L'applicazione e lo sviluppo della tecnologia AOI nella SMT: il motore principale per migliorare la qualità della produzione elettronica

L'applicazione e lo sviluppo della tecnologia AOI nella SMT: il motore principale per migliorare la qualità della produzione elettronica

Introduzione
Con lo sviluppo dei prodotti elettronici verso la miniaturizzazione e l'alta densità,i metodi tradizionali di ispezione visiva manuale e di misurazione elettrica sono stati difficili da soddisfare ai requisiti di alta precisione della produzione SMT (Surface Mount Technology)La tecnologia AOI (Automatic Optical Inspection), attraverso l'imaging ottico e algoritmi intelligenti, è diventata uno strumento fondamentale per garantire la qualità della saldatura e migliorare l'efficienza della produzione.In questo articolo verrà analizzato in modo sistematico il ruolo chiave dell'AOI nella SMT da aspetti quali i principi tecnici., scenari di applicazione, sfide del settore e tendenze future.

I. Principi e componenti fondamentali della tecnologia AOI
L'AOI è una tecnologia di prova non distruttiva basata sull'imaging ottico e sull'analisi informatica.

Sistema ottico: per ottenere le immagini del circuito stampato (PCB) vengono utilizzate telecamere o scanner ad alta risoluzione.gli effetti di parallasse sono eliminati per garantire una lucidità dell'immagine del 18%.

Algoritmo di analisi: è diviso in Design Rule Verification (DRC) e metodo di riconoscimento grafico.mentre il metodo di riconoscimento grafico ottiene una corrispondenza di alta precisione confrontando le immagini standard con le immagini reali 68.

Software intelligente: l'AOI moderno incorpora modellazione statistica (come la tecnologia SAM) e apprendimento profondo di IA per migliorare l'adattabilità ai cambiamenti di colore e forma dei componenti,ridurre il tasso di errori di valutazione da 10 a 20 volte rispetto ai metodi tradizionali.

ii. Principali collegamenti di applicazione dell'AOI nella produzione SMT
Ispezione di stampa con pasta di saldatura
Importanza: il 60-70% dei difetti di saldatura sono dovuti alla fase di stampa (come carenza di stagno, offset, ponte). 37.

Soluzione tecnica: viene adottato un sistema di rilevamento 2D o 3D. La luce riflessa dal bordo della pasta di saldatura viene catturata obliquamente da una sorgente luminosa circolare,e l' altezza e la forma sono calcolate per identificare rapidamente l' anomalia 710.

2. Ispezione dopo il montaggio del componente
Obiettivi di rilevamento: incollazione mancata, polarità errata, offset, ecc. Se non vengono rilevati difetti in questa fase, potrebbero non essere riparabili dopo la saldatura a flusso 34.

Vantaggi tecnici: il PCB non ha subito deformazioni ad alta temperatura dopo il montaggio in superficie, le condizioni di elaborazione delle immagini sono ottimali e il tasso di errore di giudizio è basso di 410.

3. Ispezione finale dopo la saldatura a riversamento
Funzione principale: rilevare i difetti come il ponte, la falsa saldatura e le sfere di saldatura dopo la saldatura, riflettendo la qualità complessiva del processo. 38.

Sfida: è necessario gestire la complessità della forma tridimensionale del giunto di saldatura.

Iii. Vantaggi tecnici e valore industriale di AOI
Miglioramento dell'efficienza: la velocità di rilevamento può raggiungere centinaia di componenti al secondo, superando di gran lunga l'ispezione visiva manuale e soddisfacendo le esigenze delle linee di produzione ad alta velocità.

Assicurazione della qualità: il tasso di copertura dei guasti supera l'80%, riducendo significativamente del 67% i costi di rielaborazione successivi causati da errori di rilevazione.

Ottimizzazione basata sui dati: in combinazione con SPC (Statistical Process Control), fornisce un feedback in tempo reale sui parametri del processo, contribuendo ad aumentare il rendimento di 410.

Riduzione dei costi del lavoro: i sistemi di revisione dell'IA possono ridurre il lavoro di revisione di oltre l'80%, come il "Tianshu AI System" di Gecreate Dongzhi 25.

IV. Sfide e direzioni d'innovazione affrontate dalla tecnologia AOI
Limitazioni esistenti
Errore di giudizio e mancato rilevamento: i falsi allarmi causati da fattori quali polvere e riflessione dei materiali richiedono un nuovo controllo manuale. 37

Complessità della programmazione: l'AOI tradizionale richiede l'adeguamento degli algoritmi per i diversi componenti, che richiede diversi giorni. 68

2. Scoperta tecnologica
Integrazione dell'IA: ad esempio, il "aiDAPTIV+ AOI" di Phantasy utilizza l'apprendimento delle immagini dell'IA per aumentare il tasso di superamento dell'8% al 10% e ridurre significativamente il tasso di errori di giudizio del 9%.

Visione stereo e imaging 3D: integrando la tecnologia SAM con array multi-camera, si ottiene un'analisi topologica tridimensionale della superficie del PCBS, migliorando l'accuratezza della misurazione dell'altezza del 38%.

Integrazione con la piattaforma cloud: supporta la rivalutazione centralizzata e la manutenzione remota su più linee di produzione, riducendo la dipendenza dai tag fisici del 25%.

V. Tendenze future di sviluppo
Intelligenza e autoadattamento: i modelli di IA apprendono continuamente dai dati della linea di produzione, ottimizzano dinamicamente i parametri di rilevamento e si adattano alle modalità di produzione di piccoli lotti e di molteplici varietà. 29

Miniaturizzazione delle attrezzature e ottimizzazione dei costi: introdurre modelli ad alte prestazioni in termini di costi per le piccole e medie imprese per promuovere la diffusione dell'AOI.

Integrazione completa del processo: profondamente integrata con il MES (Manufacturing Execution System) per ottenere un controllo a circuito chiuso dall'ispezione all'adeguamento del processo 59.

Conclusioni
La tecnologia AOI è diventata uno strumento di controllo della qualità indispensabile nella produzione SMT.La sua integrazione con tecnologie come l'IA e l'imaging 3D sta portando la produzione elettronica verso una maggiore precisione e costi più bassiIn futuro, con l'approfondimento dell'industria 4.0, l'AOI passerà ulteriormente dal "rilevamento dei difetti" alla "prevenzione dei processi", diventando un nodo centrale nell'ecosistema di produzione intelligente.