Применение и развитие технологии AOI в SMT: основной двигатель для повышения качества электронного производства

С развитием электронных продуктов к миниатюризации и высокой плотности,традиционные методы визуального контроля и электрического измерения были сложны для удовлетворения требований высокой точности производства SMT (Surface Mount Technology)Технология AOI (Automatic Optical Inspection) с помощью оптической визуализации и интеллектуальных алгоритмов стала ключевым инструментом для обеспечения качества сварки и повышения эффективности производства.В этой статье будет систематически анализироваться ключевая роль AOI в SMT с таких аспектов, как технические принципы., сценарии применения, проблемы отрасли и будущие тенденции.

AOI - это технология неразрушающего тестирования, основанная на оптической визуализации и компьютерном анализе.

Оптическая система:Для получения изображений печатных плат используются высокорезолюционные СКД-камеры или сканеры.Эффекты параллакса устраняются, чтобы обеспечить четкость изображения 18%.

Алгоритм анализа:Он делится на метод проверки правил проектирования (DRC) и метод графического распознавания.в то время как метод графического распознавания достигает высокой точности соответствия путем сравнения стандартных изображений с фактическими изображениями 68.

Интеллектуальное программное обеспечение:Современный AOI включает в себя статистическое моделирование (например, технологию SAM) и глубокое обучение ИИ для повышения адаптивности к изменениям цвета и формы компонентов.снижение уровня ошибок в оценке в 10-20 раз по сравнению с традиционными методами.

Значение:60-70% дефектов сварки возникают на стадии печати (например, дефицит олова, офсет, переход). 37.

Техническое решение:Принимается система 2D или 3D обнаружения. отражаемый свет от края пасты сварки захватывается наклонно круговым источником света,и высота и форма рассчитаны, чтобы быстро определить аномалию 710.

Цели обнаружения:Недостаточное приклеивание, неправильная полярность, смещение и т. д. Если дефекты на этом этапе не обнаружены, они могут быть неисправны после повторной сварки 34.

Технические преимущества:ПКБ не подвергается высокотемпературной деформации после установки на поверхность, условия обработки изображения оптимальны, а уровень ошибок низкий на 410.

Основная функция:Выявление таких дефектов, как соединение мостов, ложное сварка и сварные шарики после сварки, что отражает общее качество процесса. 38.

Проблема:Необходимо справиться со сложностью трехмерной формы сварного соединения.

Улучшение эффективности:Скорость обнаружения может достигать сотен компонентов в секунду, что намного превышает ручную визуальную проверку и отвечает требованиям высокоскоростных производственных линий.

Обеспечение качества:Уровень покрытия неисправностей превышает 80%, что значительно снижает затраты на последующую переработку, вызванные пропущенными обнаружениями, на 67%.

Оптимизация на основе данных:В сочетании со SPC (Статистический контроль процессов) он обеспечивает обратную связь в режиме реального времени по параметрам процесса, помогая увеличить урожайность на 410.

Снижение затрат на рабочую силу:Системы анализа ИИ могут сократить рабочую силу более чем на 80%, например, "Система ИИ Тяньшу" Gecreate Dongzhi 25.

Ошибка в оценке и пропущенное обнаружение:Ложная тревога, вызванная такими факторами, как пыль и отражение материала, требует повторной ручной проверки 37.

Сложность программирования:Традиционный AOI требует корректировки алгоритмов для различных компонентов, что занимает несколько дней. 68

Интеграция ИИ:Например, "aiDAPTIV+ AOI" от Phantasy использует обучение изображениям ИИ, чтобы увеличить показатель успеваемости на 8% - 10% и значительно снизить показатель ошибочного суждения на 9%.

Стереовидение и 3D-изображение:Интегрируя технологию SAM с многокамерными массивами, достигается трехмерный анализ топологии поверхности PCBS, повышая точность измерения высоты на 38%.

Интеграция облачной платформы:Поддерживает централизованную переоценку и удаленное обслуживание на нескольких производственных линиях, уменьшая зависимость от физических тегов на 25.

Интеллект и адаптация:Модели ИИ непрерывно учатся на основе данных производственной линии, динамически оптимизируют параметры обнаружения и адаптируются к режимам производства небольших партий и многообразия. 29

Миниатюризация оборудования и оптимизация затрат:Внедрить высокозатратные модели для малых и средних предприятий с целью популяризации AOI.

Полная интеграция процессов:Глубоко интегрирован с MES (системой производства), чтобы обеспечить контроль в замкнутом цикле от проверки до корректировки процесса 59.

Технология AOI стала незаменимым инструментом контроля качества в производстве SMT.Его интеграция с такими технологиями, как искусственный интеллект и 3D-изображение, способствует повышению точности и снижению затрат на электронное производство.В будущем, с углублением промышленности 4.0, AOI будет далее переходить от "выявления дефектов" к "предотвращению процессов", став основным узлом в экосистеме интеллектуальной обработки.