定义
印刷电路板(PCB)在当今技术驱动的世界中无处不在,搭载着无数电气设备的功能。而保护涂层在提高印刷电路板的耐用性和寿命方面发挥着至关重要的作用。在这项研究中,我们将向您证明高光谱相机适用于监测保护涂层厚度及其分布均匀性。
PCB = 印刷电路板
NIR = 近红外 (900-1700 nm)
PLS = 偏最小二乘法
PCB板质量检查面临的挑战

PCB板的制造需要涂覆一层保护涂层。根据不同的应用和PCB板在设备中的位置,会选用不同的保护涂层。通常情况,涂层的涂覆方式是喷涂。有些涂层具有紫外荧光特性,这可以作为检测其分布的一种方法。然而当我们需要将涂层厚度在25至75um之间进行调整优化时,这种方法并不能提供涂层厚度信息。此外,并非所有涂层都能在紫外照射下发光,这使得检测过程变得更加复杂。
高光谱成像如何得到精确的保护涂层厚度
我们对 Specim FX17监测PCB板保护涂层厚度的适用性进行了试验。Specim FX17是一款工作波长范围为900-1700nm的近红外 (NIR)线扫描高光谱相机。
塑料喷涂PRF 202
Electrolube SCC3UL(英国易力高公司推出的一种UV漆)
五块印刷电路板上分别喷涂了以上两种涂层(1 - 5),对于每次测量,都有:
5 块PCB板,分别有 1、2、3、4、5 层(从上到下)
1 块没有任何涂层的参考样品(右上角)

图1 托盘上的PCB板样品
光谱分析
图2显示了涂层对光谱的影响。从图中可以看出:
1. 两种涂层都有独特的光谱特征,这意味着可以区分两种涂层。
2. 涂层越厚,相关光谱特征峰越深。基于此我们建立了一个根据涂层层数来区分样品的回归模型。

图2 不同PCB板对光谱的影响(反射数据)
伪色RGB图
建模PLS回归模型
我们分别对每种涂层类型建立偏最小二乘回归模型,以量化涂层层数。回归变量称为“涂层”,取值范围为0到5(对应涂层层数)。而当使用SpecimINSIGHT软件时,回归模型可以仅基于样本数据而建立,无需考虑背景影响。

图3 “涂层 预测”回归模型的性能
结论
这项研究表明,Specim FX17 是监测PCB板上防护涂层均匀性和厚度的理想工具。它也是一种可用于精确量化实际涂层层数的相机。
由于PCB板在各类电气设备中的广泛应用,其质量至关重要。高光谱成像技术为精确测量这些涂层的厚度和均匀性提供了一种前沿的解决方案,从而提高其整体可靠性和性能。
本技术说明由 Spectral Imaging Ltd. 的Specim公司编写,仅供一般指导之用。



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高光谱成像技术是将传统的二维成像技术和光谱技术有机结合的技术,具有空间可识别性、超多波段、光谱分辨率高以及图谱合一等优点,可应用于大气、食品、药品安全检测等领域。快照式高光谱成像技术是高光谱成像技术的一种,该技术通过一次拍照即可获取目标二维空间和一维光谱的全部信息,具有成像速度快,可进行实时监测等突出优点。


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