隨著球形柵狀陳列（BGA）插件日漸普及，為確保良好的裝配質量和高產量，裝配BGA之后，有效地控制焊接錫珠的正確性，進行高速高精度的視覺檢查是最可行的方法。
常見的BGA芯片
BGA設計圖
系統功能：
檢測BGA芯片表面錫珠的焊接情況。
統計出所焊接錫珠個數。
檢測出漏焊點個數，以及漏焊點的坐標位置。
硬件選擇：
視覺核心系統我們采用了全球最大的視覺公司加拿大DALSA IPD的智能機器視覺系統VA40. 這種高性能嵌入式的機器視覺系統能夠完成多相機檢測任務，它可以同時通過3個視角來檢測同一個產品，或者不同的產品。它所具有的這些全面功能提供了比同類智能相機更高的性價比和便捷的解決方案。相機采用的是JAI-CVA1 1375 x 1024像素的模擬面陣相機，鏡頭選用的是Fujinon標準工業16mm鏡頭。
光源的選擇:
正確的光源對于檢測來說相當重要，光源我根據產品的特點采用了RVSI NER的LED紅色環行光源。
下圖為使用藍色環行光源所拍攝的BGA圖像，我們可以發現芯片上每個錫珠都為圓形發光點，而漏焊出則發出角形暗光。
當我們采用了紅色環行光源后，所拍攝的BGA芯片的圖像便完全相反，芯片表面上的錫珠成很小的亮點，而漏焊處則呈現較為明顯的亮斑。
比較兩幅圖像，依照機器視覺選擇檢測圖像的標準,我們當然選擇在紅色光源所拍攝的圖像作為檢測圖像。
軟件模塊：
軟件模塊我們采用了DALSA Coreco集團的強大機器視覺應用軟件Sherlock，Sherlock是一種基于Windows開發出來的具有圖形化操作界面的機器視覺設計軟件，它是當今歐美最為流行的視覺處理軟件。
處理方法：
通常對于這中黑白亮點的統計我們通常會使用到的是Blob灰度值分析法來計算出圖像中有多少漏焊的白斑。但是在實際生產流水線上由于BGA芯片擺放的位置每次都可能發生偏移，所以在相同光源的照射下每次芯片表面SMT所產生的光線反射情況將會不一樣。在這種情況下使用Blob灰度值塊分析的方法來進行檢測的穩定度便會很差，一定會導致誤判和漏檢的情況發生。
而在全新Sherlock 7中有著眾多的強大算法，對于這種灰度值不穩定的情況，我們采用了其中一種Search-Correlation算法，即使光線發生了變化，它也可以準確無誤的找出BGA芯片表面所遺漏的錫珠。對于整個BGA芯片一次的檢測時間只需要50ms
圖像窗口中的紅色十字標注出了BGA芯片上所遺漏的焊接點。
圖中小窗口中的數據表格顯示出了遺漏焊接點在圖像的中心坐標位置。這樣我們便能通過串口通訊將遺漏焊點的坐標發送給外部設備以便進行其它的處理工作。
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