SMT'de AOI teknolojisinin uygulanması ve geliştirilmesi: Elektronik Üretimin Kalitesini Artırmanın Temel Motoru

Elektronik ürünlerin minyatürleşme ve yüksek yoğunluğa doğru gelişmesiyle birlikte, geleneksel manuel görsel inceleme ve elektriksel ölçüm yöntemleri, SMT (Yüzeye Montaj Teknolojisi) üretiminin yüksek hassasiyet gereksinimlerini karşılamakta zorlanmıştır. AOI (Otomatik Optik İnceleme) teknolojisi, optik görüntüleme ve akıllı algoritmalar aracılığıyla, kaynak kalitesini sağlamak ve üretim verimliliğini artırmak için temel bir araç haline gelmiştir. Bu makale, AOI'nin SMT'deki temel rolünü, teknik ilkeler, uygulama senaryoları, endüstriyel zorluklar ve gelecekteki eğilimler gibi yönlerden sistematik olarak analiz edecektir.

AOI, optik görüntüleme ve bilgisayar analizine dayalı tahribatsız bir test teknolojisidir. Temel olarak şunları içerir:

Optik sistem: PCB (baskılı devre kartı) görüntülerini elde etmek için yüksek çözünürlüklü CCD kameralar veya tarayıcılar kullanılır. Halka fiber ışık kaynakları ve telecentrik lenslerle birleştirildiğinde, paralaks etkileri ortadan kaldırılarak %18'lik görüntü netliği sağlanır.

Analiz algoritması: Tasarım Kuralı Doğrulaması (DRC) ve grafik tanıma yöntemine ayrılmıştır. DRC, önceden ayarlanmış kurallar (örneğin, ped aralığı) aracılığıyla hataları tespit ederken, grafik tanıma yöntemi, standart görüntüleri gerçek görüntülerle karşılaştırarak yüksek hassasiyetli eşleşme sağlar 68.

Akıllı yazılım: Modern AOI, bileşen rengi ve şekil değişikliklerine uyarlanabilirliği artırmak, geleneksel yöntemlere kıyasla yanlış değerlendirme oranını 10 ila 20 kat azaltmak için istatistiksel modelleme (SAM teknolojisi gibi) ve yapay zeka derin öğrenmeyi içerir.

Önem: Kaynak hatalarının %60-70'i baskı aşamasından kaynaklanır (örneğin, kalay eksikliği, ofset, köprüleme). 37.

Teknik çözüm: 2D veya 3D bir tespit sistemi benimsenmiştir. Lehim pastasının kenarından yansıyan ışık, dairesel bir ışık kaynağı tarafından eğik olarak yakalanır ve anormalliği hızlı bir şekilde belirlemek için yükseklik ve şekil hesaplanır 710.

Tespit hedefleri: kaçırılan yapıştırma, yanlış polarite, ofset vb. Bu aşamadaki hatalar tespit edilmezse, yeniden akış lehimlemesinden sonra onarılamayabilir 34.

Teknik avantajlar: PCB, yüzeye montajdan sonra yüksek sıcaklık deformasyonuna uğramamıştır, görüntü işleme koşulları optimumdur ve yanlış değerlendirme oranı düşüktür 410.

Temel işlev: Kaynak sonrası köprüleme, yanlış lehimleme ve lehim topları gibi hataları tespit ederek genel proses kalitesini yansıtır. 38.

Zorluk: Lehim bağlantısının üç boyutlu şeklinin karmaşıklığıyla başa çıkmak gerekir. Bazı sistemler, doğruluğu artırmak için X-ışını tespitini birleştirir 10.

Verimlilik iyileştirmesi: Tespit hızı, manuel görsel incelemeyi büyük ölçüde aşarak ve yüksek hızlı üretim hatlarının taleplerini karşılayarak saniyede yüzlerce bileşene ulaşabilir.

Kalite Güvencesi: Hata kapsama oranı %80'i aşarak, kaçırılan tespitlerin neden olduğu sonraki yeniden çalışma maliyetini önemli ölçüde azaltır 67%.

Veri odaklı optimizasyon: SPC (İstatistiksel Proses Kontrolü) ile birleştirildiğinde, proses parametreleri hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlayarak verimi artırmaya yardımcı olur 410%.

Azaltılmış işçilik maliyetleri: Yapay zeka inceleme sistemleri, Gecreate Dongzhi'nin "Tianshu AI Sistemi" gibi inceleme işçiliğini %80'in üzerinde azaltabilir 25.

Yanlış değerlendirme ve kaçırılan tespit: Toz ve malzeme yansıması gibi faktörlerin neden olduğu yanlış alarmlar, manuel yeniden inceleme gerektirir. 37

Programlama karmaşıklığı: Geleneksel AOI, farklı bileşenler için algoritmaların ayarlanmasını gerektirir, bu da birkaç gün sürer. 68

Yapay zeka entegrasyonu: Örneğin, Phantasy'nin "aiDAPTIV+ AOI"'si, geçiş oranını %8 ila %10 artırmak ve yanlış değerlendirme oranını önemli ölçüde azaltmak için yapay zeka görüntü öğrenimini kullanır 9%.

Stereo görüş ve 3D görüntüleme: SAM teknolojisini çoklu kamera dizileriyle entegre ederek, PCBS'lerin üç boyutlu yüzey topolojisi analizi elde edilir, yükseklik ölçüm doğruluğu artırılır 38%.

Bulut platformu entegrasyonu: Birden fazla üretim hattında merkezi yeniden değerlendirmeyi ve uzaktan bakımı destekleyerek, fiziksel etiketlere olan bağımlılığı %25 azaltır.

Zeka ve kendi kendine uyum: Yapay zeka modelleri, üretim hattı verilerinden sürekli olarak öğrenir, tespit parametrelerini dinamik olarak optimize eder ve küçük partili, çok çeşitli üretim modlarına uyum sağlar. 29

Ekipman minyatürleşmesi ve maliyet optimizasyonu: AOI'nin yaygınlaşmasını teşvik etmek için küçük ve orta ölçekli işletmeler için yüksek maliyet performanslı modelleri tanıtın.

Tam proses entegrasyonu: İncelemeden proses ayarlamasına kadar kapalı döngü kontrolü elde etmek için MES (Üretim Yürütme Sistemi) ile derinlemesine entegre edilmiştir 59%.

AOI teknolojisi, SMT üretiminde vazgeçilmez bir kalite kontrol aracı haline gelmiştir. Yapay zeka ve 3D görüntüleme gibi teknolojilerle entegrasyonu, elektronik üretimi daha yüksek hassasiyet ve daha düşük maliyetlere doğru yönlendirmektedir. Gelecekte, Endüstri 4.0'ın derinleşmesiyle birlikte, AOI, "hata tespitinden" "proses önlemeye" doğru daha da kayacak ve akıllı üretim ekosisteminde temel bir düğüm haline gelecektir.