一种引线框架质量检测方法、装置及设备与流程

本发明涉及电子元件质量检测，特别涉及一种引线框架质量检测方法、装置及设备。

背景技术：

1、引线框架在集成电路中扮演着至关重要的角色，它不仅为芯片提供了稳固的支撑结构，还实现了芯片与外部电路之间的有效连接。可以说，引线框架是集成电路中不可或缺的组成部分。近年来，电子行业呈现出迅猛的发展态势。集成电路的集成度不断提高，功能日益复杂，应用场景也愈发广泛，从消费电子到工业控制，从通信设备到航空航天等领域。这一系列的发展变化对集成电路的性能、可靠性和稳定性提出了更高的要求，进而也对作为其关键组成部分的引线框架的质量标准有了显著的提升。

2、然而，传统的引线框架检测方法逐渐暴露出诸多不足：

3、一、传统检测往往依赖人工操作或简单的仪器设备，检测速度慢，难以应对大规模生产的需求，准确性上，由于检测手段的局限性和人为因素的干扰，容易出现误判或漏判，无法精准地识别微小的缺陷和质量偏差；

4、二、传统方法可能仅侧重于某些特定的指标或检测项目，无法涵盖引线框架质量的各个方面，如复杂的表面缺陷、精细的尺寸参数、材料的内部结构和电学性能等，从而难以提供全面、准确的质量评估。

5、为此，提出一种引线框架质量检测方法、装置及设备。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例希望提供一种引线框架质量检测方法、装置及设备，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择。

2、为解决上述技术问题，本技术采用的一个技术方案是：一种引线框架质量检测方法，包括以下步骤：

3、步骤一、利用工业相机从多个角度对引线框架进行图像采集，获取引线框架的多个角度的外观图像；

4、步骤二、对获取的引线框架的多个角度的外观图像进行去噪处理和增强处理；

5、步骤三、利用图像处理算法，提取引线框架的几何形状、尺寸、表面纹理特征；

6、步骤四、基于提取的引线框架的几何形状、尺寸、表面纹理特征，利用机器学习或深度学习模型，检测引线框架表面的划痕、凹陷、凸起、氧化缺陷，并与预设的标准值进行对比，获取缺陷得分；

7、步骤五、利用光学测量技术，测量引线框架的关键尺寸，并与预设的标准值进行对比，获取尺寸偏差得分；

8、步骤六、利用原子吸收光谱法或电感耦合等离子体发射光谱法，根据特征谱线的强度与元素浓度的关系进行定量分析，并与预设的标准值进行对比，获取材质分析得分；

9、步骤七、连接测试电路，对引线框架的电阻、电容、电感参数进行测量，并与预设的标准值进行对比，获取电学性能得分；

10、步骤八、整合缺陷得分、尺寸偏差得分、材质分析得分和电学性能得分，根据预设的质量标准，对引线框架的质量进行综合评估，获取综合评估得分，根据引线框架的综合评估得分划分质量等级。

11、提供作为本技术方案进一步优选的，在步骤二中，所述去噪处理利用中值滤波算法，其公式为：

12、

13、其中，为滤波后的像素值，为原始像素值，为滤波窗口；

14、所述增强处理利用直方图均衡化算法，其概率密度函数为：

15、

16、其中，为灰度级，为该灰度级的像素个数，为图像像素总数。

17、提供作为本技术方案进一步优选的，在步骤三中，所述提取引线框架的几何形状利用边缘检测算法，通过计算梯度幅值和方向来确定边缘；所述提取引线框架的尺寸利用最小外接矩形算法，计算矩形的长和宽来表示引线框架的尺寸；所述引线框架的表面纹理特征通过灰度共生矩阵来提取。

18、提供作为本技术方案进一步优选的，在步骤四中，机器学习模型利用决策树算法，其信息增益公式为：

19、

20、其中，为数据集的信息熵，为特征，为特征取值为的数据子集。

21、提供作为本技术方案进一步优选的，在步骤五中，所述关键尺寸包括长度、宽度和引脚间距；所述长度和宽度的测量通过结构光测量法，根据三角测量原理计算物体表面点的三维坐标，得到长度和宽度尺寸；所述引脚间距的测量利用图像亚像素算法；

22、尺寸偏差的计算公式为：

23、

24、其中，为测量值，为标准值。

25、提供作为本技术方案进一步优选的，在步骤七中，所述引线框架的电阻通过伏安法测量：

26、

27、其中，是电压，是电流；

28、所述引线框架的电容和电感的测量利用lcr测试仪，根据测试频率和测量值计算。

29、提供作为本技术方案进一步优选的，在步骤八中，所述综合评估得分利用加权求和法，公式为：

30、

31、其中，、、、分别为缺陷得分、偏差得分、材质分析得分和电学性能得分，、、、分别为缺陷得分、偏差得分、材质分析得分和电学性能得分的权重，且；

32、所述质量等级包括优质、良好、合格、不合格四个等级。

33、为解决上述技术问题，本技术采用的另一个技术方案是：一种引线框架质量检测装置，包括：图像采集模块、图像处理模块、尺寸测量模块、材质分析模块、电学性能测试模块和数据整合与评估模块；

34、所述图像采集模块，包括多个工业相机，用于从不同角度采集引线框架的外观图像；

35、所述图像处理模块，用于对采集到的图像进行去噪处理、增强处理、特征提取和缺陷检测，获取缺陷得分；

36、所述尺寸测量模块，包括光学测量仪器和相关算法，用于测量引线框架引线框架的关键尺寸，获取尺寸偏差得分；

37、所述材质分析模块，用于分析引线框架的材质成分，获取材质分析得分；

38、所述电学性能测试模块，用于对引线框架的电阻、电容、电感参数进行测量，获取电学性能得分；

39、所述数据整合与评估模块，用于对缺陷得分、偏差得分、材质分析得分和电学性能得分进行整合，并根据质量标准进行综合评估得分和划分质量等级。

40、为解决上述技术问题，本技术采用的另一个技术方案是：一种电子设备，所述电子设备包括：

41、处理器；以及

42、存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

43、其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的一种引线框架质量检测方法。

44、为解决上述技术问题，本技术采用的另一个技术方案是：本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种引线框架质量检测方法。

45、本发明实施例由于采用以上技术方案，其具有以下优点：

46、1、本发明通过利用工业相机多角度图像采集，结合先进的图像处理算法、自动化检测流程、精确的光学测量技术、先进的光谱分析方法以及机器学习和深度学习模型进行缺陷检测，大大提高了检测速度，减少了人为因素干扰，能够精准识别微小缺陷和质量偏差，满足大规模生产需求的同时提高了检测准确性；

47、2、本发明涵盖引线框架的几何形状、尺寸、表面纹理、材质成分和电学性能等多方面检测，运用机器学习和深度学习模型能不断学习和优化检测标准，适应不同类型和规格的引线框架检测，可全面评估质量，具有更强的适应性和智能化水平；

48、3、本发明通过预设明确的质量标准和评估体系，对引线框架质量进行客观统一评价，避免传统方法中主观判断导致的不一致性，提高质量评估公正性和可靠性，同时，能够对检测过程和结果详细记录和存储，便于质量追溯和问题分析，有助于持续改进生产工艺和提高产品质量。

49、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。