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

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

Введение
С развитием электронных продуктов к миниатюризации и высокой плотности,традиционные методы ручной визуальной проверки 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.

I. Принципы и основные компоненты технологии AOI
AOI - это технология неразрушающего тестирования, основанная на оптической визуализации и компьютерном анализе.

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

Алгоритм анализа: он разделен 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.

ii. Основные применения AOI в производстве SMT
Инспекция по печати пасты для сварки
Важность: 60-70% дефектов сварки возникают на стадии печати (например, дефицит олова, офсет, переход). 37.

Техническое решение: используется система 2D или 3D обнаружения.и высота и форма рассчитаны, чтобы быстро определить аномалию 710.

2Проверка после установки компонента
Цели обнаружения: пропущенное вклеивание, неправильная полярность, смещение и т. д. Если дефекты на этом этапе не обнаружены, они могут быть неисправными после повторного сварки 34.

Технические преимущества: ПКБ не подвергается высокотемпературным деформациям после установки на поверхность, условия обработки изображений оптимальны, а уровень ошибок низкий на 410.

3.Окончательный осмотр после рефлюмовой сварки
Основная функция: обнаружение дефектов, таких как соединение, ложная сварка и сварные шарики после сварки, что отражает общее качество процесса. 38.

Необходимо справиться со сложностью трехмерной формы сварного соединения.

III. Технические преимущества и промышленная стоимость AOI
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, основанная на данных: в сочетании с SPC (Статистический контроль процессов) обеспечивает обратную связь в режиме реального времени по параметрам процесса, помогая увеличить урожайность на 410.

Снижение затрат на рабочую силу: системы обзора ИИ могут сократить рабочую силу по обзору более чем на 80%, например, "Система ИИ Тяньшу" Gecreate Dongzhi 25.

IV. Проблемы и направления инноваций, с которыми сталкивается технология AOI
Существующие ограничения
Ошибки в оценке и пропущенное обнаружение: ложные сигналы тревоги, вызванные такими факторами, как пыль и отражение материала, требуют повторного ручного осмотра 37.

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

2Технологический прорыв
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: путем интеграции технологии 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%.

V. Будущие тенденции развития
Интеллект и самоадаптивация: 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: внедрение моделей с высокой эффективностью затрат для малых и средних предприятий для содействия популяризации AOI.

Полная интеграция процесса: глубоко интегрирована с MES (системой выполнения производства) для достижения контроля в замкнутом цикле от проверки до корректировки процесса 59.

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