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NPM-DGS 2D 检查编辑器 5.2 检查体系 EJS9AC-MB-05R-04 Page 5-7 6. 尺寸变动 电子元件的尺寸会在公差内发生变动 。 为了对应这个尺寸变动 ， 可以预先在检查参数中设定 尺寸变 动量，然后依据变动量来扩大、缩小 模板，并执行匹配处理。 具体来讲， 全部的 Pivot 分别从属于两个组， 变更这两个组的组间距离， 即能够扩大缩小模板的元 件尺寸。 ( 不变更相同组内的 Pivot 间距离以及 Piv…
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4.
搜索范围
移动模板，来搜索元件的范围
(
搜索范围
)
，这个范围在检查参数的
“
元件偏移判定值
”
和
“
识别区域补
偿值
”
加上元件外形领域后的尺寸范围内。这时的元件偏移判定值有警告值和
NG
值两种，适用设
定较小的值。
5.
搜索步骤
通过阶段性变更来执行模板移动步骤
(
搜索步骤
)
。
首先，通过在检查参数的
“
搜索步骤
XY”
所设定的值来移动
Pivot
组，同时计算各坐标的评价值。
接着，在搜索范围内，判定高评价值坐标，然后决定下一个执行搜索的坐标的复数搜索基点。
然后，将搜索步骤变更为上一次的
1/2
，在上述的复数搜索基点的基础上，计算周围
9
点的评价值，
并从全部评价值中判断出高评价值的坐标，以此决定下一个复数的搜索基点。一直执行本处理直到
搜索步骤转为
1
。并将在搜索步骤
1
中的最高评价值坐标
(
包含角度
)
判定为元件坐标。
在这里对搜索步骤从
“2”
开始之际的处理概要进行说明。
首先，在搜索步骤
2
，通过
的点数计算评价值，并判定评价值较高的坐标，然后决定下一个
搜索基点。
接着，在决定的搜索基点下，求算周围
9
点
的坐标评价值，并决定评价值最高坐标
的元
件贴装位置和角度。
元件偏移判定值 Y
识别区域补偿值
搜索范围
元件偏移判定值 X 识别区域补偿值
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6.
尺寸变动
电子元件的尺寸会在公差内发生变动。为了对应这个尺寸变动，可以预先在检查参数中设定尺寸变
动量，然后依据变动量来扩大、缩小模板，并执行匹配处理。
具体来讲，全部的
Pivot
分别从属于两个组，变更这两个组的组间距离，即能够扩大缩小模板的元
件尺寸。
(
不变更相同组内的
Pivot
间距离以及
Pivot
尺寸。
)
通过设定
“
尺寸变动
Xmin”
、
“
尺寸变动
Xmax”
、
“
尺寸变动
Ymin”
、
“
尺寸变动
Ymax”
等
4
个检查参
数来变动尺寸。
通过
Pivot
的组化，模板被分为适用于
1
轴变动和适用于
2
轴变动等两种模板。但是请注意，组化
并不能决定
1
轴变动和
2
轴变动。决定
1
轴变动和
2
轴变动的因素在于上述
4
个参数。
1
轴变动，
可将
“
尺寸变动
Xmin”
和
“
尺寸变动
Xmax”
设定为
0
，或者将
“
尺寸变动
Ymin”
和
“
尺寸变动
Ymax”
设
定为
0
。这样即会在
1
轴变动执行匹配处理。
推荐使用
2
轴变动。但是因元件而异，有时需要使用
1
轴变动。
模板的扩大和缩小方向，由组化后的
Pivot
的组中心坐标自动判断上下左右的扩大和缩小方向，因
此在组化之际需要明确
2
个组之间的关系。请注意
:
如果上下左右不明确，有时会发生各组没有按
照意图而动作的情形。
2
轴变动所需的组化示例
1
轴变动所需的组化示例
请注意
:
如果变更了使
2
轴变动的参数，在执行上下移动，以及扩大
(
缩小
)
处理之际，因为哪一个
组向上移动，哪一个组向下移动不明确，有时尺寸会发生与预想方向相反方向的变动。
组 1
组 2
Pivot
尺寸变动方向
(
组 1
)
尺寸变动方向
(
组 2
)
组 1
组 2
Pivot
尺寸变动方向
(
组 1
)
尺寸变动方向
(
组 2
)
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7.
编制
Pivot
的详细方法
1) Pivot
组由设定复数个被称为
Pivot
的箭头形状的线编制而成。
2) Pivot
被分为两个组。所设定的
Pivot
必须从属于组。
3)
在画像上的明亮度变化明显的部位上设定
Pivot
。
标准设定为
:
设定到元件尺寸设计值的元件境界位置上，这时
Pivot
中心对准元件境界。
4)
能够在画像上确认引线部
(
电极
)
的元件，将
Pivot
设定到引线上。
这是因为引线部
(
电极
)
比其他部分明亮，而周围的焊膏显得较暗。这一特点比较适合用来进行识
别处理。如果属于看不到引线的元件，将
Pivot
设定到元件本体和基板明暗有差别的部位。
5)
至于
Pivot
的朝向，请将箭头设定为由暗处指向明亮处。这时，箭头的前方意味着明亮。请注意
:
如果按照相反方向设定箭头，有可能会导致识别失败。
6)
针对一个元件，需要设定粗识别和精识别所需的
2
个
Pivot
组。粗识别和精识别的数据差异基本
上在于
Pivot
长度。通常，复制在粗识别所编制的
Pivot
来用于粗识别，并将
Pivot
尺寸设定为
粗识别中
(M)
尺寸、精识别小
(S)
尺寸。
7) Pivot
组最多能够登录
3
组粗识别和精识别
Pivot
。当元件尺寸的变动过大，无法以一个形状来对
应之际，执行登录。最初以主登录形状执行识别动作，如果评价值比阈值低，即用副
1
或副
2
的形状来执行识别。请注意
:
如果频繁使用副
1
和副
2
的数据，识别处理时间会变长，从而导致
TACT TIME
的延迟。
8)
数据示例
(1005C)
8.
步长搜索
在步长搜索下，通过两个阶段的搜索处理对元件进行识别。
在第一个步骤下，限定搜索角度后搜索元件。限定搜索角度所需的参数为
‘
步长搜索用初始搜索角
度
’
。当通过第一个步骤判断到元件的贴装正确时，将结束搜索处理。被判断为正确贴装的参数即
为
‘
步长搜索用初始搜索判定值
’
。需要对初始搜索判定值设定较高的值。如果在这里设定了较小的
阈值，那么当贴装不正确时也将被判断为
OK
，因此在设定之际需要加以注意。
因为大多数元件都被贴装到正确的位置，因此通过本步长搜索的处理，可缩短检查时间。
只有在第一个步骤下没有找到元件时，实施第二个步骤的全部角度搜索，并进行与以往相同的检查。
粗识别用 Pivot 组
(
Pivot 尺寸: 中
(
M
))
精识别用 Pivot 组
(
Pivot 尺寸: 小
(
S
))