Geliştirilmiş bağlantı alanı algoritmasına dayalı bir SMT pin lehim hatası tespit sistemi

Neden küçük lehim bağlantılar önemli

Telefonlardan arabalara kadar modern elektronikler, küçük metal pinler ve parlak lehim bağlantılarıyla dolu devre kartları üzerine kuruludur. Bu bağlantılardan sadece birkaç tanesi yanlışlıkla birbirine yapışırsa, devre kısa devre yapabilir, bileşenlere zarar verebilir veya bitmiş ürünlerde gizemli arızalara yol açabilir. Bu çalışma, daha akıllı bir kamera tabanlı muayene yönteminin bu gizli hataları daha güvenilir şekilde tespit edebileceğini gösteriyor; bu da fabrikaların kaliteyi yüksek tutmasına yardımcı olurken üretimi yavaşlatmıyor.

Dijital gözlerle sorun aramak

Lehim bağlantılarını otomatik kontrol etmek için fabrikalar genellikle makine görüsü sistemlerine güvenir: kameralar kartların yakın çekim fotoğraflarını çeker ve yazılım her pikseli tarayarak hangi alanların metal pinlere, hangilerinin lehime ve hangilerinin arka plana ait olduğuna karar verir. Yaygın bir yaklaşım, parlak pikselin her sürekli parçasını ayrı bir bölge olarak ele alır ve kaç piksel içerdiğini sayar. Normal bir lehim bağlantısının tipik bir boyut aralığı vardır; iki pini birbirine bağlayan bir köprü ise genellikle çok daha büyük olur. Pinler arasında bolca boşluk olan basit yerleşimlerde bu sayma yöntemi iyi çalışır ve aşırı büyük bölgeleri hızlıca olası hata olarak işaretler.

Parçalar çok sıkıştığında

Üreticiler cihazları küçülttükçe ve her karta daha fazla parça yerleştirdikçe pinler arasındaki boşluklar çok küçülür. Bu yoğun alanlarda, standart bölge sayma yanıltılabilir: doğru lehimlenmiş iki bitişik pin, görüntüde tek bir bölgeymiş gibi görünebilir ve yazılım bunları köprü olarak yanlış etiketleyebilir. Görüntüdeki gürültü ve lehimin zayıf kenarları bu sorunu kötüleştirebilir; bu da muayeneyi yavaşlatan ve gerçek kusurları yanlış uyarılar altında gizleyebilen yanlış alarmlara yol açar.

Yapışık görüneni ayırmak için iki aşamalı yol

Araştırmacılar bu sorunu, geleneksel yöntemin hızını koruyup birinci adımın yanlış olabileceği yerlerde odaklanmış bir ikinci bakış ekleyerek çözüyor. Sistem önce olağan bölge etiketleme ve piksel sayma işlemini çalıştırarak fazla büyük görünen şüpheli alanları buluyor. Bu alanları doğrudan hata olarak kabul etmek yerine, küçük yamalar halinde kesip içlerindeki kontrastı artırarak ince sınırların daha belirgin olmasını sağlıyor. Ardından, her noktanın bölge kenarına ne kadar uzakta olduğunu ölçen mesafe tabanlı bir hile kullanıyor; bu, lehim lekelerinin merkezlerinin tepe gibi, aralarındaki boşlukların ise vadi gibi göründüğü düzgün bir yüzey oluşturuyor.

Sanal suyun gizli sınırları bulmasına izin vermek

Bu yapay arazide ekip, vadilerin suyla dolduğunu ve görünmez sırt çizgilerinde buluştuğunu hayal eden bir süreç olan yağmur hattı (watershed) yöntemini uyguluyor. Bu sırt çizgileri, ilk bakışta birleşik görünen ayrı lehim bağlantıları arasındaki olası sınırları işaretliyor. Bu işlemi yalnızca şüpheli yamaların içinde uygulayarak yöntem hesaplama yükünü düşük tutarken yanlışlıkla birleştirilen pinleri dikkatle ayırıyor. Yeni ayrılmış bölgeler orijinal görüntüye geri yerleştiriliyor ve bu kez bağlantıların daha temiz, daha doğru bir görüntüsü üzerinde bölge sayma adımı tekrar çalıştırılıyor.

Gerçek devre kartlarından kanıt

Sistemi test etmek için yazarlar endüstriyel bir kamera ve LabVIEW tabanlı bir programla pratik bir muayene düzeni kurdular ve bunu halka açık test görüntüleri ile kendi laboratuvarlarındaki kartlara uyguladılar. Sistem gerçek lehim köprülerini ne sıklıkla doğru yakalıyor ve ne sıklıkla yanlış alarm veriyor diye ölçtüler. 300 test görüntüsü genelinde, geliştirilmiş yöntem yüksek doğruluğu korurken sıkışık pinlerde yanlış pozitifleri önemli ölçüde azalttı. Gerçek lehim köprülerini zararsız yakın komşulardan ayırt edebildi ve farklı yerleşimler ile aydınlatma koşulları altında kararlı kaldı.

Günlük elektronikler için bunun anlamı

Uzman olmayanlar için çıkarım, bu yaklaşımın devre kartı üreticilerine daha güvenilir bir dijital göz çifti sağladığıdır. Hızlı bir ilk geçişi hedeflenmiş ikinci bir analizle birleştirerek sistem, gerçekten tehlikeli lehim köprülerini sadece şüpheli görünen zararsız bağlantılardan daha iyi ayırabiliyor. Bu, muayeneyi daha güvenilir ve dağınık yerleşimlere daha az duyarlı hale getirerek, günlük cihazların içindeki küçük metal bağlantıların kullanım süresi boyunca olduğunca niyet edildiği gibi çalışmasını sağlamaya yardımcı oluyor.

Atıf: Xiong, W., Xiao, N. & Wang, R. A SMT pin soldering defect detection system based on improved connectivity domain algorithm. Sci Rep 16, 14789 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44847-0

Anahtar kelimeler: lehim köprüsü tespiti, makine görüsü, SMT muayenesi, görüntü segmentasyonu, devre kartı kalitesi