[发明专利]一种基于神经网络的塑封电子元器件缺陷识别系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的塑封电子元器件缺陷识别系统，该系统包括超声波换能器、电动控制单元、脉冲发射接收器、相位检测单元、信号转换单元、神经网络单元和微处理控制器。该方法包括如下步骤：训练神经网络；系统状态初始化；神经网络单元权重的导入；发送驱动指令；驱动超声波换能器；发送脉冲发射接收指令；采集被测塑封电子元器件内部的目标检测区域的电信号；对被测塑封电子元器件的目标检测区域的电信号进行相位检测；生成被测塑封电子元器件的内部形貌结构特征图片；神经网络识别被测塑封电子元器件目标检测区域缺陷；被测塑封电子元器件的检测结果输出。本发明基于卷积神经网络技术，实现了电子元器件缺陷自动识别。

技术领域

本发明属于塑封电子元器件检测技术领域，具体涉及一种基于神经网络的塑封电子元器件缺陷识别系统及方法。

背景技术

电子元器件是电子学系统的基本组成单元，其中塑封类元器件因其自动化程度高、质量轻、体积小等特点而被广泛使用，但塑封料容易吸潮、各结构界面之间容易分层又是降低其使用可靠性的因素，分层加上吸潮的影响会造成内部金属层腐蚀、芯片产生“爆米花”效应等，因此在塑封电子元器件使用前需要对其内部结构进行检测，将内部结构有缺陷的塑封电子元器件剔除掉，提高塑封电子元器件的可靠性。

经过对塑封电子元器件内部结构扫描设备和扫描过程的研究，发现目前塑封电子元器件内部结构的缺陷检测多采用超声波扫描的方法，且产生黑白声学成像图中有缺陷的位置会显示为红色像素点。在超声波检测的过程中，塑封电子元器件内部结构是否有缺陷主要通过声学成像图中红色部位在器件的具体位置以及所占面积大小进行判定，且主要通过人眼以及经验来判断。但随着一次性扫描塑封电子元器件的数量增加，单张黑白声学成像图中的塑封电子元器件数量也会相应增加，这会导致人眼直观判断塑封电子元器件内部是否具有缺陷的误判率大大增加，降低塑封电子元器件的可靠性，且随着塑封电子元器件数量的增加，为了保证检测结果的准确性，需要通过人眼多次复查黑白声学成像图中塑封电子元器件内部是否具有缺陷，这会大大降低塑封电子元器件的检测效率。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于神经网络的塑封电子元器件缺陷识别系统及方法。本发明具体采用如下技术方案：

一种基于神经网络的塑封电子元器件缺陷识别系统，该系统包括超声波换能器、电动控制单元、脉冲发射接收器、相位检测单元、信号转换单元、神经网络单元和微处理控制器，其连接关系是：微处理控制器分别与神经网络单元、信号转换单元、电动控制单元以及脉冲发射接收器相连，信号转换单元与神经网络单元、相位检测单元相连，相位检测单元与脉冲发射接收器相连，脉冲发射接收器与超声波换能器相连，同样电动控制单元与超声波换能器相连；

其中，所述超声波换能器，用于将脉冲发射接收器产生的固定频率的电信号脉冲转化为超声波信号并发送至被测塑封电子元器件，以及将被测塑封电子元器件反射回来的包含塑封电子元器件内部形貌的超声波信号转换为电压脉冲信号；

所述电动控制单元，用于驱动超声波换能器对被测塑封电子元器件的被检测目标检测区域做自上而下及自左而右的往返扫描运动；

所述脉冲发射接收器，用于发送电压脉冲信号至超声波换能器，并接收由超声波换能器返回的电压脉冲信号，然后发送至相位检测单元；

所述相位检测单元，用于接收脉冲发射接收器发送的电压脉冲信号，将所述电压脉冲信号分为正弦电信号和余弦电信号，其中，正弦电信号代表被测塑封电子元器件无内部缺陷，余弦电信号代表被测塑封电子元器件有内部缺陷，并发送至信号转换单元；

所述信号转换单元，用于接收微处理控制器发送的被测塑封电子元器件被检测目标检测区域位置信息，以及接收相位检测单元发送的正弦电信号和余弦电信号，并转化为神经网络模块可识别的包含塑封电子元器件内部目标检测区域的形貌结构的像素点信号，且对应余弦电信号的塑封电子元器件的位置处标记为红色像素点信号，最终组合成包含塑封电子元器件内部目标检测区域内同一平面不同位置形貌结构特征的图片；