determination of network structure and the effectiveness of chosen seven features are examined by experiment using proposed inspection algorithm.
In this paper, a new approach to acquire the cross-sentional image for automatic solder joint inspection of double-sided PCB using X-ray source is presented. We designed the apparatus with fixed X-ray source to realize the cross-sectional image by tunning object and detector synchronously. The cross-sectional images are captured at several view angle of X-ray source, the geometric image distortions caused by view angle and the shape of image intensifier are compensated. The precision variation of cross-sectional image by the change of view angle was investigated. Also we acquired the cross-sectional image to the solder joint of double-sided PCB and reconstructed the shape of solder joint.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.3
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pp.246-254
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2001
In this paper, we described an approach to the automation of visual inspection of BGA solder joint defects of surface mounted components on printed circuit board by using neural network. Inherently, the BGA solder joints are located underneath its own package body, and this induces a difficulty of taking good image of the solder joints by using conventional imaging systems. To acquire the cross-sectional image of BGA sol-der joint, X-ray cross-sectional imaging method such as laminography and digital tomosynthesis has been cur-rently utilized. However, the cross-sectional image obtained by using laminography or DT methods, has inher-ent blurring effect and artifact. This problem has been a major obstacle to extract suitable features for classifi-cation. To solve this problem, a neural network based classification method is proposed int his paper. The per-formance of the proposed approach is tested on numerous samples of printed circuit boards and compared with that of human inspector. Experimental results reveal that the method provides satisfactory perform-ance and practical usefulness in BGA solder joint inspection.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.8
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pp.710-718
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2000
In this paper we described an approach to automation of visual inspection of solder joint defects of SMC(Surface Mounted Components) on PCBs(Printed Circuit Board) by using neural network and fuzzy rule-based classification method. Inherently the surface of the solder joints is curved tiny and specular reflective it induces difficulty of taking good image of the solder joints. And the shape of the solder joints tends to greatly vary with the soldering condition and the shapes are not identical to each other even though the solder joints belong to a set of the same soldering quality. This problem makes it difficult to classify the solder joints according to their qualities. Neural network and fuzzy rule-based classification method is proposed to effi-ciently make human-like classification criteria of the solder joint shapes. The performance of the proposed approach is tested on numerous samples of commercial computer PCB boards and compared with the results of the human inspector performance and the conventional Kohonen network.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.11
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pp.53-61
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1996
In this paper, efficient techniques for solder joint inspection have been described. Using three layers of ring shaped LED's with different illumination angles, three frames of images are sequentially obtained. From these images the regions of interest (soldered regions) are segmented, and their characteristic features including the average gray level and the percentage of highlights - refereed to as 2D features - are extracted. Based on the backpropagation algorithm of neural networks, each solder joint is classified intor one of the pre-defined types. If the output value is not in the confidence interval, the distribution of tilt angles-referred to as 3D features - is claculated, and the solder joint is classified based on the bayes classfier. The second classifier requires more computation while providing more information and better performance. The proposed inspection system has been implemented and tested with various types of solder joints in SMDs. The experimental results have verified the validity of this scheme in terms of speed and recognition rate.
In this paper, we described an approach to design of precision optical system for visual inspection of solder joint defects of SMC(surface mount components) on PCBs(Printed Circuit Board). The illumination system, consisting of three tiered LED lamps and one main camera and four side view camera, is implemented to generated iso-contour on the solder joint according to gradient of the soldered surface. We analyze LED design parameter such as incident angle, diameter of LED ring, and so on to acquire uniform illumination.
The more integrated and smaller SMD are needed, new solder joints packaging technologies are developed in these days such as BGA(Ball Grid Array), Flip Chip, J-lead etc. But, it's unable to inspect solder joints in those devices by visual inspection methods, because they are hided by it's packages. To inspect those new SMD packages, an X-ray system for acquiring a cross-sectional image of a arbitrary plane is necessary. In this paper, an analysis for designing X-ray cross sectional imaging system is presented including the way for correcting the distortion of image intensifier. And we show computer simulation of that system with a simple PCB model to show it's usefulness in applying PCB solder joint inspection.
This paper is aimed to develop a very reliable method for automatic inspection of the solder joints on PCBS. There have been lots of previous works using vision technologies, but they can not be used for inspecting BGA, FCA or other newly used devices. Thus we adopt X-ray technologies for solder joint inspection. We put our attention on reconstructing the 3D shapes of solder joints since it gives us the most detailed information on quality of solder joints. Laminography principle is used to reject the interferences from neighboring parts or leads. To verify the effectiveness of laminography, a simulation study is performed in the case of a solder joints on double sided PCB using.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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