因此，QFN的 焊盤設計建議為：焊盤伸出于器件引腳的外端， 而縮進于器件的內 端，這樣使得在器件引腳的內外形成彎月型焊盤。在這里 很重要的一點是，在進行設計計算時必須考慮器件的公差范圍。(圖9)BGA 設計圖10在BGA設計時，焊點的形狀（如淚滴型）可以通過特 別的布局使其成為可見的；就是說，淚滴型的焊點除了具 有奇怪的形狀外，它的方向也是很隨意的。總而言之，在 器件面的焊盤和在PCB上的焊盤正好和BGA焊球的大小是 一樣的（圖10 ）。在德國Erlangen 大學，學者做了大量的 研究去評價單個焊盤形狀的模型；他們發現，無論焊盤是 圓形還是非圓形的，焊膏印刷圖形要保持為圓形不變。如果錫膏印刷過程滿足要求，那么ICT發現的缺陷數量可大幅度的減少。工業園區直銷自動化缺陷檢測設備規格尺寸

適應性程序沒有發現轉到無鉛會對焊點質量的檢查帶來什么影響。缺陷看上去還是一樣的。毫無疑問，只需要稍微修改一下數據庫，就足以排除其他誤報可能會帶來的影響。在元件頂上的內容改變時，就需要大量的工作，確定門限值。這些可以納入到標準數據庫中。在元件的一端立起來時，***其他環節的檢測，便可以進行可靠的分析。對于橋接的形成或者元件一端立起來的普遍看法，證明常常不是那樣。經驗表明，橋接的形成沒有改變，元件一端立起來的現像就會有所減少。姑蘇區一體化自動化缺陷檢測設備銷售廠實際經驗和系統化測試都表明，這 些影響是可以通過PCB的設計來預防甚至減少的。

圖像分析模塊：運行閾值分割、形態學處理算法 [2-3]2024年實用新型專利顯示，先進系統可集成分揀模塊實現自動化品質分級，檢測流程耗時較人工檢測縮短90% [2]。檢測算法分為三類技術路線：傳統圖像處理：采用全局/局部閾值分割進行像素分類，配合邊緣檢測算法提取缺陷輪廓深度學習模型：基于卷積神經網絡的特征提取技術，適用于復雜背景缺陷檢測混合模型：結合傳統算法預處理與深度學習分類，提升微小缺陷識別率2025年顯示屏缺陷檢測**顯示，blob分析與幾何位置匹配算法可將重復缺陷檢出率提升至99.7%。

光學檢測儀（Automatic Optic Inspection，簡稱AOI）是一種基于光學原理檢測焊接生產缺陷的自動化設備，主要應用于電子制造領域。該設備通過攝像頭自動掃描印刷電路板（PCB），采集圖像并與預設合格參數進行對比，識別焊接缺陷如橋接、元件移位等。其軟件具備綜合驗證功能，可優化檢測程序以減少誤報，并支持無鉛焊膏工藝的適應性調整。系統通過靈活的傳感器模塊、照明及算法分析，能夠適應元件形態變化，兼容現有生產線設備。AOI技術近年快速發展，已成為電子制造中提升檢測效率的關鍵工具之一。檢查是在元件貼放在板上錫膏內之后和PCB送入回流爐之前完成的。

在優化階段，在這方面花時間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去。所有已知的缺陷都必須檢查，同時要把允許出現的誤報數量做到**小。在針對減少誤報而對任何程序進行調整時，要檢查一下，看看以前檢查出來的真正缺陷，是否得到維修站的證實。通過綜合的核實，保證檢查程序的質量，用于專門的制造和核查，同時對誤報進行追蹤。無鉛和檢測工藝適應性程序沒有發現轉到無鉛會對焊點質量的檢查帶來什么影響。缺陷看上去還是一樣的。毫無疑問，只需要稍微修改一下數據庫，就足以排除其他誤報可能會帶來的影響。這個位置的檢查直接地支持過程跟蹤和特征化。蘇州購買自動化缺陷檢測設備規格尺寸

AOI的中文全稱是自動光學檢測，是基于光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。工業園區直銷自動化缺陷檢測設備規格尺寸

聲參量自動判讀、實時動態波形顯示；接收靈敏度高（對微弱信號識別能力高，可準確檢測缺陷大小和范圍）；體積小、重量輕、攜帶方便、雙通道、可擴展性強；大容量充電電池――持久續集航，檢測無憂；智能處理軟件――實用、方便、功能強大；技術指標：自動測樁系統主要用于跨孔聲波透射法樁身完整性的自動檢測，其他功能與超聲檢測儀完全相同。超聲透射法基樁、連續墻完整性快速檢測；超聲-回彈綜合法檢測混凝土抗壓強度；超聲法檢測混凝土裂縫深度、不密實區域及蜂窩空洞、結合面質量、表面損傷層厚度、鋼管混凝土內部缺陷；超聲法單孔一發雙收測井；耐火材料質量檢測；地質勘查、巖體、混凝土等非金屬材料力學性能檢測。工業園區直銷自動化缺陷檢測設備規格尺寸

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