FPC点胶高度视觉检测

这是一个在电子制造，特别是精密组装中非常关键的质量控制环节。

    FPC：柔性电路板。特点是轻薄、可弯曲、易变形，对检测的稳定性和精度要求高。

    点胶：将胶水（如银浆、导电胶、UV胶、环氧树脂等）精确涂敷到FPC的特定位置，用于粘接、密封、导电或封装。

    高度检测：这里通常指胶水的3D形貌检测，不仅仅是存在性，更重要的是测量胶水的宽度、高度、体积、截面形状以及连续性。高度是关键参数，直接影响粘接强度、电气性能和后续组装。

检测的重要性（为什么要做？）

    保证工艺质量：胶高不足导致粘接不牢、导电性差；胶高过量导致溢胶、污染焊盘、干涉其他元件。

    过程控制：实时监测点胶机的状态（如针嘴磨损、气压变化），实现闭环反馈控制。

    预防批量缺陷：在早期发现点胶异常，避免大批量产品返工或报废。

    满足追溯要求：为自动化生产线提供可记录、可追溯的质量数据。

技术挑战

    FPC自身特性：表面不平整（因弯曲或固定）、材质反光、背景图案复杂（线路、焊盘），容易干扰成像。

    胶水特性：透明/半透明胶水（如UV胶）对比度低；黑色胶水吸光；胶水表面可能呈弧形（弯月面）。

    精度要求高：通常需要达到±10μm甚至更高的检测精度。

    速度要求：需匹配生产线节拍，通常检测时间在几百毫秒内完成。

主流视觉检测方案

根据原理，主要分为2D视觉和3D视觉两大类。
方案一：2D视觉 + 算法补偿（经济实用，适用于要求不极端的场景）

    原理：使用一个垂直向下的高分辨率工业相机和特定光源（如环形光、同轴光），获取胶线的顶部图像。

    检测内容：

        胶线宽度、位置、连续性、有无断胶。

        间接估算高度：通过标定，利用胶线在图像中的宽度与已知的胶水截面形状（近似半圆形）之间的关系，推算高度。但这依赖于胶水形状稳定性和精确标定。

    优点：系统简单、成本低、速度快。

    缺点：对透明胶水效果差；高度测量为间接估算，精度和可靠性受多种因素影响；对FPC翘曲敏感。

方案二：3D视觉检测（主流且可靠的选择）

这是目前进行高精度点胶高度检测的首选方案。主要有以下几种技术：

    激光三角测量法

        原理：一束激光线投射到胶水表面，形成变形激光条纹。一个与激光发射器成一定角度的相机捕获该条纹。通过条纹的位移，计算出每个点的高度信息，生成3D点云数据。

        优点：

            精度高：Z轴（高度）分辨率可达1μm。

            实时性好：线激光扫描速度快。

            不受颜色和纹理影响：对透明胶水也能较好成像。

        缺点：对高反光表面（如FPC上的金手指）可能产生噪点；需要一定安装空间。

    结构光（光栅投影）3D视觉

        原理：将一系列编码的光栅图案投射到物体表面，相机采集变形的图案，通过解相位算法计算全场高度信息。

        优点：一次性获取整个视场的3D数据，信息丰富。

        缺点：通常比激光三角法速度稍慢，计算更复杂；对动态和振动更敏感。

    共焦位移传感器/色散共焦法

        原理：利用光学共焦原理，通过检测反射光的光谱或强度峰值来精确测量单个点的高度。通过扫描或阵列传感器形成3D图像。

        优点：精度极高（亚微米级），对任何材质、颜色、透明度的表面都有极佳效果。

        缺点：成本非常高，扫描速度相对较慢，常用于离线抽检或实验室。


实施流程建议

    需求定义：明确检测指标（精度、速度）、胶水类型、FPC尺寸和特征、安装环境。

    方案选型：根据预算和需求，选择2D+补偿或3D方案。对于关键工艺，推荐采用激光三角测量法的3D视觉系统。

    现场测试与打光验证：用真实的FPC和胶水样品进行成像测试，确定最佳的光源类型、角度和相机参数。

    系统集成：将视觉系统机械、电气、软件集成到生产线中，确保与点胶机、传送带的同步。

    算法开发与标定：开发针对性的检测程序，并使用标准块进行高精度标定。

    参数优化与试运行：在真实生产环境下调试，优化检测参数，确保稳定可靠。

    数据对接与追溯：将检测结果与生产管理系统对接，实现数据记录和分析。

总结

    FPC点胶高度视觉检测已经从“可选”变为“必选”的智能制造环节。对于追求高可靠性和工艺控制的用户，采用基于激光三角测量原理的3D视觉系统是当前最成熟、最有效的解决方案。它能直接、精确地测量胶水的真实3D形貌，有效克服FPC和胶水带来的各种挑战，为产品质量和过程优化提供坚实的数据基础。

    在选择供应商时，务必提供样品进行实际测试，重点关注其在不同光照条件下的成像稳定性、算法对边缘的定位精度以及整套系统的易用性和抗干扰能力。