高光谱实测案例——电路板锡块杂质检测的新技术路径

2026-03-30 11:54:22, LIU 奥谱天成（厦门）光电股份有限公司

0.1 mm异物也能识别？

答在精密电子制造过程中，电路板（PCB）表面若残留微小锡块（约0.1 mm），极易引发：

⚠️ 短路风险
⚠️ 虚焊/连焊
⚠️ 产品可靠性下降

这些微小异物尺寸小、颜色接近焊盘，在传统AOI视觉检测中极易漏检。如何实现高精度、无损识别微小锡块异物，成为行业亟需解决的问题。

检测难点：为什么0.1 mm锡块难识别？

答电路板表面复杂，包含：

焊盘（金属反光强）
线路（铜/镀层）
助焊剂残留
灰尘或其他污染物

锡块异物面临三大挑战：

尺寸小（约0.1 mm）
与背景颜色/反射相似
随机分布、形态不规则

传统方法：

AOI：依赖灰度/颜色 → 易误判
X-ray：成本高、效率低

识别“材料本质差异”

答高光谱成像不仅“看形状”，更“看成分”。

其核心能力在于：

获取每个像素的连续光谱（400–1000 nm / 900–1700 nm）
提取材料的“光谱指纹”

即使锡块与焊盘颜色接近，其光谱响应仍存在差异：

纯焊盘（金属镀层）
锡块（Sn）
氧化锡（SnO₂）

实验流程

基于奥谱天成实验室高光谱系统，构建如下实验：

1️⃣ 样品准备

选取实际PCB板，并在表面布设：

正常焊点区域
人工添加0.1 mm锡块异物

2️⃣ 高光谱数据采集

采用高分辨率高光谱成像仪，获取：

空间分辨率：≤0.1 mm
光谱范围：可见-短波红外

形成三维数据（X-Y-λ）

3️⃣ 光谱分析

提取不同区域光谱曲线：

✔ 焊盘：高反射、曲线平滑
✔ 锡块：特定波段反射差异明显
✔ 污染物：光谱特征显著不同

👉 实现材料级区分

4️⃣ 模型识别与成像

基于机器学习算法（PLS / SVM）建立分类模型，实现：

自动识别锡块异物
输出伪彩色分布图

0.1mm锡块的识别结果

本研究表明，高光谱成像技术能够有效解决电路板表面约0.1 mm级锡块异物难以检测的问题。通过获取材料的光谱指纹信息，可实现锡块与焊盘、氧化物及其他污染物的精准区分，并完成异物的空间定位与可视化表达。实验结果显示，该方法具有高灵敏度、高准确率及无损检测等优势，显著优于传统AOI检测在微小异物识别方面的能力。

依托奥谱天成高光谱检测系统，可进一步实现从实验室验证到工业在线检测的转化，为PCB质量控制提供稳定、高效的技术支撑。该技术在电子制造领域具有良好的推广价值，并为微小缺陷检测提供了一种可靠的新路径。