L'application et le développement de la technologie AOI dans le SMT: le moteur principal pour améliorer la qualité de la fabrication électronique

Avec le développement des produits électroniques vers la miniaturisation et la haute densité,Les méthodes traditionnelles d'inspection visuelle manuelle et de mesure électrique ont été difficiles à satisfaire aux exigences de haute précision de la production SMT (Surface Mount Technology).La technologie AOI (Automatic Optical Inspection), grâce à l'imagerie optique et aux algorithmes intelligents, est devenue un outil essentiel pour assurer la qualité du soudage et améliorer l'efficacité de la production.Dans cet article, nous analyserons systématiquement le rôle clé de l'AOI dans les SMT à partir d'aspects tels que les principes techniques., les scénarios d'application, les défis du secteur et les tendances futures.

L'AOI est une technologie d'essai non destructive basée sur l'imagerie optique et l'analyse informatique.

Système optique:Des caméras ou scanners CCD haute résolution sont utilisés pour obtenir des images de circuits imprimés.Les effets de parallaxe sont éliminés pour assurer une clarté d'image de 18%.

Algorithme d'analyse:Il est divisé en méthode de vérification des règles de conception (DRC) et de reconnaissance graphique.tandis que la méthode de reconnaissance graphique permet une correspondance de haute précision en comparant des images standard avec des images réelles 68.

Un logiciel intelligent:L'AOI moderne intègre la modélisation statistique (comme la technologie SAM) et l'apprentissage en profondeur de l'IA pour améliorer l'adaptabilité aux changements de couleur et de forme des composants,réduire le taux d'erreurs de jugement de 10 à 20 fois par rapport aux méthodes traditionnelles.

Importance:60% à 70% des défauts de soudage résultent de l'étape d'impression (déficit d'étain, décalage, pontage). 37.

Solution technique:Un système de détection 2D ou 3D est adopté: la lumière réfléchie par le bord de la pâte de soudure est capturée obliquement par une source de lumière circulaire,et la hauteur et la forme sont calculées pour identifier rapidement l'anomalie 710.

Objectifs de détection:défaut de collage, polarité incorrecte, décalage, etc. Si les défauts ne sont pas détectés à ce stade, ils peuvent ne pas être réparables après le soudage par reflux 34.

Les avantages techniques:Le PCB n'a pas subi de déformation à haute température après montage en surface, les conditions de traitement de l'image sont optimales et le taux d'erreur de jugement est faible de 410.

Fonction de base:Détecter les défauts tels que les ponts, les fausses soudures et les boules de soudure après la soudure, reflétant la qualité globale du processus. 38.

Le défi:Il est nécessaire de gérer la complexité de la forme tridimensionnelle du joint de soudure.

Amélioration de l'efficacité:La vitesse de détection peut atteindre des centaines de composants par seconde, dépassant de loin l'inspection visuelle manuelle et répondant aux exigences des lignes de production à grande vitesse.

Assurance qualité:Le taux de couverture des défauts est supérieur à 80%, ce qui réduit de manière significative de 67% le coût de retraitement ultérieur causé par des détections manquées.

Optimisation basée sur les données:Combiné avec le SPC (Statistical Process Control), il fournit une rétroaction en temps réel sur les paramètres du processus, contribuant à augmenter le rendement de 410.

Réduction des coûts de main-d'œuvre:Les systèmes d'évaluation de l'IA peuvent réduire le travail de révision de plus de 80%, comme le "Système d'intelligence artificielle Tianshu" de Gecreate Dongzhi 25.

Une erreur de jugement et une erreur de détection:Les fausses alarmes causées par des facteurs tels que la poussière et la réflexion du matériau nécessitent une réinspection manuelle 37.

Complicité de la programmation:L'AOI traditionnelle nécessite l'ajustement des algorithmes pour les différentes composantes, ce qui prend plusieurs jours. 68

Intégration de l'IA:Par exemple, le "aiDAPTIV+ AOI" de Phantasy utilise l'apprentissage d'images par IA pour augmenter le taux de réussite de 8% à 10% et réduire considérablement le taux d'erreur de jugement de 9%.

Vision stéréo et imagerie 3D:En intégrant la technologie SAM avec des tableaux multi-caméras, une analyse tridimensionnelle de la topologie de surface du PCBS est réalisée, ce qui améliore la précision de la mesure de la hauteur de 38%.

Intégration de la plateforme cloud:Prend en charge la réévaluation centralisée et la maintenance à distance sur plusieurs lignes de production, réduisant la dépendance aux étiquettes physiques de 25%.

L' intelligence et l' auto-adaptation:Les modèles d'IA apprennent en permanence à partir des données de la chaîne de production, optimisent dynamiquement les paramètres de détection et s'adaptent aux modes de production à petits lots et à plusieurs variétés. 29

Miniaturisation des équipements et optimisation des coûts:Mettre en place des modèles rentables pour les petites et moyennes entreprises afin de promouvoir la vulgarisation de l'AOI.

Intégration complète des processus:Intégré profondément avec le MES (Manufacturing Execution System) pour assurer un contrôle en boucle fermée de l'inspection à l'ajustement du processus 59.

La technologie AOI est devenue un outil indispensable de contrôle de la qualité dans la production SMT.Son intégration avec des technologies telles que l'IA et l'imagerie 3D conduit la fabrication électronique vers une plus grande précision et des coûts plus basDans l'avenir, avec l'approfondissement de l'industrie 4.0, AOI passera davantage de la "détection de défauts" à la "prévention des processus", devenant un nœud central de l'écosystème de fabrication intelligente.