【30】第45卷第02期2023-02收稿日期：2021-07-09基金项目：四川轻化工大学研究生创新基金资助项目（y2020008）；四川省教育厅创新团队项目（17TD0026）作者简介：李科宏（1996-），男，四川南充人，硕士研究生，研究方向为自动化设备。通讯作者：王佳（1980-），男，四川自贡人，博士，副教授，研究方向为半固体材料凝固。网络变压器芯片自动缺陷检测平台设计Designofautomaticdefectdetectionplatformfornetworktransformer李科宏，王佳*，何庆中，赖镜安，赵苾通LIKe-hong，WANGJia*，HEQing-zhong，LAIJing-an，ZHAOBi-tong（四川轻化工大学机械工程学院，宜宾644000）摘要：随着5G技术的发展，电子产品对于抗干扰的要求越来越高，网络变压器芯片的需求量增长迅速，企业在芯片生产过程中采用的手动缺陷检测方法已经无法满足巨大的市场需求。分析了芯片的结构与包装形式，设计出了新型的自动化上下料机构，并创新的利用了机器视觉检测技术与PLC自动控制技术，研制出自动化缺陷检测系统，大大提升了芯片检测的精度与效率。经过实验验证，自动检测平台较传统人工检测方式速度提升了67%，检测精度提升了10%~15%，具有很高的应用价值与推广价值。关键词：PLC；机器视觉；缺陷检测；自动化中图分类号：TP273文献标志码：A文章编号：1009-0134(2023)02-0030-060引言网络变压器芯片又称网络滤波器或数据泵，该芯片产品主要用于高端千兆路由器、车联网、PCMCIA卡、计算机网卡、微型网络周边卡、安防设备和智能家电等各类网络通讯仪器及设备网卡网口[1,2]。片式芯片在生产过程中，往往会出现表面划痕、水印、上盖歪斜等缺陷，极大的影响了产品外观质量，在生产过程中需增设检测环节对缺陷产品进行剔除[3]。传统方法通过人工检测、通电检测等手段确定缺陷。检测效率低下，已经无法满足逐渐增加的芯片生产需求[4,5]。近年来，国内众多专家学者对自动化检测领域进行了大量深入研究，徐宝霞[6]针对塑料防盗瓶盖的生产缺陷，开发了一种机器视觉缺陷检测系统，解决了生产线的实际生产需求。钱晓亮[7]提出了一种基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测算法，将人眼的视觉注意机制引入到表面缺陷检测中，具有较高的检测准确率。陈广锋[8]基于多模板匹配算法搭建起冲压件高速检测系统，使得检测耗时降低到100ms，满足了在线实时检测需求。彭洋[9]利用PLC控制技术研发了一套回转支承装配检测台控制系统。解决了回转支承装配存在的装配质量差、检测强度高的问题。...
