Evaluarea Tehnicilor de Inspectie Vizuala In Procesele de Asamblare Electronica

Proiect de diplomă

EVALUAREA TEHNICILOR DE INSPECȚIE VIZUALĂ ÎN PROCESELE DE ASAMBLARE ELECTRONICĂ

Introducere

În urma îmbunătățirilor majore care au fost făcute în procesele de asamblare electronică, circuitele moderne rezultate au devenit mult mai complicate. Introducerea tehnologiei de montare pe suprafață (SMT), precum și reducerea dimensiunilor de proiectare, au dus la realizarea unor plăci deosebit de complexe și compacte. Ca urmare, plăci de dimensiuni relativ medii conțin mii de lipituri, acestea fiind cazurile care duc la apariția majorității defectelor din procesul de asamblare.

Tehnologia SMT accelerează procesul de producție, dar crește riscul de apariție a defectelor. Procesul de producție SMT cuprinde trei etape principale: Prima etapă este denumită „solder printing”, pe durata căreia se depune un strat de pastă de lipire pe suprafața plăcii. În a doua etapă are loc poziționarea fiecărei componente pe placă, operație denumită „pick and place”. În a treia etapă, denumită „reflow”, placa va trece printr-un cuptor unde componentele SMT se vor imprima pe PCB (Printed Circuit Board).

Creșterea complexității plăcilor, dovedește faptul că inspecția manuală nu mai este o opțiune viabilă zilelor noastre. Chiar și atunci când a fost o abordare acceptată, această metodă nu a fost deosebit de eficace, deoarece calitatea inspecției era slabă. Având în vedere că piața necesită un volum mare de produse, de înaltă calitate și fiabilitate pentru ca aceastea să poată fi introduse pe piață foarte repede era nevoie de metode rapide asigurare a calității la un nivel relativ ridicat. Inspecția optică automată sau AOI este un instrument esențial în strategia de testare în electronica integrată care asigură păstrarea cât mai scăzută a costurilor, prin detectarea defectelor într-o etapă incipientă, în linia de producție.

Una dintre soluțiile alternative pentru această inspecție este de a utiliza sisteme automate de inspecție optică, care pot fi plasate în linia de producție imediat după procesul de lipire, scopul lor fiind de a detecta erorile la începutul procesului de producție. Acest lucru va duce la o serie de avantaje. Un defect costă mult mai mult dacă străbate întreg procesul de producție în care produsul este implicat, decât dacă este găsit încă din primele etape ale asamblării produsului. Așadar, devine evident, faptul că momentul optim pentru detectarea defectelor corespunde începutului procesului de producție.

Din punct de vedere economic, se impune ca aceste cerințe ale controlului de calitate să afecteze cat mai puțin bugetele și timpii de producție, ceea ce duce la necesitatea găsirii unor soluții de inspecție automată de tip In Line. În plus, problemele de proces în zona de lipire și de asamblare pot fi detectate mai devreme în procesul de producție, iar informațiile obținute din procesele anterioare pot fi folosite ca și feedback. Un feedback rapid poate asigura recunoașterea rapidă a problemelor și remedierea lor înainte ca prea multe plăci să fie afectate de același defect.

1.1 Obiectivele proiectului de diplomă

Această lucrare își propune să evalueze tehnicile de inspecție vizuală în procesele de asamblare electronică, care au ca scop controlul de calitate, folosind diverse echipamente/sisteme de inspecție care pot fi: echipamente cu camere video și dispozitive de scanare laser, sisteme care folosesc razele X, microscoape profesionale. Rolul acestora este de a furniza soluții complete de control al produselor în structuri de fabricație flexibilă, adaptate la dinamica cerințelor de inspecție și trasabilitate.

Un obiectiv major al proiectului de diplomă constă în găsirea de soluții pentru îmbunătățirea procesului de inspecție a controlului de calitate al produselor în mediul de fabricație cât și dezvoltarea de strategii optime în vederea îndeplinirii cerințelor de calitate și performanță impuse de către producător.

Lucrarea a fost realizată sub atenta îndrumare a Ing. Adrian Kiss din cadrul Departamentului de Inginerie-Testare a companiei Plexus Oradea, România, căruia îi mulțumesc pentru profesionalismul de care a dat dovadă și pentru modul în care s-a implicat în coordonarea și finalizarea acestui proiect.

1.2 Descrierea capitolelor proiectului de diplomă

Capitolul I – În acest capitol este prezentată introducerea și motivarea alegerii temei proiectului de diplomă, precum și obiectivele propuse în acest proiect. Totodată este prezentată noțiunea de SMT și o scurtă evoluție a tipurilor de inspecție în decursul anilor.

Capitolul II – Prezintă elementele de bază în sistemele AOI, sunt descrise procesele de asamblare electronică precum și diverse tipuri de inspecții: AOI 2D/3D, X-ray etc. De asemenea sunt prezentate comparații între diverse sisteme de inspecție. În plus sunt prezentate etapele începerii unui proiect/program de inspecție pentru un sistem AOI.

Capitolul III – Descrie problematica software în care sunt prezentate paradoxuri și compromisuri vizând metodele și algoritmii de programare.

Capitolul IV – Conține aplicația practică în care se descriu parametrii algoritmilor de inspecție a sistemelor 2D/3D, convenționale. De asemenea este prezentată și tehnologia de inspecție cu raze X cât și o scurtă comparație a acestor două tehnologii de inspecție.

Capitolul V – Prezintă concluziile proiectului de diplomă precum și câteva soluții care fac referire la sistemele și tehnicile de inspecție viitoare.

Elemente de bază în procesele AOI

În ansamblu o mașină sau un sistem AOI poate achiziționa milioane de puncte de date (pixeli) într-o fracțiune de secundă. Aceste informații sunt folosite pentru inspecție vizuală și pentru măsurare de precizie.

AOI scanează vizual suprafața PCB-ului, care este iluminat de mai multe surse de lumină și reperat de către un scanner sau de un număr de camere de înaltă definiție. Acest lucru permite monitorizarea tuturor zonelor plăcii, chiar și a celor ascunse în umbra altor componente. Trebuie remarcat faptul că fiecare producător de sisteme AOI utilizează algoritmi diferiți de inspecție și tehnici de iluminat, fiecare dintre aceste sisteme putând avea diferite avantaje și dezavantaje în funcție de elementul/produsul inspectat.

Inspecția optică automată sau AOI este o tehnică utilizată la fabricarea și testarea circuitelor electronice imprimate sau PCB-urilor. Astfel inspecția optică automată permite o analiză rapidă și precisă a ansamblurilor electronice, în special a PCB-urilor, pentru asigurarea calității produsului la un nivel ridicat, la părăsirea liniei de producție și pentru verificarea corectitudinii constructive a elementelor componente.

Sistemele de inspecție optică automată folosesc metode vizuale pentru monitorizare plăcilor cu circuite imprimate, în vederea detectării defectelor. Ele sunt capabile să detecteze o varietate de defecte caracteristică suprafețelor, cum ar fi noduli, zgârieturi și pete, precum și defectele dimensionale mai familiare, cum ar fi de exemplu contacte deschise, scurtcircuite și insuficiența cositorului. Ele pot detecta, de asemenea, componente cu defecte constructive, componente lipsă și componente incorect plasate. Ca atare, sistemele AOI sunt capabile să efectueze toate verificările vizuale realizate anterior de către operatorii manuali, într-un timp mult mai rapid și cu o acuratețe mult mai precisă.

Sistemul realizează acest lucru prin scanarea vizuală a suprafeței plăcii. Astfel, placa este expusă mai multor surse de lumină, fiind utilizate una sau mai multe camere de înaltă definiție. În acest mod, sistemul AOI este capabil să construiască o imagine a plăcii.

În inspecția optică automată, sistemul AOI folosește imaginea capturată care apoi este prelucrată și comparată cu imaginile etalon (ale plăcii „gold” ) din memoria mașinii. Folosind această comparație, sistemul AOI este capabil să detecteze și să evidențieze eventualele defecte sau zone suspecte.

AOI folosește un număr de tehnici pentru a analiza dacă o placă este din punct de vedere funcțional satisfăcătoare sau dacă nu are nici un defect:

„Template matching”: Folosind acestă tehnică de proces sistemul automat de control optic compară imaginea obținută cu imaginea unei plăci „gold”.

„Pattern matching”: În utilizarea acestor tehnici, AOI stochează informații din sistem, corecte sau eronate, după care compară imaginea achiziționată cu tipare memorate (corecte sau eronate), după care decide asupra corectitudinii imaginii reale.

„Statistical pattern matching”: Aceasta abordare este foarte asemănătoare cu cea de mai sus, cu excepția faptului că se folosește o metodă statistică de analiză a problemelor. Prin stocarea rezultatelor mai multor plăci și mai multor tipuri de erori, sistemul AOI este capabil să găzduiască abateri acceptabile minore, fără semnalarea erorilor.

Odată cu îmbunătățirea tehnologiei, sistemele AOI au fost în măsura să găsească cu mare precizie defectele reale și să redea un număr mic de defecte negăsite (NDF-No Defect Found). Aceste tipuri de sisteme AOI reprezintă un element foarte util într-un mediu de fabricație sofisticat.

Există trei etape principale în care AOI joacă un rol important în procesul de asamblare SMT:

„after-paste printing”;

„component placement”;

„soldering”.

În cazul inundării în val, a lipirii selective sau parțiale, există și alte secvențe de inspectat ca de exemplu aplicarea cleiului de distribuire, inserția componentelor THT (Through Hole Technology) etc; dar metodele utilizate cu precădere pentru inspecția SMT sunt luate în considerare în funcție de procesul de asamblare. Locațiile posibile unde AOI pot fi plasate într-o linie SMT sunt: „post-paste”, „post-placement” sau „pre-reflow” și „post reflow” (Figura 2.1).

În fiecare locație sistemele AOI au un nume dedicat:

„Solder Paste Inspection” (SPI, cunoscut și sub numele de inspecție „post-paste”);

„Automated Placement Inspection” (API, cunoscut și sub numele de inspecție „post-placement” sau „pre-reflow”);

„Post Soldering Inspection” (PSI, cunoscut și sub numele de inspecție „post-reflow”).

Sistemele AOI capabile să inspecteze fiecare secvență de fabricație sunt denumite: Universal AOI (UAOI). Dacă sistemul poate inspecta optic produsul finit, acest proces este denumit Automatic Final Inspection (AFI, cunoscut sub numele de inspecție finală automată).

Figura 2.1 Principalele zone de amplasare a sistemelor AOI[1]

2.1 Tipuri de sisteme AOI

2.1.1 Sisteme „Stand-alone”/Off-Line și sisteme de linie/In-Line

Atunci când se utilizează mașini de tipul „Stand-alone”, PCB-urile trebuie să fie introduse și scoase din test manual. Conceptul de inspecție vizuală a apărut în jurul anului 1985, din necesitatea de automatizare a inspecției manuale a circuitelor imprimate. Motivația acestei operații de automatizare era simplă: costurile de manoperă, miniaturizarea PCB-urilor, dimensiunea redusă a componentelor. Primul sistem de inspecție vizuală implementat a fost unul Off-Line, care sporea încrederea în detectarea erorilor și ieftinirea costurilor. El era conceput să facă față cerințelor privind productivitatea, din acel moment de dezvoltare a tehnologiei SMT; acest prim sistem de control automat s-a confruntat cu un regim de productivitate normală.

Ca urmare, această soluție a transpus în regim automat fazele inspecției manuale, separând PCB-urile bune de cele defecte, după încheierea procesului de fixare a componentelor. Ulterior, operatorii remediau manual defectele, dar acest stadiu de inspecție automată nu avea niciun efect benefic asupra stabilității și calității procesului de fixare, nu contribuia în nici un fel la reglarea în timp real a acestuia, nu determina reducerea numărului de defecte în procesele de masă, respectiv a defectelor generate de echipamentele de lucru și/sau de reglajele acestora. Timpul mare de reparație a PCB-urilor a continuat să crească, deoarece lipsa și non-calitatea componentelor, insuficiența sau excesul de cositor, scurturile între pini au continuat să rămână fără control. Sistemul de inspecție era automatizat ca etape,

dar neputincios ca reglare a procesului în deplinătatea lui.

Producătorii de PCB-uri aveau nevoie de sicronizarea urgentă a producției, cu o inspecție de calitate, ceea ce a dus la implementarea inspecției de linie sau In-Line, ca soluție a feedback-ului defectelor și pentru reglarea în timp real al liniilor de producție.

Sistemele de linie sau In-Line, pe de altă parte, sunt parte a liniei de producție, astfel încât PCB-urile intră și ies din mașină în mod automat.

Sistemul era fabulos, deoarece îmbunătățea semnificativ efectul de stabilizare și selecție a procesului de inspecție.

Astfel, după nenumărate upgrade-uri ale echipamentelor și a programelor de lucru specifice, fiecare etapă a unei linii SMT poate fi ținută sub o inspecție vizuală automată, după cum urmează:

• inspecția, realizată după printarea cu solder paste, detectează defectele din faza anterioară fixării componentelor, reglând dozarea, poziția și forma depunerii de pastă;

• inspecția, efectuată după fixarea componentelor, în ceea ce privește lipsa, polaritatea, corectitudinea mărimii lor în faza în care pasta este încă solidificată; această fază de inspecție este foarte importantă în stoparea numărului de defecte la final; repararea defectelor în această fază este cu mult mai ușoară decât post-reflow (retopire);

• inspecția după reflow; aceasta este o operație „pasivă” din punct de vedere al procesului de inspecție, ea fiind tardivă și neinfluențând rata defectelor. În ciuda acestei operații, faza de inspecție post reflow este indispensabilă și cu valoare absolută, deoarece există fenomene deformante care apar din specificul fazei de reflow: deplasări ale componentelor din cauza coeficienților de dispersie termică, exfolieri ale terminalelor, pad-urilor, scurtcircuite, lipituri reci. În această etapă, calitatea este puternic influențată de proiectarea corectă a PCB-ului, de exactitatea plasării componentelor și de acoperirea finală pe pad-uri.

În linii mari, „In-Line Inspection” reprezintă inspecție 100%, prin urmare, sistemul de inspecție trebuie să îndeplinească următoarele condiții[9]:

1. inspecția să se realizeze în timpul procesului de producție;

2. programarea să fie executată In-Line;

3. asigurarea flexibilității și inter-schimbabilitatea trebuie să se realizeze în mod optim: astfel, inspecția trebuie să se facă după procesul de printare, înainte și după reflow;

4. în cazul în care se execută programări Off-Line, acestea trebuie să fie cât mai simple și să existe micro rețele între de zonele programare și punctele de lucru.

2.1.2 Sisteme AOI „closed-top” și „open-top”

În interiorul mașini de tip „open-top” lumina artificială este protejată de alte surse de lumină, diferite de cele utilizate de sistemul în sine (de exemplu, lumina soarelui). Sistemele „top-closed” elimină orice poluare luminoasă, deoarece acestea sunt închise ermetic. Astfel doar lumina artificială este disponibilă în interiorul aparatului, ceea ce face aceste tipuri de sisteme mult mai eficiente. Acestea efectuează analize, atât în tehnologie 2D, cât și 3D:

Tehnologia de Inspecție 2D:

În zilele noastre, tehnologia de inspecție 2D este cea mai adaptată soluție AOI disponibilă pe piața producătorilor de ansambluri electronice. Cele mai avansate sisteme AOI sunt configurate cu mai multe camere de ultra-înaltă rezoluție, de la 10 la 15 MP, având lentile de precizie telecentrice și tehnologie de iluminare pe mai multe niveluri; astfel se ilumineză în mod corespunzător regiunile de interes ale PCB-ului. Sistemul AOI trebuie să furnizeze un arsenal sofisticat de algoritmi de control 2D pentru a caracteriza și inspecta defectele de fabricație ale ansamblurilor finite. Pentru a ințelege pe deplin această tehnologie trebuie să luăm în calcul atât avantajele, cât și dezavantajele asociate inspecției 2D. Acestea sunt prezentate în Tabelul 2.1.

Tabelul 2.1 Avantajele și dezavantajele inspecției 2D[3]

După cum se observă, cu toate că există unele limitări inerente legate de tehnologia de inspecție 2D, sunt unele avantaje semnificative care fac din aceasta o tehnologie extrem de viabilă. Simpla capacitate de a testa componentele dimensional, nomenclatura și indicarea polarității este suficient pentru a face din tehnologia de inspecție 2D o cerință absolută pentru inspecția automată.

Tehnologia de inspecție 3D:

Deși tehnologia de inspecție 3D se folosește de mai mulți ani în industria de ansambluri electronice, această tehnologie a fost în primul rând utilizată pentru inspectarea pastei de lipit depusă pe PCB-uri după procesul de imprimare. De-a lungul ultimilor ani, inspecția 3D a devenit o tehnologie viabilă pentru testarea dispozitivelor aripă de pescăruș sau „gull-wings”, a BGA-urilor, precum și a coplanarităților conectorilor pe ansamblurile finite. Principalul motiv pentru care industria se orientează spre tehnologia de inspecție 3D este de compensare a limitărilor de control a tehnologiei 2D convențional.

Există practic două metode diferite, prin care modul de inspecție 3D este implementat în sistemele AOI. Prima metodă folosește un laser de măsurare iar cea de-a doua metodă constă în prelucrarea imaginii prin aplicarea unor tehnici specifice de efect Moiré. Metodologia de măsurare cu laser folosește un subsistem cu laser pentru a scana tiparele de inspectat (de exemplu componente de tip „gull-wings”) și pentru a oferi oportunități de măsurare 3D a BGA-urilor și a altor componente sensibil înalte. Această metodologie s-a dovedit a funcționa foarte bine pentru detectarea defectelor de coplanaritate care ar putea fi altfel ratate cu tipul de inspecție 2D clasic. Din păcate, nici această tehnologie nu asigură determinarea volumetrică a unei anumite regiuni de interes și este rezervată, în primul rând pentru testarea lipiturilor dispozitivelor „gull-wings” și BGA-urilor. O altă limitare a metodei este incapacitatea de a inspecta lipiturile după procesul de post-reflow.

Modularea Moiré în fază și multi-frecvență este de departe cea mai avansată metododă de testare a coplanarității pe o anumită zonă de interes a PCB-ului. Procesarea imaginii 3D modulate Moiré în fază și frecvență este o metodologie prin care unul sau mai multe proiectoare sunt folosite pentru proiectarea unui model de linii paralele care se deplasează pe o anumită regiune de interes. O cameră digitală capturează apoi imaginea liniilor deformate în care acestea sunt deplasate pe suprafața scanată. Prin aplicarea analizei de modulare în fază și a tehnicilor de învăluire în fază se poate reconstitui profilul 3D a suprafeței scanate cât mai precis. Acest procedeu este sintetizat în figura 2.2.

1)Imagine originală 2)Tiparul imaginii modelate

3)Tiparul imaginii modelate 4)Imagine 3D

Moiré

Figura 2.2 Procesarea imaginii în modulație Moiré în fază[3]

Modularea Moiré în multi-frecvență corespunde situației în care două sau mai multe modele de linii paralele și de frecvențe diferite sunt proiectate pe o suprafață de scanare dată, în scopul de a caracteriza zonele de înălțimi diferite. În figura 2.3 este arătat acest proces.

Cele mai avansate sisteme de scanare folosesc o serie de patru sau mai multe surse de proiecție Moiré, cu multi-frecvență digitală, pentru a obține date precise de măsurare a înălțimii ce pot fi apoi utilizate pentru a detecta componentele ridicate și defectele de lipire și pentru oferirea datelor de lipire volumetrică post-reflow. Faptul că sursele sunt „programabile digital” înseamnă că tipul de frecvență poate fi modificat prin intermediul unui program pentru a oferi un maxim de flexibilitate a inspecției. Metoda alternativă utilizează două tipare de frecvență „fixe” care se pot dovedi limitate pentru anumite aplicații.

Figura 2.3 Tehnologie digitală Moiré utilizând patru surse de proiecție[3]

În continuare se va prezenta câteva avantaje și dezavantaje ale sistemelor de inspecție 3D, care vor fi menționate în tabelul 2.2.

Tabelul 2.2 Avantajele și dezavantajele inspecției 3D[3]

După trecerea cu atenție în revistă a avantajelor și dezavantajelor atât tipul de inspecție 2D cât și 3D, devine tot mai evident faptul că niciuna dintre acestea nu este complet capabilă să abordeze complet cerințele de inspecție asociate cu complexitatea ansamblurilor electronice actuale și viitoare. În scopul de a acoperi cu succes și fără compromis întreaga gamă de cerințe ale inspecției, sistemul AOI trebuie să furnizeze într-o singură platformă, atât capacitate de control 2D, cât și 3D.

Sistemele AOI cele mai avansate din punct de vedere tehnologic trebuie să furnizeze, în esență, următoarele:

Un echipament hardware/software 2D configurat cu un minimum de cinci camere de ultra-înaltă rezoluție, lentile telecentrice de precizie și un sistem de iluminat pe mai multe niveluri, combinat cu un set de algoritmi complecși perfect concepuți pentru diferitele avantaje asociate tehnologiei de inspecție 2D.

Un subsistem 3D, fie folosind un laser de măsurare, fie utilizând tehnica de modulare Moiré. Acest ultim caz, reprezintă o soluție de inspecție 3D mult mai dorită, iar sistemul trebuie să fie configurat cu patru sau mai multe sonde Moiré de proiecție de multi-frecvență pentru a oferi imagini 3D extrem de precizie, de la care sistemul să poată extrage volumul și forma parametrilor pentru o anumită regiune de interes a PCB-ului.

Rezultatul final este un sistem foarte precis de asigurare a calității, care combină fără compromis avantajele tehnologiei de control 2D cu avantajele tehnologiei de control 3D. În figura 2.4 sunt prezentate rezultatele inspecțiilor unui astfel de sistem AOI, configurat cu un aparat foto de 15 MP în partea de sus, folosind lentile telecentrice, patru camere laterale de 10 MP, un sistem de iluminare pe șase niveluri de culoare și un sistem digital Moiré de patru multi-frecvențe.

Figura 2.4 Imagine procesată 2D/3D a unei componente ridicate[3]

În concluzie, continuarea tendinței de producere a PCB-urilor cu o densitate mai mare a componentelor și miniaturizarea lor a dus la un nivel de complexitate fără precedent a procesului de fabricație. În lupta cu complexitatea ansamblurilor de astăzi, sistemul AOI trebuie să ofere atât capacitate de inspecție 2D, cât și 3D. Prin combinarea, flexibilitatea și precizia tehnologiei de control 2D cu capacitatea de măsurare avansată a inspecției 3D, sistemul AOI devine un instrument extrem de eficient, care va oferi producătorilor de ansambluri electronice, o viziune clară a procesului de fabricație, aducându-le astfel o îmbunătățire a calității și o eficiență de operare mult mai mare.

2.1.3 AOI și sisteme AOI/AXI combinate

Sistemele AOI de astăzi au capacitatea de a inspecta scurtcircuitele, îmbinările sudate vizibile pe condensatorii, rezistoarele, bobinele și alte elemente componente. Cu toate acestea, un sistem AOI nu are facilități suplimentare, cum ar fi sistemul automat de control cu ​​raze X (AXI – Automated X-ray Inspection), folosit pentru componentele cu matrice de bile în grilă (BGA – Ball Grid Array) și pentru componentele cu conectori de tip „J”. Din această cauză, s-a încercat o combinare între sistemele AOI/AXI ce pot furniza amestecul necesar de înaltă performanță, devenind din ce în ce mai multe și mai populare.

De fapt, prin combinarea sitemului AOI și a tehnologiilor de imagistica cu raze X, producătorii de componente, asamblorii de sistem cât și dezvoltatorii pot profita din plin de avantajele ambelor soluții fără a sacrifica debit operațional sau timp de testare. Rezultatul este un sistem de testare integrat care inspectează eficient PCB-urile asamblate.

2.2 Procesul de inspecție vizuală a echipamentelor AOI moderne

2.2.1 Captura și analiza imaginii preluate

Unul dintre elementele-cheie ale unui AOI este sistemul de captare a imaginii. Aceasta surprinde o imagine a plăcii de circuit imprimat, care este apoi analizată de către software-ul de procesare în cadrul sistemului AOI. Există mai multe variante de sistem de captare a imaginii, care depind de aplicația analizată și complexitatea/costul sistemului AOI.

Sistemele de analiză imagistică pot cuprinde unul sau mai multe aparate de fotografiat sau pentru a oferi o imagine mai clară și posibilitate de redare 3D. Camerele de luat vederi sunt, de asemenea, capabile să se deplaseze sub control software. Acest lucru le permite să se deplaseze în poziția optimă pentru un ansamblu PCB dat.

În plus, tipul de cameră fotografică utilizat are un impact asupra performanței sistemului AOI. Viteza și precizia sunt parametrii care trebuie respectați și care au impact asupra sistemului și tipului camerei folosite.

„Streaming video”: O cameră de fotografiat folosită pentru inspecția optică automată, preia un flux video, din care sunt extrase cadre complete. Cadrul capturat permite apoi imaginii statice generate să efectueze prelucrarea semnalului. Această abordare nu este la fel de precisă ca și alte sisteme cu imagini statice pe card, dar are avantajul unei viteze foarte mari.

Sistem de camere cu imagini statice: Acesta este, în general, amplasat relativ aproape de PCB-ul țintă și, ca urmare, necesită utilizarea unui sistem de iluminat performant. Este de asemenea necesar să se deplaseze camera sub control software.

Atunci când se analizează o imagine a unei plăci, sistemul AOI caută o varietate de caracteristici specifice, cum ar fi: plasarea componentelor, dimensiunea lor, fiducialii plăcii, modele de etichete (de exemplu, coduri de bare), culoarea de fundal și de reflexie etc. Ca element important al misiunii sale, sistemul AOI inspectează, de asemenea, lipiturile cu cositor pentru a se asigura că acestea sunt satisfăcătoare.

În decursul analizei plăcilor, sistemul AOI trebuie să ia în considerare mai multe variante corecte ale acestora, deoarece loturi diferite conțin componente ce diferă prin culoare, dimensiune și tipuri de reflexii.

2.2.2 Sursele de lumină ale unui sistem AOI

Iluminatul este un element-cheie în sistemul AOI. Prin alegerea corectă a sursei de iluminare, este posibil să se evidențieze diferite tipuri de defecte mult mai ușor. Progresele care au fost făcute în tehnologia de iluminare în ultimii ani, aceasta au permis îmbunătățirea imaginilor disponibile, ceea ce duce la punerea în evidență mai ușoară a defectelor, la reducerea procesului de prelucrare și la creșterea vitezei și preciziei de lucru.

Cele mai multe sisteme AOI conțin din fabricație, surse proprii de iluminare. Acestea depind de funcționarea necesară și de tipul produsului testat. Ele au fost, optimizate pentru condițiile anticipate. Cu toate acestea, uneori pot fi necesare unele personalizări și o înțelegere a tipului de iluminat utilizat.

Sunt disponibile mai multe tipuri de surse de iluminat:

Iluminatul fluorescent: Este utilizat pe scară largă pentru AOI, la aplicații de control optic automat, deoarece oferă o formă eficientă de iluminat pentru vizualizarea defectelor pe PCB-uri. Principala problemă cu iluminatul fluorescent, pentru aplicațiile AOI, constă în faptul că lămpile se degradează cu timpul. Aceasta înseamnă că sistemul automatizat de control optic este supus la o continuă schimbare a nivelului de calitate al luminii.

Iluminat cu LED-uri: Dezvoltarea metodei de iluminat cu LED-uri a făcut ca sistemele automate de control optice să fie în măsură să adopte o formă mult mai stabilă de iluminat. Deși LED-urile suferă de o reducere a fluxului de emisie a luminii în timp, acest lucru poate fi compensat prin creșterea curentului prin ele. Folosind iluminatul cu LED-uri, nivelul de iluminare poate fi de asemenea controlat. LED-urile reprezintă, prin urmare, o formă mult mai satisfăcătoare de iluminat, în comparație cu sursele de iluminat fluorescente sau incandescente, care au fost folosite cu ani în urmă.

Iluminatul infraroșu sau ultraviolet: În unele situații, iluminatul în infraroșu sau ultraviolet poate fi necesar pentru a îmbunătăți anumite defecte sau pentru a permite inspecției optice automate să fie efectuată pentru a descoperi anumite tipuri de defecte.

În afara tipului de iluminare utilizat, poziționarea acestuia pentru un sistem automat de control optic este la fel de importantă. Sursele de lumină necesită o poziționare corectă nu numai pentru a se asigura iluminarea corectă a tuturor suprafețelor (deosebit de important atunci când anumite componente pot creea umbre), cât pentru evidențierea defectelor. Poate fi necesară ajustarea atentă a iluminării pentru diferite ansambluri.

2.2.3 Programarea unui sistem AOI

Pentru programarea unui sistem AOI, programatorul are nevoie de timp pentru a stoca parametrii unui obiect, ceea ce în industria PCB-urilor este de obicei o placă de circuit. Există mai multe metode de programare, dar două dintre cele mai comune sunt:

Utilizarea unei „plăci gold”: Această metodă utilizează o placă bună, cunoscută ca și referință pentru sistemul de control optic automat. Aceasta este trecută prin AOI astfel încât sistemul să poată stoca atributele relevante. Se vor memora pozițiile componentelor, profilurile de lipire comune, precum și multe alte aspecte. În scopul de a oferi sistemului AOI cu suficiente date, utilizarea mai multor plăci este adesea necesară.

Programarea bazată pe algoritm: În acest caz, datele plăcii sunt furnizate către sistem și se generează apoi propriul profil de placă. Acest sistem va necesita, în general și câteva plăci reale.

2.2.4 Crearea unui program AOI cu ajutorul utilitarul ePRO

Crearea unui proiect nou

Crearea unui program de inspecție AOI înseamnă stocarea tipurilor de date „CAD” și „Part” colectate într-o bază de date (fișierul cu extensia .ins), găsit în dosarul „Projects” la finalizarea pașilor de creare a utilitarului ePRO. Datele sunt stocate într-un fișier ASCII cu extensia .as, care include instrucțiuni pentru rularea programului de inspecție odată cu ieșirea din utilitar. Numele dosarului și a fișierelor este prestabilit ca parte a procesului de creare al utilitarului, care face dosarul, odată cu introducerea textului în „Project Name”. Utilitarul creează 4 fișiere standard și o copie a bibliotecii „part-urilor” utilizate de program (figura 2.5). Aceste fișiere sunt: „Configdata.xml”, „project name.parts library”, „project name.as”, „project name.ins” și „project name.jpg”.

Figura 2.5 Conținutul unui dosar creat cu utilitarul ePRO[38]

Începerea unui proiect nou

Pentru crearea unui program nou selectează pictograma „ePRO Wizard” sau din bara de meniuri a utilitarului se alege opțiunea „ePRO Wizard” (figura 2.6).

Figura 2.6 Accesarea utilitarului ePRO[38]

Va apărea fereastra următoare (figura 2.7). Listele din această fereastră conține mai multe opțiuni, pe care programatorul le poate folosi pentru crearea și editarea programelor în ePRO. În acest caz, se va selecta „Start a Project”.

Figura 2.7 Opțiunile programatorului[38]

Configurarea datelor CAD

Programul continuă cu încărcarea datelor de tip „CAD” în cadrul proiectului. Datele nu trebuie să fie formatate, astfel încât să poată rămâne în stare brută. Singura cerință este ca extensia acestora să fie „CAD” sau „TXT”.

Programul continuă cu solicitarea datelelor CAD de import pentru noul proiect. Se va selecta datele corespunzător (cu extensia CAD sau TXT) din listă și se va trece în etapa următoare.

Crearea numelui proiectului

Numele proiectului este folosit pentru identificarea a trei nume de fișiere și numele directorului stocat în directorul „Projects”, al directorului „mvp”. Acest nume este folosit pentru denumirea „Stitch Image-ului” proiectului (salvat ca fișier cu extensia .ins), precum și a fișierelor importate cu extensia „.as” (ASCII). Fișierele importate trebuie să-și păstreze numele lor original. Numele proiectului se va tasta în caseta de nume. Se va face click pe butonul „Next” pentru a trece la pasul următor (figura 2.8).

Figura 2.8 Fereastra pentru crearea numelui proiectului[38]

Crearea „Stitch Image-ului”

„Stitch image”-ul este o imagine de înaltă rezoluție la o scară de 1-3, a produsului care urmează să fie inspectat. Această imagine conține straturile de date CAD și referințele programatorului pentru procesele următoare, independente de acest pas.

În timpul procesului utilitarul ghidează programatorul printr-o serie de instrucțiuni în interfață grafică, care îl ajută la identificarea zonelor plăcii care urmează să fie inspectate. Pentru a crea imaginea, programul calculează automat de câte scanări ale camerei are nevoie pentru a traversa întreaga zonă a plăcii. Imaginea astfel obținută este salvată automat în dosarul corect (cum a fost creat în „Project Name”), din dosarul „Projects”.

Fereastra „Create Stitched Image” ar trebui să fie deja afișată odată ce a fost făcut click pe butonul „Next” din etapa anterioară (figura 2.9).

Figura 2.9 Crearea „Stitch Image-ului” [38]

Acest proces implică programatorul să interacționeze cu interfața utilitarului ePRO pentru a defini zonele de interes. Modulul camerei și starea axelor sunt activate astfel încât programatorul poate vizualiza și controla poziția acesteia în raport cu începutul și sfârșitul punctelor de referință ale plăcii.

Procesul începe prin a defini colțul din stânga jos al plăcii, deoarece aceasta se află pe conveyor. Folosind fereastra „Stage View”, vom trage punctul de referință al camerei în direcția necesară pentru localizarea colțului din partea de jos. Fereastra „Image View” se va utiliza pentru a reglajul fin al direcției camerei. Pentru a continua se dă click pe butonul „Next”.

Următorul pas constă în definirea colțului din partea dreaptă sus (diagonal față de cel de referință). Utilizând aceleași principii ca și cele descrise în etapa precedentă pentru poziționarea camerei. Se trece la pasul următor, dând click pe butonul „Next”.

Programul va trece printr-o serie de etape de identificare a proceselor automate derulate în fundal. Primul pas descrie calcularea numărului de treceri necesare camerei pentru a captura imaginea completă. Astfel se va porni automat scanarea plăcii. După scanarea acesteia, utilitarul afirmă că „Stitch Image-ul” a fost creat. Ultimul pas în derularea procesului constă în încărcarea „Stitch Image”, după cum este ilustrat (figura 2.10).

În acest pas programatorul poate observa orice discrepanțe ale imaginii și dacă este cazul se poate cere refacerea procesului. Dacă „Stitch Image-ul” este reușit, se trece în etapa următoare apasând butonul „Next”.

Figura 2.10 Încărcarea „Stitch Image-ului” [38]

Selectarea Parts Library

Fișierul „Parts Library” este următorul pas în utilitarul ePRO. Acesta importă fișierul „Parts Library” în fișierul de instrucțiuni (cu extensia .ins). „Parts Library” include datele sub formă de pachet necesare pentru componentele identificate în fișierul CAD. Fereastra programului afișează 2 coloane: „Part File Names” și „Project Name” (figura 2.11). „Part File Names” reprezintă biblioteca predefinită în dosarul existent „Project Name”.

Pentru a atribui o bibliotecă part-urilor, se va căuta printre numele de fișiere part-ul specificat pentru biblioteca predefinită (se va evidenția întregul rând), apoi se face click pe butonul „Next” pentru a continua procesul.

Figura 2.11 Predefinirea bibliotecii „Part File Names” [38]

Alinierea datelor de tip CAD la „Stitch Image”

Alinierea datelor CAD implică două procese: alinierea datelor CAD la Stitch Imagine și alinierea datelor CAD la un Synch Point (locație de înregistrare). Alinierea datelor CAD la Stitch Image implică rotirea datelor în imagine (dacă este necesar) și ajustarea modelului datelor CAD în mod corect (figura 2.12)

Figura 2.12 Poziționarea datelor de tip CAD[38]

Odată ce datele CAD sunt rotite în mod corect acestea trebuie să fie aliniate la imagine. Se ține apăsat click stânga pe centrul punctului de referință galben apoi se fixează în direcția dorită (figura 2.13). Procesul de aliniere continuă până când centroidul datelor CAD sunt centrate la imaginile lor corespunzătoare. Se utilizează instrumentele de control a imaginii (zoom in/out) pentru o mai bună claritate a imaginilor. Se apasă butonul Next pentru continuare.

Figura 2.13 Alinierea datelor CAD la Stitch Image[38]

Calibrarea Stitched Image-ului

Acest instrument utilizează două elemente selectabile de utilizator (fiducialii sau o combinație de orice alte 2 elemente), care sunt situate cât mai departe posibil în zona de plasare a modelului CAD. Punctele de referință sunt apoi calibrate, rezultatul fiind imaginea de reglare rotativă și scalată la datele CAD. Aceasta se face urmând pașii:

Se selectează primul element de referință din lista bibliotecilor (1).

Se aliniază centrul de greutate al elementului la un obiect care este ușor de reperat (2) (de exemplu, un colț de pad pătrat).

După aliniere se dă click pe butonul „Ref # 1” (3).

Se urmează aceeași procedură pentru următoarele două puncte de referință.

Se face click pe butonul „Calibrate” pentru a efectua calibrarea (figura 2.14).

Figura 2.14 Calibrarea Stitched Image-ului[38]

Definirea „Part Type-urilor”

Expertul ePRO avansează procesul cu segmentul de definire „part-urilor”. La crearea unui proiect nou, cu piese noi (care nu au fost folosite în niciun proiect anterior) biblioteca „part-urilor” identifică aceste piese în text roșu și sunt considerate nedefinite. Funcția procesului este de a clasifica aceste „part-uri” nedefinite într-o familie de „part-uri” care constă în algoritmi predefiniți. După ce tipul de „part” este definit textul în biblioteca „part-urilor” devine negru (figura 2.15).

Figura 2.15 Definirea bibliotecii „part-urilor” [38]

Definirea procesului „Part Type” – „Chips”

Utilitarul deschide fereastra de mai jos, atunci când „part-urile” nedefinite sunt indicate în bibliotecă. Definirea „part-urilor” nu impune ca procesul să înceapă cu prima lista a bibliotecii, programatorul putând începe definirea lor cu orice tip de „part” dorește. Pentru acest prim exemplu, se definește un „part” de tip condensator, cu toate acestea, el putând fi un rezistor sau bobină, procesul de definire fiind același.

Se selectează antetul tipului de „part” sau se expandează lista ascunsă pentru a afișa indicatorii de referință, iar grupul selectat este evidențiat (figura 2.16).

Figura 2.16 Alegerea „part-ului” pentru definire[38]

Se face click pe pictograma tipului de familie, care se potrivește cel mai bine tipului de „part”, în acest caz se selectează „Chip”. Se deschide fereastra „Select Chip Sub Group”. Se face click pe „Capacitor”, apoi click pe butonul „Next” pentru a avansa (figura 2.17).

Figura 2.17 Alegerea tipului de „part” [38]

În continuare apare fereastra „Define Part”. Aceasta este ilustrată în figura 2.19. Se alege opțiunea „Create New Chip”, i se va atribui un model și componenta noastră este definită (figura 2.20).

Figura 2.19 Fereastra „Define Part” [38] Figura 2.20 Componentă „ Chip”definită[38]

Definirea procesului „Part Type” – „Tant”

Pentru acest exemplu, se urmărește procesul de definire a unui tip de „part” numit „Tant”.

Figura 2.20 Selectarea „part-ului” Tant[38]

Se selectează antetul tipului de „part” sau se expandează lista ascunsă pentru a afișa indicatorii de referință, iar grupul selectat este evidențiat (figura 2.21).

Se face click pe pictograma tipului de familie, care se potrivește cel mai bine tipului de „part”, în acest caz se selectează „Tant”. Se face apoi click pe butonul „Next” pentru a continua.

Utilitarul afișează fereastra de selecție „Define First Item” (figura 2.22). Pentru acest exemplu ferestrele trebuie să fie rotite, astfel încât fereastra verde să urmeaze polaritatea „part-ului”. Următoarele ferestresunt dimensionate la dimensiunea pad-ului vizibil în imagine. Se face click pe butonul „Next” pentru trecerea la pasul următor.

Figura 2.22 Fereastra „Define First Item”[38]

În această etapă apare fereastra de selecție „Add User Defined Items” (figura 2.23). Se adaugă o fereastră de tip prezență/absență și fereastra de polaritate „Edge”. Fereastra de polaritate „Edge” este poziționată astfel încât aceasta este centrată vertical de-a lungul suprafețelor contrastante (nu între pad și terminale). Se apasă butonul „Next” pentru a continua.

Figura 2.23 Fereastra de selecție „Add User Defined Items” [38]

Utilitarul afișează fereastra de selecție „Choose Tant Color” (figura 2.24). Pentru acest exemplu, este selectată culoarea galbenă. Se apasă butonul „Next” pentru a continua.

Programul afișează fereastra principală ePRO și biblioteca trece automat la următorul „part”, pentru a defini proprietățile sale. „Part-ului” definit apare scris cu text negru (figura 2.25).

Figura 2.24 Fereastra de selecție „Choose Tant Color” [38] Figura 2.25 Fereastra cu „Part-ul definit” [38]

Definirea procesului „Part Type” – „SOIC”

În acest caz, se urmărește procesul de definire a unui tip de „part” numit „SOIC”.

Se selectează antetul tipului de „part” sau se expandează lista ascunsă pentru a afișa indicatorii de referință, iar grupul selectat este evidențiat (figura 2.26).

Se face click pe pictograma tipului de familie, care se potrivește cel mai bine tipului de „part”, în acest caz se selectează „SOIC”. Se face apoi click pe butonul „Next” pentru a continua.

Figura 2.26 Selectarea „part-ului” SOIC[38]

Fereastra verde cu marcaje este fereastra de referință „PIN 1” (figura 2.27). Se mută fereastra verde la pinul 1 al imaginii (ferestrele rămase, vor urma direcția). Se ajustează dimensiunea ferestrei peste pad. Se face click pe butonul „Next” pentru a continua.

Figura 2.27 Poziționarea ferestrelor pe pini[38]

Programul afișează pe ecran fereastra de selecție „Add User Defined Items”. În acest caz sunt ilustrate ferestrele pentru prezența/absența, OCV și polaritate „Edge” (figura 2.28). Și în acest caz, „Part-ului” definit apare scris cu text negru.

Figura 2.28 Diferite tipuri de ferestre de selecție[38]

Ieșirea din utilitarul ePRO

Ieșirea din ePRO este permisă prin două modalități: „Finish” sau „Exit”. Butonul „Finish” devine activ atunci când sunt definite toate tipurile „part-urilor” sau la încheierea creării panelurilor (cum este ilustrat mai jos figura 2.29). În caz contrar, butonul „Exit” este întotdeauna activat și permite programatorului să iasă din program ori de câte ori este necesar.

Figura 2.29 Butoanele de ișire din programul ePRO[38]

2.3 Strategii de inspecție vizuală pentru controlul calității

Inițial la fabricarea PCB-urilor sau a oricărui echipament electronic, toate inspecțiile vizuale au fost efectuate manual. Aceasta a fost cea mai bună opțiune în acel moment, dar a fost recunoscută ca având o valoare limitată. Din cauza caracterului repetitiv al procesului, multe defecte nu au fost reperate și au trecut nedetectate mai departe în următoarea etapă a liniei de producție.

Există mai multe metode prin care inspecția vizuală poate fi atinsă:

Inspecția manuală: După cum sugerează și numele, de „inspecție manuală”, această metodă implică operatori instruiți pentru a verifica defectele plăcilor sau altor ansambluri electronice. Această abordare s-a dovedit a fi costisitoare și a condus la rezultate slabe. Înainte de automatizare a fost singurul mod în care inspecția putea fi efectuată .

Inspecția automată: AOI este metoda preferată de inspecție a PCB-urilor. Se utilizează un sistem optic care are o imagine bună a unui ansamblu, achiziționează imaginea plăcii care trebuie inspectată și compară cele două imagini pentru a detecta orice defecte sau alte probleme.

Această formă de control al PCB-urilor este utilizată pe scară largă și a fost perfecționată, astfel încât a devenit fiabilă.

2.3.1 Inspecția PCB-urilor goale (raw card-urilor)

Există mai multe posibilități, aparate și algoritmi utili, pentru inspectarea optică a „raw card-urilor”. Acestea sunt capabile să inspecteze traseele din fire de cupru sau de aur, de pe suprafața unui PCB cu mare precizie. Inspecția optică dă rezultate rapide și fiabile cu privire la calitatea PCB-ului. Metodele de detectare electrice (de exemplu ICT, Flying Probe) sunt mai lente și mai scumpe. Inspectarea AOI a „raw card-urilor” are un nume special: AOT- Automated Optical Test (test optic automat).

Există mai multe studii de cercetare și observare care tratează acest subiect, dar se vor specifica doar doi producători de sisteme AOT[1]. În tabelul 2.3 este prezentată o comparație între aceste sisteme.

Tabelul 2.3 Comparație între sistemele AOT[1]

2.3.2 Inspecția pastei de lipit

În funcție de asamblorii PCB, o trăsătură foarte importantă constă în inspectarea calității pastei de lipit deoarece aceasta influențează puternic îmbinările sudate. În anumite cazuri s-a raportat că 52% -71% din defectele apărute în etapa SMT sunt legate de procesul de imprimare [4] – [7]. Aceste defecte pot fi detectate mult mai devreme, în mod evident, acest lucru ducând la economii de costuri. Potrivit altor cercetări, inspectarea calității pastei de lipit nu este atât de relevantă: „Contrar opiniilor obișnuite și frecvent menționate, rezultă că defectele de lipire reprezintă procentul fundamental de 70% din toate defectele din procesul de asamblare a circuitelor imprimate; însă o analiză detaliată a condus la concluzia că aceste defecte sunt de aproximativ 8,3%”.[8]

AOI speciale sunt capabile să inspecteze calitatea pastei de lipit folosită la imprimare. Aceasta este o etapă foarte importantă, deoarece, în caz de detectare a defectelor, produsul poate fi reparat cu costuri minime. Mărimea imprimată examinată se face 3D (lățime, lungime, înălțime) și trebuie să se încadreze în limitele specificate de producătorul sistemului AOI. Pentru a măsura acești parametrii, s-a dezvoltat sistemul de inspecție SPI (Solder Paste Inspection). Acesta este capabil să inspecteze un singur pas, de exemplu pasta de imprimare, și are avantajul că este mai ieftin decât mașinile universale AOI. Deoarece controlul prezenței pastei de lipit este una dintre sarcinile ușoare, mai rămân de inspectat doar parametrii lățime, lungime și poziție rezultând astfel un număr mai mare de defecte ce pot fi detectate. Acest lucru poate fi soluționat folosind capturi de imagine (preluate de obicei cu ajutorul camerelor de luat vederi cu scanare în linie), care vor fi evaluate ulterior.

Însă pentru măsurarea volumului, precum și a grosimii pastei de lipit, este important să se facă o comparație între inspecțiile 2D și 3D ale pastei de lipit așa cum se menționează în sursele [11] și [12]. Există mai multe posibilități care permit măsurarea optică a volumului de pastă, de exemplu: scanerul laser. Dezvoltarea teoretică a acestor tehnici, pentru măsurarea geometriei pastei de lipit, este prezentată în sursele [13], [14] și a unor metode speciale prezentate în [15] – [17]. Nouă producători oferă sisteme SPI[1]. Numeroase soluții diferite au fost dezvoltate pentru aceste aparate descrise mai sus și pot fi găsite și în literatura de specialitate. O comparație între diversele metode de inspecție este prezentată în tabelul 2.4, respectiv între sistemele de inspecție SPI în tabelul 2.5[1].

2.3.3 Inspecția automată a etapei de plasare a componentelor

Inspecția PCB-urilor, după ce componentele s-au plasat pe plăci reprezintă următorul pas în procesul de inspecție a asamblării acestora. Utilizând acest tip de inspecție pot fi detectate atât posibile erori de plasare, cât și unele defecte de imprimare a pastei de lipit. În cazul în care există un semn sau un marcaj pe componentă, acesta poate fi citit și identificat cu ajutorul algoritmilor moderni de procesare a imaginii, chiar dacă au mai multe tipuri de etichete cu forme diferite. API-urile sunt capabile să măsoare majoritatea parametrilor componentelor obiectiv, ca de exemplu: schimbarea axelor de rotație X-Y, polaritate, componente lipsă, insuficiența sau excesul cositorului, etichete, dimensiune etc. În tabelul 2.6 am ales pentru comparație patru producători ai unui sistem API[1].

Tabel 2.4 Comparație între diverse metode de inspecție SPI[1]

Tabel 2.5 Comparație între sistemele SPI[1]

Tabelul 2.6 Comparație între sistemele API[1]

2.3.4 Inspecția post-lipire

Majoritatea producătorilor sunt de acord că din punct de vedere strategic, efectuarea inspecției optice după lipire este indispensabilă. Cel puțin, produsele defecte trebuie să fie eliminate/corectate, deoarece multe dintre acestea sunt generate în timpul procesului de lipire: „49% dintre defecte au fost detectabile numai după lipire. Acestea se datorau componentelor și defectelor de lipire. 48% dintre defectele recunoscute optic nu au putut fi recunoscute din punct de vedere electric”.[8]

În consecință, aceasta este cea mai importantă parte a procesului de inspecție AOI. Există o multitudine de lucrări științifice care tratează acest subiect. Calitatea lipiturilor și a procesului de lipire, poate fi inspectată cu metodele descrise în acest subcapitol. Calitatea conexiunilor lipite este determinată de proprietățile geometrice și optice ale meniscului de lipire (figura 2.30). Acești parametri determină proprietățile de reflexie ale meniscului, care este format din aliajul lichid format în timpul procesului de lipire. După răcire, meniscul devine solid și reflectă lumină, ceea ce înseamnă că o putem evalua (figurile 2.31 și 2.32). Pe baza reflexiilor și cu ajutorul unor algoritmi de procesare a imaginilor se poate determina calitatea lipiturilor.

Figura 2.30 Ilustrare a meniscului[1]

Figura 2.31 Evaluarea reflexiilor meniscului aplicând iluminare albă[1]

Figura 2.32 Evaluarea reflexiilor meniscului aplicând iluminare RGB[1]

Modele de reflexie stau la baza tuturor documentelor care au fost publicate în acest domeniu de studiu. Există două soluții folosite pentru inspecție: niveluri de gri sau color. Exemple de furnizori ale acestor sisteme au fost menționați în tabelul 2.6[1]. Un proces interesant constă de asemenea lipirea în val. Necesită diferiți algoritmi, din cauza formei circulare a lipiturilor și a pinilor. Câteva soluții pentru acest tip de inspecție sunt raportate în referințele [31] – [33]. Un rezumat al sistemelor de inspecție post-lipire și al posibilelor defecte pe care acestea le pot detecta sunt prezentate în tabelul 2.7.

Tabelul 2.7 Comparație între sistemele PSI și tipul defectelor detectate de acestea[1]

2.3.5 Inspecția automată folosind razele X (AXI – Automated X-ray Inspection)

AXI este o tehnologie bazată pe aceleași principii ca și inspecția optică automată (AOI). Aceasta utilizează „ca sursă de lumină” razele X , în loc de lumina vizibilă, pentru a inspecta în mod automat caracteristici, care sunt, de obicei ascunse la vedere. Utilizarea tot mai mare a circuitelor integrate (IC-uri) și circuite de tip BGA (matrice de bile în grilă), în cazul în care conexiunile sunt sub cip și nu se văd, face ca inspecția optică obișnuită să devină imposibilă. Deoarece conexiunile sunt sub cip, este necesar să ne asigurăm că în timpul procesului de fabricație cipurile sunt montate în mod corect. În plus, cipurile care folosesc tehnologie BGA tind să fie din ce în ce mai mari și cu mai multe conexiuni. Prin urmare, este esențial ca toate conexiunile făcute să fie corecte.

Deoarece conexiunile BGA nu sunt vizibile, singura alternativă este să se utilizeze un nivel scăzut de ​​raze X. AXI este capabil să gasească defecte, cum ar fi contacte deschise, scurtcircuite, cositor insuficient, exces de cositor, componente electrice lipsă sau deplasate.

Astfel, defectele sunt detectate și reparate într-un timp de depanare scurt.

Aceste sisteme de control sunt mai costisitoare decât sistemele optice obișnuite, dar sunt capabile să verifice toate conexiunile, în special cele de sub cip. AXI este adesea asociat cu testarea furnizată de testul de scanare limită (boundary scan), de testare în circuit (ICT) și de testare funcțională. Pentru producția de volum mare, în prezent, majoritatea producătorilor folosesc sisteme AOI pentru funcțiile de inspecție a PCB-urilor. De asemenea, odată cu creșterea numărului de componente BGA folosite, AXI este, utilizat din ce în ce mai mult.

2.3.6 Sisteme AOI combinate

Există sisteme care sunt capabile să inspecteze mai multe tipuri de defecte în același timp (tabelul 2.8).

Tabelul 2.8 Diverse sisteme de inspecție și defectele detectate de acestea[1]

Acestea sunt numite sisteme AOI combinate și sunt alcătuite din sisteme de tipul API & PSI (tabelul 2.9 anexa A) [1]. Astfel de sisteme includ și cele de tipul „All-In-One” care sunt sisteme UAOI (Universal Automated Optical Inspection), mai exact o combinație de sisteme SPI & API & PSI (tabelul 2.10 anexa B) [1].

Presupunând că această componentă este complet operațională, aceste sisteme, practic, sunt în măsură să dovedească faptul că placa de circuit funcționează corect ar putea înlocui testul ICT (ceea ce este imposibil!!!). Deoarece acestea sunt conectate la serverele SPC (Statistical Process Control), ele pot oferi, mai multe informații despre procesul SMT în sine și un feedback cu privire la modul în care să-l îmbunătățească.

Desigur că există și dezavantaje la utilizarea sistemelor AOI. Acestea nu sunt capabile să inspecteze defecte ascunse, cum ar fi scurtcircuite sub componentele BGA, lovituri și de regulă parametrii algoritmilor de control nu pot fi ajustați perfect. Deci, din timp în timp, ele nu detectează defectele reale, care sunt numite „slip-through failures” (NDF-uri). Acestea sunt cele mai semnificative defecțiuni din timpul funcționării sistemelor AOI, deoarece, în aceste cazuri, nu reușesc să facă ceea ce au fost programate. Astfel încât numărul de „slip-through failures” trebuie să fie cât mai redus sau zero, și în cazul în care acestea apar, sunt necesare investigații îndeaproape pentru a le preveni și de a le elimina. Cu toate acestea, dacă se întâmplă acest lucru în mod repetat, atunci părțile adecvate pentru inspecție pot fi defecte. Acestea sunt numite pseudo-defecte și pot reduce productivitatea, astfel numărul lor ar trebui să fie cât mai aproape de zero. Referința [10] arată de asemenea, alte probleme de procesare a imaginilor. Problemele sistemelor AOI vor fi descrise în detaliu mai târziu în cele ce urmează. Un alt dezavantaj este că acestea sunt, de obicei, în „buffer-ul” liniei de producție, deoarece acestea nu sunt în măsură să inspecteze placa de circuit la fel de repede precum linia le poate produce. Prin urmare, practica este de regulă de a plasa mai multe mașini una după cealaltă pentru a permite ca inspecțiile să aibă loc în paralel. Desigur, acest lucru are, implicații financiare care trebuie luate în considerare.

Problematica software

3.1 Principii, contradicții și setări ale parametrilor de inspecție

Una dintre criticile cele mai răspândite împotriva principiilor și metodelor sistemelor automate de inspecție optice provine dintr-un paradox foarte interesant. Așa cum s-a menționat, introducerea sistemelor AOI în liniile de producție a fost un rezultat al creșterii complexității procesului de fabricație. Aceste dispozitive de inspecție și control trebuie trebuie să fie validate și să îndeplinească anumite criterii de fiabilitate. Dar, din păcate, aceste procese de validare pot fi utilizate numai într-o măsură limitată, din cauza complexității procesului de fabricație și a apariției la fel de complexă și extrem de variată a dispozitivelor de testat (DUTs –Device Under Test).

Această contradicție invocă concluzia că acuratețea și fiabilitatea sistemului AOI depinde în egală măsură de competența și lucrul de calitate ale inginerilor și ale operatorilor, precum și de gestionarea corectă a dispozitivelor de control. În realitate, aceasta determină o serie de provocări foarte serioase, pe care experții in domeniu trebuie să le soluționeze. Algoritmii de inspecție și de control de calitate au mai mulți parametri, în unele cazuri chiar sute (parametri de procesare a imaginilor, parametri zonelor de interes, parametri de prag, etc). Configurarea lor necesită experiență, intuiție precum și inspirația inginerilor de proces.

În timpul setării parametrilor, inginerii trebuie să rezolve contradicțiile privitoare la diferența dintre imaginile care prezintă componente corecte și defectele, care se află la doar de câțiva pixeli distnață, și care trebuie să fie detectate de către sistemele AOI (figura 3.1).

Figura 3.1 Diferențele între imaginile care conțin componente corecte și defecte[1]

În cazul parametrilor setați incorect, sistemul poate să clasifice o componentă defectă ca și cum ar fi bună (noțiunea de „slip-through”). Desigur, această clasificare eronată este intolerabilă în procesele controlului de calitate. Prin urmare, este necesar să se urmărească eliminarea completă a acesteia prin reglajul fin al parametrilor algoritmului. Din păcate, din acest motiv, inginerii pot seta cu ușurință algoritmul în a fi prea strict, ceea ce înseamnă că unele componente corecte vor fi abandonate în timpul procesului de inspecție.

Deși aceste apeluri false („false calls” cunoscute și sub numele de pseudo-eșecuri) nu produc consecințe catastrofale, ele reprezintă o sursă de probleme foarte grave. În acest caz, operatorii umani, care efectuează reverificarea componentelor considerate „defect”, pot obține cu ușurință greșelile repetate ale sistemului AOI. Prin urmare, aceștia pot lua în cele din urmă decizii ale sistemului de inspecție chiar și atunci când există cazuri de erori reale. Acest lucru implică faptul că fiabilitatea sistemului de inspecție ar putea fi pusă la îndoială, rezultând astfel una dintre cele mai grave efecte asupra sistemelor AOI. Cu toate că pare nesemnificativ este important de reținut faptul că multe clasificări proaste pot incetini procesul de fabricație, pot reduce productivitatea și crește costurile totale de producție. Pentru a evita apelurile false, inginerii de proces trebuie să reducă strictețea parametrilor de inspecție, care , după cum am menționat mai sus, este în contradicție cu principiul folosit la setările parametrilor de prevenire a defectelor de tip „slip-through”.

În plus, inginerii AOI trebuie să facă față multor dificultăți majore dintre care amintim: schimbarea continuă a procesului de producție care duce la setări noi ale dispozitivelor de pe linia de producție, această acțiune fiind urmată, de regulă, de modificări ale sistemelor AOI. Prin urmare, necesitatea de monitorizare a algoritmilor de inspecție și adaptarea lor la diferiți parametri este o provocare serioasă pentru inginerii de proces.

Mai mult decât atât, este necesară satisfacerea unor cerințe practice în selectarea și ajustarea algoritmilor de inspecție. De regulă, asamblorii de dispozitive electronice fabrică mai multe plăci în paralel, în care se pot localiza componente similare sau identice. Dacă toate componentele urmează să fie inspectate cu un algoritm AOI separat, gestionarea de cod, urmărirea versiunii și a stabilității ar fi imposibilă. Prin urmare, inginerii folosesc de cele multe ori doar o singură metodă de inspecție pentru ansambluri similare obținând cât mai simplu o versiune de gestionare a algoritmului AOI. Din păcate, această strategie nu poate fi întotdeauna folosită cu succes, datorită aspectului foarte eterogen ale acelorași componente. Figura 3.2 prezintă o secvență de imagini a condensatorului C1, care ilustrează diferențele enorme dintre imagini achiziționate cu componente similare.

Figura 3.2 Diferențele componentelor similare, condensatorul C1[1]

3.2 Optimizarea pragurilor de decizie

O problemă foarte importantă și interesantă constă în optimizarea pragurilor de clasificare. Una dintre cele mai importante cerințe ale sistemului de inspecție o reprezintă nivelul înalt de robustețe; dar această condiție poate fi garantată cu greu din moment ce decizia de încadrare (și anume o componentă devine „FAIL” sau etichetată ca „PASS”) este dependentă de un singur pixel. Prin urmare, rezultatele obținute aproape de pragul de decizie, trebuie să fie clasificate într-un grup separat (numit „eroare limită”) și este necesar să se aplice o strategie diferită pentru acestea. Rezultă că experții AOI (în afara faptului că pentru soluționarea paradoxului menționat mai sus, au nevoie de optimizare) trebuie să depună eforturi pentru a găsi o astfel de setare a parametrilor algoritmului în cazul în care timpul de clasificare precum și numărul de componente clasificate în apropierea pragului de decizie sunt cât mai puține posibil. Eficiența sistemelor AOI poate fi îmbunătățită în mod semnificativ cu ajutorul tipului de optimizare macro.

3.3 Validarea parametrilor programului de inspecție

O altă problemă majoră constă în procesul de optimizare a parametrilor și anume: cum pot inginerii AOI valida valorile noilor parametrii determinați în procesul de optimizare?

Desigur, o corecție a clasificării din categoria „FAIL” nu poate fi validată doar prin simpla examinare a imaginii în cauză, dar este necesar să se verifice o serie de alte cazuri. Prin urmare, pentru a executa un proces de validare de încredere, inginerii trebuie să colecteze o largă bază de date a imaginii („image base”), care să acopere toate cazurile în care acestea apar în modul optim posibil. Din păcate, crearea și utilizarea unei baze de date cuprinzătoare a imaginii este o sarcină lungă și uneori, imposibilă, din cauza mai multor criterii (de cele mai multe ori în contradicție). O colectare a imaginilor în mod manual de către ingineri este mare consumatoare de timp, iar în cazul sistemelor automate (cum ar fi sistemele AOI) există doar o posibilitate limitată, din cauza numărului mare și a tipului variat de date. Metodele automate sunt mult mai rapide, dar în timpul colectării, unele imagini clasificate în categoria „FAIL” pot fi puse în baza de date a imaginii necorespunzătoare, ceea ce face imposibilă optimizarea parametrilor. De exemplu, dacă o imagine care conține o componentă defectă este plasată în categoria „PASS” a bazei de date imaginii, procesul de optimizare va încerca să se adapteze la parametrii la care algoritmul AOI a clasificat imaginea ca și „PASS”. Ca urmare, optimizarea macro nu poate recunoaște această eroare specificată, indicând derapaje care cauzează cea mai mare catastrofă a tipului de inspecție.

3.4 Dimensiunea bazei de date a imaginii

Numărul imaginilor stocate reprezintă, de asemenea, un factor foarte important. În cazul în care baza de date a imaginii conține prea multe imagini, resursele (procesor, hard-disk, rețea etc) devin supraîncărcate și procesul de optimizare poate fi executat mult mai lent. Pe de altă parte, în cazul unei baze de date a imaginii cu date insuficiente validarea algoritmului nu este nici sigură, nici suficient de precisă.

Dacă presupunem că dimensiunea optimă a bazei de date a imaginii este determinată (și nu poate fi depășită) și imaginile colectate sunt relevante, rezultând o bază de date a imaginii relativ bună. În acest caz se pune o altă întrebare: cum pot inginerii sistemului AOI actualiza baza de date a imaginii cu imagini noi? O decizie grea este reprezentată de determinarea căror imagini noi trebuie stocate și care vor trebui șterse din baza de date curentă a imaginii. Pentru aceasta există mai multe criterii de sortare (cum ar fi data creării imaginii, numărul de imagini similare etc), care pot fi folosite ca bază a deciziei de actualizare. Dar un factor numeric precis, care arată utilitatea unei imagini în baza de date a acesteia, este mult mai dificil să se determine.

Aspectele și conceptele menționate în acest capitol au arătat că utilizarea și funcționarea perfectă a sistemului automatizat de inspecție optică necesită control și supraveghere umană.

Deși algoritmii sistemelor AOI sunt capabili să execute rapid, precis, eficient și de încredere o inspecție continuă (în consecință, par a fi mult mai potriviți decât operatorii umani!), însă, neavând „inteligență” umană, acesti algoritmi nu se pot adapta imediat și în mod independent schimbărilor din linia de producție. Prin urmare, procesul de inspecție și control al calității pot împiedica răspândirea producătorilor de electronice autonomi.

Numeroase cercetări și evaluări sunt concentrate asupra folosirii eficiente a timpului de lucru al operatorilor umani, cât și pentru a oferi ajutor inginerilor AOI. Extrem de interesante sunt direcțiile de cercetare privind metodele de optimizare automate a parametrilor algoritmilor. În prezent, sistemele AOI de pe linia de producție pot monitoriza calitatea algoritmilor utilizați (dacă este posibil, numărulul apelurilor false și „slip-through”), iar dacă este cazul pot ajusta parametrii în mod automat folosind baza de date a imaginii, pentru a crea un algoritm optim. Inginerii trebuie să aibă grijă de cazurile speciale, cum ar fi schimbarea dispozitivelor de iluminat sau crearea de noi metode de inspecție. Deși metodele de optimizare a parametrilor sunt automate, acestea nu trebuie să îndeplinească cerințe ridicate în timp real, însă este important să se determine valorile parametrilor optimizați într-un timp relativ scurt. Este ușor de verificat faptul că și în cazul în care avem doar câțiva parametri, analiza tuturor parametrilor combinați necesită un timp foarte îndelungat (ani chiar); ca urmare, metodele euristice de căutare trebuie să fie utilizate pentru rezolvarea problemelor de optimizare.

Desigur, metodele automate de optimizare trebuie să colecteze imagini relevante în mod autonom pentru crearea bazei de date a imaginii de referință. Acest fapt stabilește provocări serioase pentru optimizarea proceselor de inspecție din cauza problemelor și dificultăților menționate anterior.

În final, putem afirma că sistemele AOI oferă o soluție puternică pentru o problemă complexă prin intermediul unor principii simple, dar analizele detaliilor pot crea mai multe probleme, dificultăți și contradicții. Găsirea unor soluții în viitor, reprezintă o condiție esențială pentru sistemele de inspecție optică automate.

Studiu de caz – Descrierea parametrilor algoritmilor de inspecție și analiza unei plăci în tehnologie 2D, respectiv cu raze X

Introducere

Obiectivul acestei lucrări este de a prezenta, analiza, explica și evalua algoritmii utilizați în diferitele tehnologii de inspecție în procesele de asamblare electronică cât și tehnologiile folosite. După cum au fost menționate și în partea teoretică există o diversiune a tipurilor de inspecție dintre care amintim: Inspecția AOI de tip 2D/3D și cea care utilizează raze X.

Cea mai folosită metodă de inspecție este cea de tipul AOI 2D. Aceasta utilizează diverse metode și diverși algoritmi de inspecție (APB, APTS, DCIP) care vor fi prezentați în cele ce urmează. De asemenea se va prezenta și modul de inspecție folosind raze X.

Inspecția AOI 2D

Iluminatul în nivele de gri

Sistemul de inspecție 2D, produs de Machine Vision Products .Inc (MVP) deținut de compania Plexus, folosește tehnica de inspecție optică automată (AOI), care implică analiza grayscales (pe nivele de gri figura 4.1) ale elementelor de imagine (pixeli) într-o zonă specificată, a unei imagini color. Conceptele din spatele acestei abordări vor fi descrise în această lucrare, în plus față de metodologia obținerii unei imagini adecvate pentru analiza bazată pe un nivel de reflecție al elementelor inspectate. Camera acestui tip de sistem AOI măsoară nivelele de gri într-o gamă de la 0 la 255, dar pentru stabilitate, nivelele de gri utilizate de algoritmii MVP sunt de la 0 la 63. Aceste 255 de niveluri de gri, sunt clasificate în patru grupuri caracteristice. Folosind camere calibrate, nivelul de gri pentru un alb opac este setat la 180. Această valoare împărțită la patru este de 45. Utilitatea acestei scări constă în determinarea nivelurilor de gri dorite să se găsească într-o anumită caracteristică.

Figura 4.1 Corelarea scării în nivele de gri pt algoritmii MVP.

Prezentarea generală a algoritmilor

Un algoritm este un set de reguli care sunt urmate atunci când se efectuează o ecuație matematică. Cu ajutorul algoritmilor, sistemele AOI analizează o placă pentru a determina dacă aceasta este bună sau prezintă defecte. Există două nivele de algoritmi folosiți pentru inspecția plăcilor:

Algoritmi de nivelul 1 (la nivel de element, APB, APTS) sunt folosiți pentru a inspecta elemente de tip (pad-uri, aliaje de lipire etc) respectând imaginile luate de camera foto.

Algoritmi de nivelul 2 (la nivel de componente, DCIP ) care iși adaugă datele furnizate de nivelul 1 pentru a determina dacă o componentă îndeplinește criteriile specificate, cum ar fi plasarea precisă a acesteia pe PCB. De exemplu, atunci când se examinează o componentă QFP de 64 de pini, fiecare lipitură (element) este inspectata folosind un algoritm de nivel 1 pentru a determina dacă aceasta respectă sau nu parametrii specificați. O componentă va conține un singur algoritm de nivel 2 (privind partea de nivel ). Deci algoritmi de nivel 1 colectează datele și ulterior algoritmul de nivel 2, determină dacă componenta îndeplinește criteriile necesare fiecărui parametru. Următorul tabel oferă o scurtă descriere a diferitelor tipuri de algoritmi:

Tabelul 4.1 Descrierea diferitelor tipuri de algoritmi

Prelucrarea imaginilor 2D

Procesul de obținere a imaginilor pentru efectuarea analizei pe diferite tipuri de componente este ilustrat în figura 3. Practic, cu un unghi mare de iluminat comun post-reflow, orice suprafață plană reflectorizantă va direcționa lumina înapoi la camerele de luat vederi, în timp ce suprafața non-reflectorizantă sau în unghi inchis nu va realiza niciun fel de reflexie. Acest principiu este util pentru determinarea legăturii dintre componentă și placă sau dacă există un nivel ridicat de cositor ori sunt prezente scurtcircuite.

Figura 4.2 Efectuarea modului de analizei a componentelor.

Aplicație practică

Considerăm placa următoare (figura 4.3) ce este supusă diverselor tipuri de inspecție. Menționăm că ambele straturi („top” și „bottom” conțin componente). Aceasta va fi trecută atât prin tipul de inspecție 2D cât și folosind metoda de inspecție cu raze X.

Placa este de o complexitate medie cu dimensiunea de 115×125 mm populată pe ambele fețe cu un număr total de 1020 componente.

Dintre acestea pe side A sunt 635 componente. În funcție de tipul componentei acestea se împart în: CHIP component (561), QFP (6), resistor network (19), conentori SMT(3), SOIC (8), SOT(17) și condensatori tantalum (21).

Figura 4.3 Placa inspectată side A.

După cum se observă nici side B (figura 4.4) nu prezintă o complexitate avansată din perspectiva inspecției. Pe Side B sunt în total 385 componente din care: CHIP component (326), BGA (3), QFP (4), resistor network (12), conentori SMT(1), SOIC (13), SOT(22) și condensatori tantalum (4).

Pentru inspectarea plăcii 2D folosim sistemul AOI al producătorului MVP. Capabilitățile acestui sistem, precum și câteva date de catalog care fac referire la acest produs se găsesc în anexe (tabelele 2.9, 2.10).

Figura 4.4 Placa inspectată side B.

Astfel, la aceast tip de inspecție se verifică următoarele: prezența bilelor/punților de cositor, respectiv, componentele lipsă/greșite/deplasate, conexiunea pinilor, polaritatea componentelor etc, adică posibile defecte ce pot fi observate cu ochiul liber, prin simpla vizualizare a plăcii. După cum se observă în imagine, dimensiunea precum și complexitatea plăcii sunt relativ reduse (d.p.d.v al inspecției vizuale), prin urmare, durata inspecției necesită un timp de inspecție scurt. Totodată se face remarcat faptul că pe ambele side-uri sunt prezente componente pentru care inspecția 2D nu este suficientă. Deoarece inspecția 2D a plăcii nu este suficientă, aceasta trebuie inspectată folosind altă tehnică de inspecție (cu raze X), ceea ce duce la costuri de producție suplimentare pentru asamblorii de PCB-uri.

Componentele electrice de tip BGA sau QFP necesită un tip de inspecție diferit față de componentele SMT obișnuite (în general care au terminalele vizibile). O astfel de inspecție este cea bazată pe tehnologia cu raze X. Aceasta permite inspectarea tuturor părților și conexiunilor (vizibile sau nu), practic face o „radiografie” a plăcii, ceea ce îi oferă operatorului uman posibilitatea vizualizării zonelor ascunse. Astfel se pot determina cu ușurință defectele prezente sub BGA-uri sau QFN-uri, dar și verificarea traseelor PCB-ului și ale altor lipituri ascunse.

Parametrii algoritmului de inspecție APB

În prima etapă a inspecției 2D, programul stocat în sistem folosește un algoritm de nivel 1 care inspectează fiecare zonă a PCB-ului, în mod independent și stabilește dacă aceastea satisfac cerințele impuse ale parametrilor de către programator. În figura 4.5 este prezentată interfața algoritmului APB.

Figura 4.5 Interfața algoritmul APB, cu parametrii din secțiunea „Color Setup”.

Acest tip de algoritm permite configurarea următorilor parametri, în vederea obținerii unui program de inspecție optimizat. În etapa „Expect Light” se abordează două testări (sau trei, dacă se justifică) și o interfață grafică:

• „Color Setup”.

• „Histogram Window” – utilizatorul creează o fereastră cu un grafic al histogramei în zona de control unde are loc inspecția.

• „Background Window” – constă în praguri ale nivelelor de gri în interiorul ferestrei histogramei și este utilizat pentru determinarea existenței pixelilor luminoși în aceasta.

• „All Test” (opțional) – conține toate testele disponibile.

1) Opțiunea „Color Setup” este setată automat în funcție de modul de lucru al utilizatorului cu acesta. Un sistem tricolor are următoarele culori stabilite implicit (RGB).

Pentru accesarea parametrilor de setare a culorii, se face click stânga pe „Color Setup”. Odată selectat, fundalul acesteia devine galben. Această opțiune permite utilizatorului să vizualizeze tabelul cu parametrii și filtrele de culoare asociate valorilor lor

Raportul de roșu, verde și albastru a acestor filtre de culoare indică cât de mult din fiecare culoare primară să fie filtrată de algoritm înainte de începerea inspecției efective (figura 4.6). Valoarea 1 setată la un parametru înseamnă folosirea acelui filtru exclusiv pentru inspecție. Odată setați 2 parametri înseamnă utilizarea pentru inspecție în proporție de 50% a fiecărui filtru. Setarea tuturor parametrilor cu aceeași valoare, înseamnă împărțirea în mod egal a utilizării filtrelor (aprox. 33% pentru fiecare). Setarea parametrilor se poate exprima și în procente.

Figura 4.6 Parametrii rapoartelor de culoare.

Figura 4.7 Răspunsul aplicării filtrelor de culoare.

În figura 4.7 se prezintă răspunsul fiecărui filtru, în funcție de selectarea acestuia/acestora. În funcție de necesități, se stabilesc filtrele care sunt considerate cele mai bune pentru obținerea un contrast puternic și o imagine clară. Se deduce faptul că un contrast bun al imaginii se obține aplicând o combinație filtrelor de culoare roșie și verde.

2) Opțiunea „Histogram Window” (figura 4.8) prezintă o metodă grafică de utilizator pentru crearea histogramei perimetrului elementului inspectat. Parametrii corespunzători acestei secțiuni sunt descriși în cele ce urmează. Parametrii histogramei se găsesc în centrul a inspecției algoritmului APB, deoarece algoritmul este setat să căute doar anumite caracteristici.

Figura 4.8 Fereastra parametrilor histogramei.

Parametrul „Color” determină caracteristicile care urmează să fie inspectate în timpul inspecției histogramei. În cazul inspectării culorilor deschise (0), căutarea începe de la nivelul de gri de 63. Dacă sunt inspectate culori închise (2), căutarea începe de la 0.

Parametrul „Gray Level” restrânge gama de căutare al nivelului de gri care începe cu parametrul de culoare. De exemplu, în cazul în care culoarea este setată cu 2, iar nivelul de gri este de -21, gama de căutare va fi cuprinsă între 0 și 21. Nivelele de gri care se încadrează în acest interval, vor fi luate în considerare la calcularea intervalului procentajului gamei nivelurilor de gri. Este bazat pe diferențele între componentă și placă.

Parametrul „Pad Area Coverage Threshold” calculează numărul de pixeli dintr-un interval specificat. Acesta este divizat la numărul total de pixeli din interiorul ferestrei de inspecție. Formula este următoarea:

PAC = [(X pixeli din interiorul intervalului) / (numărul total de pixeli)] * 100 , unde PAC – Pad Area Coverage.

Este necesar un procent minim pentru a seta inspecția cu acest parametru. În cazul în care un procent găsit (IVPAC) este mai mic decât minimul specificat, inspecția eșuează. În cazul în care procentul constatat depășește minimul specificat, inspecția va trece. Pentru setarea acestui parametru se recomandă un interval cuprins între 70 – 100.

Parametrul „Center Gray Level Threshold” găsește valoarea medie a întregii populări din fereastra histogramei (IVCGL). Se compară apoi valoarea medie a setului de parametri cu „Center Gray Level Threshold”. Dacă parametrul „COLOR” este setat la 2 și dacă IVCGL este mai mică decât parametrul setat, testul trece. Dacă parametrul „COLOR” este setat la 0, iar valoarea găsită în IVCGL este mai mare decât paramterul setat, testul trece. Setare recomandată: -25.

Parametrul „Extreme Gray Level Threshold” stabilește limita că pe prima 1/16 din popularea totală să fie sub sau peste nivelul de gri specificat. Dacă se inspectează culoare închisă, acest parametru limitează prima 1/16 a populării, apropiată de valoarea de 0 a nivelul de gri. Dacă se inspectează culoare deschisă, acest parametru limitează 1/16 din populare, apropiat de valoarea de 63 a nivelului de gri. Setarea recomandată acestui parametru este 0.

Parametrul „Dynamic Range Threshold” este comparat cu gama valorilor aflată în histogramă. Ea este calculată ca: R = (Cel mai înalt nivel de gri găsit) – (Cel mai mic nivel de gri găsit). O valoare negativă plasează cerința minimă de gamă dinamică, în timp ce o valoare pozitivă plasează cerința maximă de gamă dinamică. Este recomandat să se seteze cu valoarea 0.

Parametrul „Median Gray Level Threshold” stabilește o limită cu privire la valoarea medie găsită în fereastra histogramei.Valoarea medie este definită ca valoarea în care 50% din populare cade peste această valoare iar restul de 50% scade sub ea.

În (figura 4.9) este ilustrat modul în care algoritmul APB folosește analiza dataliată a matricii histogramei, în vederea inspecției plăcii din exemplul sus menționat. Algoritmul funcționează pe baza operatorilor punctuali. Rezultatul clasificării se obține comparând matricile imaginilor analizate cât și histogramele corespunzătoare acestora. Se observă că în situația în care placa este PASS, valorile efective ale pixelilor sunt majoritar egali cu 0 (adică detectează zonă întunecată, ceea ce și trebuie pentru ca așa au fost setați parametrii). În cazul plăcii cu rezultat al inspecției FAIL, valorile efectiv numerice ale pixelilor sunt mult mai mari, media depășind ușor pragul de 25 a gamei nivelelor de gri. Dacă o matrice/histogramă a imaginii nu se încadrează în pragul specificat de către programator atunci algoritmul va clasifica placa corespunzator matricii/histogramei respective, deci ca și FAIL (eroare).

Figura 4.9 Comparația matricilor imaginii (PASS partea dreaptă, FAIL partea stângă).

În următoarea imagine (figura 4.10) este prezentată o situație în care valorile măsurate nu se încadrează în toleranțele valorilor stabilite în program. Deci rezultatul este eronat.

Figura4.10 Erori datorate măsurării unor valori în afara limitelor toleranțelor.

3) Secțiunea „Background Window” (figura 4.11) stabilește pragurile de gri folosite pentru testare. Acest test evaluează dacă pixelii luminoși găsiți în interiorul ferestrei histogramei depășesc valorile stabilite în program ale parametrilor. În continuare sunt descriși majoritatea parametrilor importanți ai algoritmului APTS.

Figura 4.11 Opțiunile secțiunii „Background Window”.

Parametrii algoritmului de inspecție APTS

Algoritmul APTS este derivat din APB, doar că realizarea inspecției este mult mai dinamică. Acest algoritm poate verifica și deplasările componentelor. La fel ca APB, APTS este un algoritm de nivel 1, care fiind folosit în special pentru componente cu capsulă luminoasă sau pentru detectarea marginilor/muchiilor. Funcția algoritmului APTS este să găsească muchii de-a lungul/transversal componentelor cât și pentru inspectarea histogramei lipiturilor dintr-o fereastră. Pentru explicarea acestui algoritm, se utilizează un „Chip”. Interfața acestui algoritm cu parametrii „Chip Along” este ilustrată mai jos (figura 4.12).

Figura 4.12 Interfața algoritmului APTS cu parametrii din secțiunea „Chip Along”.

1) Prima etapă de inspecție constă în găsirea muchiilor de-a lungul componentelor. În cadrul acestei secțiuni sunt specificați câțiva parametrii necesari găsirii acestor. Așadar, la etapa „Chip Along” sunt următorii parametrii care trebuie setați:

„Edge and Histogram Color” este un parametru care selectează ceea ce este considerat ca fiind marginea cip-ului, prin selectarea punctelor de tranzit care să fie considerate ca muchie a componentei, precum și selectarea culorii histogramei inspectate. Există cincisprezece valori pentru setarea acestui parametru. (0- luminos, până la 15- închis).

Parametrul „Search Window Across” stabilește dimensiunea dintr-un capăt într-altul de-a lungul marginii ferestrei de căutare. Acesta poate fi setat în două moduri: dacă se utilizează un număr negativ, se reprezentă dimensiunea în pixeli, în caz contrar, utilizeazând un număr pozitiv, dimensiunea va fi exprimată în procente din fereastra originală.

„Search Window Along” reprezintă un parametru care specifică dimensiunea de-a lungul marginii ferestrei de căutare în același mod ca și fereastra de căutare de la un capăt la celălalt.

„Minimum Transition” este un parametru care stabilește numărul de tranziții necesar unei caracteristici pentru a fi considerată o muchie.

Parametrul „Filter Gray Level” funcționează doar atunci când profilul filtrul 13 este activat. Acest parametru selectează care nivel de gri va fi indicatorul muchiei componentei.

Parametrul „Window Dynamic Range Threshold” reprezintă un prag pentru testul de interval dinamic efectuat de-a lungul profilului în căutarea muchiilor. Acest test se face de două ori, o dată pentru întreaga zonă de căutare iar apoi pentru zona de pad calculată. Intervalul dinamic este stocat în variabila „IVLDYN”. Când variabila „IVLDYN” este mai mică decât „Window Dynamic Range”, rezultă un cod de eroare. Altfel, testul este trecut. Pragul „Window Dynamic Range” asigură efectuărea cu succes a măsurătorilor ferestrei muchiilor. De asemenea, este util să se verifice prezența/absența unei componente. În figura 4.14 este prezentată o situație în care este depășită valoarea setată ca prag, rezultând astfel o eroare. Se poate remarca faptul că valoarea măsurată nu se încadrează în cea de referință, acest lucru fiind evidențiat de culoarea roșie a fundalului.

Figura 4.14 Eroare dată la parametrul „Window Dynamic Range Threshold”.

„Edge Dynamic Range Threshold” este un parametru care stabilește un prag pentru testarea gamei dinamice, ce se efectuează pe două zone de pe fiecare parte a muchiei găsite de-a lungul direcției. Testul constă în compararea diferențelor nuanțelor de gri, găsite între cele două zone mici. Rezultatul aceastei „diferențe” de nuanță este comparată cu pragul „Edge Dynamic Range”. În cazul în care acest rezultat este mai mare decât pragul „Edge Dynamic Range”, testul este trecut. În caz contrar, rezultă o eroare.

Avertisment! Valoarea măsurată a gamei dinamice depinde de selecția filtrului în algoritmul „Filtre”! De aceea, acest parametru trebuie setat odată cu schimbarea combinației de filtre!

Cu ajutorul parametrului „Search Window Translation Along” se poate muta întreaga fereastră, fie spre centrul de greutate al componentei fie departe de acesta; o valoare negativă deplasează spre centrul de greutate iar o valoare pozitivă spre exterior.

2) A doua etapă în procesul de inspecție al algoritmului APTS constă în găsirea muchiilor transversale ale componentei. Secțiunea „Chip Across” (figura 4.15) conține următorii parametrii care trebuie setați:

Figura 4.15 Interfața algoritmului APTS, parametrii din secțiunea „Chip Across”.

„Search Window Along” este un parametru care setează dimensiunea pentru rutina „Across Edge Finding”. Trebuie setată întotdeauna o valoare negativă. Aceste unități de măsură sunt exprimate în pixeli.

Parametrul „Width Nominal” compară lățimea totală a componentei (împreună cu toleranța) și dacă lățimea găsită nu se încadrează în dimensiunile specificate, algoritmul dă eroare de lățime.

Cu parametrul „Width Tolerance” se setează toleranța lățimii componentei inspectate. Ca și lățime nominală, o valoare pozitivă specifică un procent în raport cu fereastra inițială, în timp ce o valoare negativă specifică pixelii acesteia.

„Search Window Across Limit” este un parametru care setează dimensiunea pentru rutina „Across Edge Finding”. Trebuie setată întotdeauna o valoare pozitivă. Aceasta stabilește dimensiunea rutinei ca procent din fereastra inițială.

3) În secțiunea „Histogram” a algoritmului APTS, se stabilesc setările parametrilor pentru afișarea histogramei imaginii. Câțiva parametrii ai acestei părți au fost particularizați și la algoritmul APB. Acești parametrii iși păstrează aceleași proprietăți și pentru algoritmul APTS. Structura algoritmului APTS cu parametrii „Histogram” este prezentat în figura 4.15.

Figura 4.15 Interfața algoritmului APTS cu parametrii din secțiunea„Histogram”.

Parametrul „Window Along” setează dimensiunea histogramei de-a lungul ferestrei acesteia. În cazul în care se utilizează o valoare pozitivă, atunci histograma se deplasează de la marginea componentei spre centru,(valoarea setată în pixeli). Contrar, dacă se utilizează o valoare negativă, histograma se deplasează de la marginea componentei spre exterior, de asemenea valoarea setată fiind tot în pixeli.

„Window Across” este un parametru care stabilește dimensiunea pentru toată fereastra histogramei. Dacă se utilizează o valoare pozitivă, atunci histograma se mărește peste dimensiunea lățimii găsite. În cazul setării unei valori negative, fereastra va fi mai mică decât dimensiunea lățimii găsite.

Parametrii algoritmul de inspecție DCIP

DCIP este primul algoritm de nivel 2. După cum s-a menționat anterior, obiectivul algoritmilor de nivel 2 este continuarea procesului de inspecție și prelucrarea informațiilor furnizate de primul nivel, pentru a determina caracteristicile ce nu pot fi efectuat de către acesta.

Sunt necesare două cerințe pentru ca algoritmul DCIP să fie utilizat în mod corect:

Nivelul 1 de control trebuie să fie algoritm APTS;

Doar două ferestre ale nivelul 1 să fie utilizate furnizării informațiilor pentru DCIP.

Singurele componente care îndeplinesc ambele cerințe sunt cipurile. Astfel, orice cip folosește DCIP ca al doilea nivel de algoritm. Acest algoritm este mai dificil de optimizat, deoarece depinde de acuratețea algoritmului primului nivel pentru a găsi marginile componentelor.

Algoritmul DCIP are două obiective principale de inspecție:

Găsirea lungimii componentei. Acest lucru nu poate fi efectuat pe primul nivel, deoarece fiecare fereastră a acestuia își face inspecțiile proprii. DCIP ia informațiile muchiilor de la primul nivel și în urma procesării cu propriul algoritm găsește lungimea componentelor.

Detectarea totală a translațiilor și rotațiilor, apoi compararea acestora cu limitele stabilite.

Figura 4.16 afișează parametrii principali găsiți în secțiunea „General” a algoritmului de nivel 2 DCIP. Dintre acești parametrii amintim:

Figura 4.16 Interfața algoritmului DCIP, cu parametrii din secțiunea „General”.

Parametrul „L trans.” setează pragul pentru translația componentei în direcția lungimii (care este paralelă cu lungimea componentei). Dacă distanța pe direcția lungimii dintre centrul de greutate calculat al componentei și centrul de greutate așteptat este mai mare decât pragul „L Trans”, atunci componenta nu trece testul de translație și apare un cod de eroare. Acest lucru este foarte util pentru stabilirea toleranței distanței pentru cât de mult o componentă poate fi deplasată în lungime dar terminalele acesteia să rămână fixate încă pe pad-uri. Codul de eroare returnat este: „Lenght XX > Leng. Translation”.

„W trans.” este un paramentru care setează pragul pentru deplasarea componentei în direcția lățimii (care este perpendicular pe lungimea componentei). Dacă distanța direcției lățimii dintre centrul de greutate al componentei calculat și centrul de greutate așteptat este mai mare decât pragul „W Trans”, componenta nu trece testul de translație și este returnat un cod de eroare. Acest lucru este foarte util pentru stabilirea toleranței distanței pentru cât de mult o componentă poate fi deplasată în lățime dar terminalele să rămână fixate încă pe pad-uri. Codul de eroare returnat este: „Lenght XX> Width Translation”.

„Rotation” este un parametru care setează pragul de rotație al componentei. Dacă rotația calculată este mai mare decât pragul de rotație, atunci componenta nu trece testul de rotație și se generează un cod de eroare.

Parametrul „L. Cov.” determină cât de mult din suprafața pad-ului trebuie să fie acoperit de componentă pentru a fi considerat acceptabil. Distanța dintre marginea componentei pe direcția lungimii se dovedește a fi și marginea interioară a ferestrei bazei de date (marginea ferestrei bazei de date cea mai apropiată de centrul de greutate al componentei) trebuie să fie mai mare decât pragul „L Cov”. În cazul în care acest lucru nu este adevărat, atunci componenta nu trece testul de translație și un cod de eroare este returnat. Important: plasarea ferestrei bazei de date este critică pentru funcționarea testului în mod corect. Pentru ca acest test să funcționeze corect, marginea interioară a ferestrelor bazelor de date trebuie să fie plasate la marginea interioară a pad-ului.

Parametrul „W uncov.” determină cât de mult din suprafața pad-ului poate fi descoperit în direcția lățimii, înainte ca acesta să fie considerat inacceptabil. Suprafața pad-ului care este descoperit este calculat și, dacă aceasta este mai mare decât pragul „W. Uncov.”, atunci componenta nu trece testul de translație iar un cod de eroare este returnat.

„L nom.” este un parametru care definește durata prevăzută sau nominală a componentei. Codul de eroare returnat este „IVLEN”.

„L tol.” este un parametru ce definește intervalul de acceptabilitate pentru lungimea componentei. „L nom.” plus/minus „L tol.”. Acesta este intervalul acceptabil pentru lungimea componentei. Lungimea componentei este calculată din informațiile de poziționare determinate prin testul de prim nivel. În cazul în care această lungime calculată nu este în intervalul de acceptabilitate, componenta nu trece testul și un cod de eroare este returnat. Codul de eroare este „IVLEN”.

Parametrul „W nom.” este un parametru cu ajutorul căruia se definește lățimea așteptată sau nominală a componentei.

„W tol.” este un parametru ce definește intervalul de acceptabilitate pentru lățimea componentei. „W nom.” plus/minus „W tol.” este în intervalul acceptabil pentru lățimea componentei. Lățimea componentei se calculează pe baza informațiilor de poziționare determinată prin testul de prim nivel. Dacă această lățime calculată nu este în intervalul de acceptabilitate, componenta nu trece testul și un cod de eroare este returnat.

„Pin Number Pass/Fail Items” este un parametru ce definește care parte a algoritmului va procesa programul pentru componenta specificată. Dacă valoarea prag este pozitivă, atunci fiecare componentă cu un număr PIN (de poziție) sub pragul specificat este folosit în evaluarea informațiilor metrologice ale componentei. Dacă valoarea prag este negativă, atunci fiecare componentă cu un număr PIN (de poziție) mai mare ca pragul specificat este folosit în evaluarea informațiilor metrologice ale componentei. În ambele cazuri, toate testele de la primul nivel pentru o anumită componentă trebuie să fie bune pentru a califica componenta drept de „PASS”. De exemplu: În cazul în care pragul de poziționare este stabilit la 100 și informațiile de scalare ale unei componente sunt calculate la un număr de pini mai puțin de 100, toate componentele trebuie să treacă testele primului nivel.

Parametrul „Cap Lenght nom” este un parametru care definește intervalul de acceptabilitate pentru lungimea capsulei componentei. Lungimea soclului este calculată din informațiile de poziționare determinate prin testul de prim nivel.

Parametrul „Cap Width nom” este un parametru care definește intervalul de acceptabilitate pentru lățimea capsulei componentei. Lățimea soclului este calculată din informațiile de poziționare determinate prin testul de prim nivel.

„Minimum Percentage Coverage” este un parametru care stabilește procentajul minim de acoperire pentru lungimea respectiv lățimea nominală a capsulei componentei.

„Tenth of a MIL/Tenth of a Micron” este un parametru care comută rezultatele găsite inspecției de nivel 2. Rezultatele inspecției primului nivel (originale) vor fi calculate convertit înaintea afișării lor.

Placa supusă inspecției cu raze X

Această metodă de inspecție a fost implementată ca și completare a soluțiilor de inspecție AOI. Inspecția bazată pe raze X este deosebit de utilă pentru asamblorii de PCB-uri, deoarece pot determina cauze ale defectelor în fază incipientă (de exemplu, poziționarea unei componente BGA în mod greșit), fără ca acest defect să străbată etapele următoare asamblării, ceea ce ar produce costuri de producție ridicate. Astfel, se satisface nevoia ca un defect găsit în faza de început a procesul de asamblare necesită costuri mult mai reduse pentru companie decât dacă acesta s-ar propaga de-alungul întregului proces în sine.

Așadar, pentru a ne asigura că placa în cauză satisface cerințele atât din punct de vedere al inspecției optice cât și calitativ, o vom supune etapei de inspecție cu raze X. Evident, până în faza de asamblare finală aceasta va mai fi supusă și altor tipuri de teste (ICT, Flying Probe, Test funcțional etc), dar preventiv, se va trece prin toate etapele premergătoare testelor funcționale, adică inspecțiilor vizuale.

Sistemul de inspecție cu raze X cu ajutorul căruia se va face inspecția plăcii este Dage X-ray. În imaginea următoare (fig 4.17) se poate observa modul în care arată placa în timpul inspecției cu raze X.

Figura 4.17 Vizualizare placă la inspecția cu raze X.

Desigur, aceasta este doar o imagine de ansamblu a plăcii, însă, inspecția se axează doar pe anumite zone de interes ale acesteia (figura 4.18), cum ar fi conectorii, lipirea în mod corect a componentelor BGA și QFN, pentru detectarea defectelor care pot fi ascunse inspecției cu sisteme AOI convenționale. Părțile componente ale echipamentului cu raze X sunt prezentate în figura 4.19.

Figura 4.18 Specificarea zonei de interes.

Figura 4.19 Părțile componente ale echipamentului cu raze X.

Principiul de funcționare al echipamentului de inspecție cu raze X este următorul: În partea de jos a echipamentului se află tubul generator de radiații, în partea de sus camera iar între ele se află placa care trebuie inspectată. La o tensiune înaltă (până la 160 kV) tubul genereaza radiații, care trec prin placa care trebuie inspectată. În funcție de cantitatea de metal de pe placă, doar parte a acestei radiații este absorbită de aceasta. Astfel pe imaginea rezultată componentele metalice de pe placă vor apărea de culoare închisă iar zonele de pe placă fără metal vor apărea de culoare deschisă.

Pentru exemplificare se vor lua câteva tipuri de componente (figura 4.20):

Figura 4.20 Vizualizarea componentelor la raze X.

În cadrul acestui stadiu se verifică lipiturile ascunse ale componentelor de tip QFN și BGA. Astfel la compenentele de tip QFN se verifică calitatea lipituri la terminale, cantitatea și calitatea aliajului respectiv a pad-ului termic (figura 4.21).

Figura 4.21 Componente de tip QFN la AOI 2D respectiv la raze X.

În cazul componentelor de tip BGA se verifică forma biluțelor, prezența/absența și golurile de aer. Algoritmii software știu să interpreteze imaginile preluate și să ia decizia finală. În imaginile de mai jos (figura 4.22, 4.23) sunt exemplificate cateva defecte, intensitatea nivelului de gri a unei anumite zone fiind o urmare a existenței sau a lipsei lipiturii, dar interpretarea rezultatelor este mult mai complexă. Acești algoritmii de inspecție sunt concepuți pentru majoritatea modelelor de lipituri, fiind în măsura depistării următoarelor tipuri de defecte: scurtcircuite, întreruperi, cositor insuficient/exces, componente deplasate, IC-uri cu pini dezlipiți, defecte la biluțele BGA-urilor, tombstone etc.

Figura 4.22 Punți de cositor și open-uri . Figura 4.23 Componentă deplasată.

Pentru inspecția BGA-urilor se folosește funcția „oblicității” a sistemului de inspecție care permite deplasarea camerei în jurul plăcii inspectate obținând astfel imagini din diferite unghiuri (figura 4.24). În acest mod se poate verifica calitatea lipiturilor din toate unghiurile (figura 4.25). Echipamentul Dage X-ray are și capabcitatea de inspecție 2D. Dacă se dorește o inspecție rapidă la viteză maximă, detectorul de raze X funcționează ca un modul unitar, cu o singură zonă. Astfel algoritmii sistemului interprează imaginea 2D. În cazul utilizării numai a algoritmilor 2D sistemul este de până aproximativ 10 ori mai rapid.

În aplicațiile curente utilizatorii Dage X-ray pot folosi o combinație între tipul de inspecție 2D și 3D, programul optimizând algoritmii de detecție în funcție de tipologia PCB-ului de inspectat. Optimizarea algoritmilor stației Dage X-ray și programul de procesare a fost conceput în așa fel încât echipamentul să poată fi folosit In-Line odată cu aparatura de ICT. Aceasta a reprezentat o adevarată provocare ținând cont că timpul de testare al unui echipament ICT este foarte de scăzut.

Informația măsurătorilor făcute este salvată într-o bază de date. Echipamentul de verificare și reparații permite examinarea PCB-urilor care prezintă erori, prin interogarea bazei de date a acesteia. Astfel un utilizator experimentat analizează imaginile corespunzătoare defectelor semnalate (achiziționate de X-ray) și ia decizia dacă eroarea semnalată este adevarată sau falsă.

Interogarea bazei de date permite obținerea rapoartelor defectelor false și productivitatea echipamentului. Procentajul erorilor false la Dage X-ray este destul de scăzut (sub 100ppm)

Figura 4.24 Posibilități de poziționare a camerei în jurul plăcii inspectate.

Figura 4.25 Imagine cu bilele BGA-ului vizualizate din unghi.

Specificațiile acestui sistem de inspecție sunt:

Patentat cu harta de navigare – pentru localizare, identificare și reparare facilă a defectelor;

Automated Inspection Routines – rutine intuitive în timpul rulării algoritmilor;

Analiza automată și manuală a BGA-urilor respectiv QFN-urilor;

Raportul rezultatelor generate automat în HTML;

Salvarea de imagini în format JPG, BMP sau TIFF;

Posibilitatea capturii video;

Wizard Image Dage – sistem de operare simplificat; 

Capacitate Multi-Language;

PC-ul integrat rulează Windows XP și oferă disponibilitate completă la rețea;

Zona maximă de inspecție – 18 "x 16" (458 x 407 mm), cu vedere din unghiuri;

Cameră digitală 1.3 Mpixel CCD – achiziție de 25 de cadre pe secundă „real-time”;

Scurgere de raze X <1 μSv/h

Amprenta la sol – 1450 (L) x 1700 (l) x 1970 (H) mm (57 "x 67" x 77.5 ");

Greutate – 1950 kg;

Greutatea maximă a plăcii inspectate – 5 kg;

Alimentare – monofazat 200-230 V, maxim 16 A;

Consum de energie – maxim 1000 W;

Temperatura de funcționare – 10 – 30 ° C;

Umiditate de operare – Sub 85% (fără condens);

Concluzii

Implementând ideile de sisteme de inspecție optică automată, se va îmbunătăți fiabilitatea oricărui sistem AOI care va fi produs. În cazul în care nu este adoptat un design potrivit pentru un sistem AOI, unele zone ale PCB-ului nu pot fi inspectate în mod suficient iar defectele pot trece mai departe de această etapă a procesului de control. Testarea și inspecția trebuie să fie realizată în timp util, de aceea întotdeauna este mai bine să se verifice dacă acestea pot fi atinse cât mai eficient posibil. Dar adaptarea la standardele ridicate pentru AOI în stadii incipiente de design optimizează procesul de fabricație.

Pentru îndeplinirea standardelor de calitate din producția de PCB-uri, inspecția din unghi garantează o detecție sigură a defectelor, independentă de poziție. Dimensiunea câmpului vizual (FOV) capturat în imagine influențează major vi¬te¬za de inspecție a sistemului AOI. Rotirea liberă a direcției de vizu¬alizare într-o zonă de 360° permite o inspecție simplă a zonelor lipite, care ar putea fi ascune de componentele din fața lor. Integrarea modulară în sisteme AOI de linie (In-Line) și individuale permit sistemului să fie utilizat pentru o creștere semnificativă a calității.

Sistemele de inspecție sunt utilizate pe scară largă pentru determinarea calității modulelor electronice după etapele de asamblare. În prezent, acestea sunt de regulă automate și fără contact cu placa, fiind un proces non-distructiv (ca și inspecția AOI, suplimentată cu inspecția automată cu raze X (AXI), dacă este necesar). Aceste sisteme pot inspecta în totalitate sau doar parțial plăcile imprimate pentru determinarea normelor calității, indiferent de ordinea tehnologică (imprimarea pastei sau de lipirea componentelor). Dezvoltarea rapidă a electronicii precum și a modului de asamblare necesită dezvoltarea în paralel și a procedurilor de testare. Inspecția optică automată reprezintă un potențial domeniu de cercetare multi-disciplinar, deoarece din imaginea achiziționată (iluminare, detectarea luminii reflectate etc) până la procesarea acesteia, evaluarea fiecărui domeniu poate fi optimizat până în stadiul când ajunge la obiectiv, care clasifică obiectul inspectat din câmpul de interes (FOI) al camerei, să se potrivească cu specificațiile menționate. Majoritatea producătorilor cad de acord că, din punct de vedere strategic, inspecția optică după lipire nu trebuie ignorată. Ca urmare, aceasta este cea mai importantă etapă a unei inspecții AOI. Calitatea lipiturilor este determinată de proprietățile geometrice și optice ale meniscului de lipire. Acești parametri determină proprietățile reflexiei meniscului. De la forma meniscului aliajului lichid din timpul procesului de lipire, odată răcit, acesta devine solid și reflectă lumină, ceea ce înseamnă că o putem clasifica și evalua. Din aceste modele de reflecție și cu ajutorul unor algoritmi de procesare a imaginii suntem capabili să determinăm calitatea lipiturilor. Cum am descris mai sus, o sursă de iluminare corectă este esențială. Există mai multe tipuri de iluminare: albă sau RGB; direcționată sau difuză; folosind tipologie inel sau emisferă etc.

Acest studiu oferă o stare inițială a sistemelor actuale de inspecție optică automată din industria producătoare de echipamente electronice. Scopul acestui proiect de diplomă este de a oferi o imagine de ansamblu cu privire la fazele de dezvoltare, mecanismele de funcționare, avantajele și dezavantajele sistemelor AOI, parametrii tehnici, domeniul de utilizare, precum și capacități și posibilele tendințe pentru dezvoltări ulterioare.

5.1 Integrarea inspecției manuale cu raze X și rework

Când inspecția cu ​​raze X și rework sunt integrate, procesul de identificare a poziției unei componente defecte devine facilă. Cum un PCB poate fi identificat cu ajutorul unui cod de bare, acesta poate servi ca un „bilet de reparații”, pentru a asocia și a comunica imagini capturate de sistelul cu raze X din regiunile cu defecte. Această metodă informatizată de inițierea rework ajută operatorul la identificarea defecțiunii, indicând locația exactă a defectului, și eliminarea posibilității de remaniere a componentei greșite.

Beneficiile de integrării inspecției manuale cu ​​raze X și rework includ următoarele:

Verificarea necesității rework-ului (eliminarea apelurior false);

După acțiunea de rework ansamblul poate a revenit la sistemul cu raze X pentru inspectare și pentru a verifica dacă acesta îndeplinește criteriile standard de lipire după rework;

În plus față de validarea procesului de rework, sistemul de inspecție cu raze X poate fi folosit pentru monitorizarea procesul de asamblare și furnizarea datelor SPC pentru zona de producție;

Când sunt utilizate aceste două entități oferă o strategie pentru îmbunătățirea randamentului și validarea calității ansamblurilor PCB.

Deși inspecția cu raze X nu este potrivită 100% pentru inspecție In-Line, din cauza timpului mare alocat efectuării inspecției, aceasta este necesară pentru a inspecta PCB-urile asamblate cu BGA-uri, µBGA-uri și componente flip cip, deoarece:

Inspecția vizuală – acestea nu se pot inspecta vizual, deci nu au acces vizual;

La ICT – nu se pot identifica golurile de sub acestea sau să verifice calitatea lipiturilor și, fără puncte de testare, nu are/sau are acces fizic limitat la componentă;

Testul funcțional – Doar identifică dacă un traseu sau o componentă sunt defecte; nu se pot identifica sau specifica locația sau cauza a problemei;

Inspecția X-Ray – Nu este potrivită 100% pentru inspecție In-Line, din cauza timpului mare necesar efectuării inspecției.

Cele mai bune practici de fabricație includ unele mijloace de monitorizare și optimizare a procesului, evaluarea calității și rework-ul produselor defecte. Multe companii sunt conștiente de beneficiile acestor practici, de a combina inspecția cu ​​raze X, cu tehnologia reflow și rework pentru a oferi soluții inovatoare de reducere a costurilor.

5.2 Tendințele și viitorul sistemelor AOI

Sistemele AOI, ca urmare a tendințelor la nivel mondial sunt multi-task, adaptabile, rapide etc. În prezent există sisteme care integrează inspecția optică cu funcții de reparare (de exemplu „AOI + R”) sau inspecție optică convențională combinată cu inspecție cu raze X (inspecție simultană). Alți producători de sisteme au implementat AOI + AXI sau AOXI. Un alt criteriu în curs de dezvoltare este viteza de inspecție. Altă latură care poate fi îmbunătățită este strâns legată de procesarea imaginilor. Capturarea rapidă a imaginilor (cu un câmp de vizualizare mai mare, poziționare mai rapidă a camerei etc), inspecția în paralel a două sau mai multe PCB-uri, sunt doar câteva îmbunătățiri posibile aduse acestor sisteme.

Un criteriu important este adaptivitatea. Iluminarea adaptivă în principal, reprezintă viitorul sistemelor AOI. Prin intermediul acestei îmbunătățiri se va reduce semnificativ ratele de pseudo-eșecuri și defectele „slip-through”.

Inspecția 3D, rețelele neuronale, sistemele necontrastante „fuzzy”, algoritmii inteligenți, toate acestea vor ajuta la creșterea eficienței și fiabilității acestor sisteme.

Bibliografie

Cărți și publicații

[2] Cristian Grava,Vasile Buzuloiu, Elemente de prelucrarea și analiza imaginilor, Editura Universității din Oradea, 2007

[4] Noor Khafifah Khalid, Zuwairie Ibrahim, and Mohamad Sshukri Zainal Abidin, An Algorithm To Group Defects On Printed Circuit Board For Automated Visual Inspection, IJSSST, Vol. 9, No. 2, May 2008, pp. 1-10

[5] Nam Hyeong Kim, Jae Young Pyun, Kang Sun Choi, Byeong Doo, Choi, SungJea Ko, Real-Time Inspection System for Printed Circuit Boards, Lecture Notes in Computer

[13] Rita Mohanty, Vatsal Shah, Paul Haugen, Laura Holte, Solder Paste Inspection Technologies: 2D-3D Correlation, Proceedings of the APEX Conference, April 2008

[14] R. R. J. Lathrop, Solder Paste Print Qualification Using Laser Triangulation, IEEE Transactions on Components, Packaging, Manufacturing Technology, Vol. 20, 1997, pp.174-182

[15] Okura, M. Kanai, S. Ogata, T. Takei, H. Takakusagi, Optimization of Solder Paste Printability With Laser Inspection Technique, Proceedings ot the IEEE/CPMT International Electronics Manufacturing Technology Symposium, 1997, pp. 361-365

[16] E. H. Rideout, Lowering Test Costs With 3-D Solder-Joint Inspection, Test Measurement World, Vol. 10, 1990, pp. 744-1657

[17] Y. K. Ryu, H. S. Cho, New Optical Measuring System for Solder Joint Inspection, Optics and Lasers in Engineering, Vol. 26, No. 6, April 1997, pp. 487-514

[18] H. Tsukahara, Y. Nishiyama, F. Takahashi, T. Fuse, M. Ando, T. Nishino, High-Speed 3-D Inspection System For Solder Bumps, Proceedings of SPIE, Vol. 2597, 1995, pp.168-177

[19] J. L. Horijon, W. D. Amstel, F. C. Couweleer, W. C. Ligthart, Optical System of an Industrial 3-D Laser Scanner for Solder Paste Inspection, Proceedings of SPIE, Vol. 2599, 1995, pp. 162-170

[20] T. Xian, X. Su, Area Modulation Grating for Sinusoidal Structure Illumination on Phase-Measuring Profilometry, Applied Optics, Vol. 40, 2001, pp.1201-1206

[21] Hsu-Nan Yen, Du-Ming Tsai, Jun-Yi Yang, Full-Field 3-D Measurement of Solder Pastes Using LCD-Based Phase Shifting Techniques, IEEE Transactions on Electronics Packaging, Manufacturing, Vol. 29, No. 1, January 2006, pp. 50-57

[22] XinYu Wu, WingKwong Chung, Hang Tong, A New Solder Paste Inspection Device: Design and Algorithm, IEEE International Conference on Robotics and Automation. Roma, Italy, 10-14 April 2007, pp. 680-685

[23] Fang-Chung Yang, Chung-Hsien Kulo, Jein-Jong Wing, Ching-Kun Yang, Reconstructing the 3D Solder Paste Surface Model Using Image Processing and Artificial Neural Network, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 3, 2004, pp. 3051-3056

[24] Feng Zhang, AEWMA Control Chart for Monitoring Variability Sources of Solder Joints Quality, IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies, Vol. 29, No. 1, March 2006, pp. 80-88

[25] Xinyu Wu, Wing Kwong Chung, Jun Cheng, Hang Tong, Yangsheng Xu, A Parallel- Structure Solder Paste Inspection System, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Vol. 14, No. 5, October 2009, pp. 590-597

[31] T.H. Kim, T.H. Cho, Y.S. Moon, S.H. Park, Visual Inspection System For The Classification of Solder Joints, Pattern Recognition Vol. 324, 1999, pp. 565-575

[32] J.H. Kim, H.S. Cho, Neural Network-Based Inspection of Solder Joints Using a Circular Illumination, Image and Vision Computing, Vol. 13, No. 6, 1995, pp. 479-490

[33] K.W. Ko, H.S. Cho, Solder Joints Inspection Using a Neural Network and Fuzzy Rule-Based Classification Method, IEEE Transactions on Electronics Packaging Manufacturing, Vol. 23, No. 2, 2000, pp. 93-103

[38] v5.4 Basic Programming Training Manual (Documentație internă Plexus)

Referințe Internet

[1]http://www.intechopen.com/books/materials-science-advanced-topics/automatic-optical-inspection-of-soldering, 20.01.2014

[3] https://www.smtnet.com/library/files/upload/Industry-Requirement-for-2D-3D-AOI-Inspection-Technology-1.pdf, 17.02.2014

[9] http://www.electronica-azi.ro/articol/14.html , 24.03.2014

[34] http://www.electronica-azi.ro/echipamente-smt.html, 3.04.2014

[35] http://www.goepel.com/en/optical-inspection/solder-paste-inspection.html, 7.04.2014

[36]http://www.radio-electronics.com/info/t_and_m/ate/aoi-automatic-automated-optical-inspection.php 19.11.2013

[37] http://jllerma.webs.upv.es/pdfs/Leonardo_Tutorial_Final_vers5_ROMANIAN.pdf 18.06.2014

Date de catalog

[6] Amistar Automation Inc.: K5/K5L Desktop Board Inspector, Data Sheet, Updated November, 2007

[7] Lloyd Doyle Limited duotech, Data Sheet, Updated September, 2005

[8] Lloyd Doyle Limited Excalibur 5000 X2, Data Sheet, Updated September, 2005

[10] YES Tech YTV M1 Series, Automated PCB Inspection, Data Sheet, Updated Marc, 2009

[11] Lloyd Doyle Limited phasor, Data Sheet, Updated September, 2005

[12] Lloyd Doyle Limited redline, Data Sheet, Updated September, 2005

[26] CyberOptics SE 300 Ultra, Data Sheet, 8009067, Rev E 1/08

[27] CyberOptics SE 500 Solder Paste Inspection System, Data Sheet, 8013863, Rev A 3/09

[28] Koh Young Technology aSPIre, Data Sheet, aSPIre-B-08-2008-E

[29] Koh Young Technology KY-8030 Series, Data Sheet, KY-8030-B-08-2008-E

[30] Marantz Power Spector SPI Series, 5D Solder Paste Inspection System, Data Sheet, Printed October, 2009, Updated November, 2009

Anexe

Anexa A

Tabelul 2.9 Compararea sistemelor combinate ( API & PSI )[1]

(completare tabel 2.9, în partea dreaptă)

Anexa B

Tabelul 2.10 Compararea sistemelor universale de inspecție optică automată ( UAOI )[1]

(completare tabel 2.10, în partea dreaptă)

Glosar

A

AFI – Automated Final Inspection;

AIR – Automated Inspection Routines;

Algoritm – noțiune de bază a matematicii și ciberneticii care semnifică regula după care se efectuează o succesiune de operații elementare începând cu datele inițiale până la rezultat;

AOI – Automated Optical Inspection;

AOT – Automated Optical Test;

APB, APTS – tip de algoritm;

API – Automated Placement Inspection;

AXI – Automated X-ray Inspection;

B

µBGA – Ball Grid Array de dimensiuni foarte reduse;

BGA – Ball Grid Array;

Billboard – ridicarea componentei de pe pad dar care are terminalele încă pe acesta;

C

CAD – Computer Aided Design;

Capsula – este o formă (shape, pattern, footprint) ce conține numai informații geometrice ale componentei reale;

CCD – tip de senzori;

Centroid – curbă, loc geometric al centrului instantaneu de rotație în raport cu sistemul de referință mobil sau fix, respectiv rostogolirea și baza. (< engl.centroid);

Chip – circuit integrat individual fabricat pe o bucățică (așchie) de material semiconductor, neplasat încă într-o capsulă;

Componentă – articol de bază al ansamblului PCB.

D

Digital – atribut asociat unui semnal ce indică faptul că respectivul semnal variază prin valori discrete, uzual 0 și 1 (cod binar);

DCIP – tip de algoritm;

DUT – Device Under Test;

F

Flash –  lumină intensă și de scurtă durată, generată electronic, utilizată în tehnica fotografiei;

Flying Probe – reprezintă un mod de testare a ansamblurilor electronice;

FOI – Field Of Interest;

FOV – Field Of View;

I

ICT – In-Circuit Test, reprezintă un tip de testare a plăcilor electronice;

„IVLEN” – cod de eroare;

L

Layer – plan virtual de lucru al programului în care pot exista articole ca: pastile, trasee, text, componente ș.a., în funcție de proiectul la care se lucrează;

Layout – reprezintă placa de circuit (cablaj) imprimat virtuală care este proiectată cu ajutorul calculatorului și este stocată pe disc sub formă de fișier (în diverse stadii de proiectare); 

LED (Light Emiting Diode) – diodă care emite lumină când este parcursă de curent electric;

M

Menisc – curbură a suprafeței unui lichid, care apare din cauza aderenței sau a lipsei de aderență în punctele de contact cu un corp solid; 

Modulația de frecvență MF – variația frecvenței unei oscilații sub acțiunea tensiunii modulatoare; permite reducerea nivelului perturbațiilor comparativ cu MA;

N

NDF – No Defect Found;

O

Offset – decalaj, deplasare;

Open – contact deschis;

P

Pad – vezi pastilă;

PAC – Pad Area Coverage;

PCB – abreviere de la Printed Circuit Board = placă (circuit) imprimat, termen folosit pentru blocul component al sistemelor de proiectare care realizează structura circuitului imprimat.

Pastilă – articol de cupru de dimensiuni și forme diferite ce reprezintă suprafața pe care are loc lipirea terminalului unei componente pe placa de cablaj imprimat.

Pixelul – este un element component, de obicei foarte mic, al imaginilor grafice (fotografii, desene etc.) digitale. Cuvântul provine din engleză de la PICture Elements (elemente de imagine). Se prescurtează prin "px", uneori și cu "p"; [2]

PSI – Post Soldering Inspection;

Q

QFP – Quad Flat Package;

QFN – Quad Flat No-Lead;

R

„raw card” – placă electronică goală, fără componente electronice, adică în formă brută;

„Reflow” – retopire;

„Rework” – reprelucrare, refacere;

RGB – Red, Green, Blue; culorile de bază în obținerea imaginilor color;

S

SMT – Surface Mount Technology, tehnologie de montare a componentelor electronice;

SPC – Statistical Process Control;

SPI – Solder Paste Inspection;

µSv – (micro) Sievert, unitate de măsură a radiațiilor;

T

THT – Through-Hole Technology, tehnologie de montare a componentelor in găuri;

Tombstone – componentă ridicată de pe pad;

U

UAOI – Universal Automated Optical Inspection;

Bibliografie

Cărți și publicații

[2] Cristian Grava,Vasile Buzuloiu, Elemente de prelucrarea și analiza imaginilor, Editura Universității din Oradea, 2007

[4] Noor Khafifah Khalid, Zuwairie Ibrahim, and Mohamad Sshukri Zainal Abidin, An Algorithm To Group Defects On Printed Circuit Board For Automated Visual Inspection, IJSSST, Vol. 9, No. 2, May 2008, pp. 1-10

[5] Nam Hyeong Kim, Jae Young Pyun, Kang Sun Choi, Byeong Doo, Choi, SungJea Ko, Real-Time Inspection System for Printed Circuit Boards, Lecture Notes in Computer

[13] Rita Mohanty, Vatsal Shah, Paul Haugen, Laura Holte, Solder Paste Inspection Technologies: 2D-3D Correlation, Proceedings of the APEX Conference, April 2008

[14] R. R. J. Lathrop, Solder Paste Print Qualification Using Laser Triangulation, IEEE Transactions on Components, Packaging, Manufacturing Technology, Vol. 20, 1997, pp.174-182

[15] Okura, M. Kanai, S. Ogata, T. Takei, H. Takakusagi, Optimization of Solder Paste Printability With Laser Inspection Technique, Proceedings ot the IEEE/CPMT International Electronics Manufacturing Technology Symposium, 1997, pp. 361-365

[16] E. H. Rideout, Lowering Test Costs With 3-D Solder-Joint Inspection, Test Measurement World, Vol. 10, 1990, pp. 744-1657

[17] Y. K. Ryu, H. S. Cho, New Optical Measuring System for Solder Joint Inspection, Optics and Lasers in Engineering, Vol. 26, No. 6, April 1997, pp. 487-514

[18] H. Tsukahara, Y. Nishiyama, F. Takahashi, T. Fuse, M. Ando, T. Nishino, High-Speed 3-D Inspection System For Solder Bumps, Proceedings of SPIE, Vol. 2597, 1995, pp.168-177

[19] J. L. Horijon, W. D. Amstel, F. C. Couweleer, W. C. Ligthart, Optical System of an Industrial 3-D Laser Scanner for Solder Paste Inspection, Proceedings of SPIE, Vol. 2599, 1995, pp. 162-170

[20] T. Xian, X. Su, Area Modulation Grating for Sinusoidal Structure Illumination on Phase-Measuring Profilometry, Applied Optics, Vol. 40, 2001, pp.1201-1206

[21] Hsu-Nan Yen, Du-Ming Tsai, Jun-Yi Yang, Full-Field 3-D Measurement of Solder Pastes Using LCD-Based Phase Shifting Techniques, IEEE Transactions on Electronics Packaging, Manufacturing, Vol. 29, No. 1, January 2006, pp. 50-57

[22] XinYu Wu, WingKwong Chung, Hang Tong, A New Solder Paste Inspection Device: Design and Algorithm, IEEE International Conference on Robotics and Automation. Roma, Italy, 10-14 April 2007, pp. 680-685

[23] Fang-Chung Yang, Chung-Hsien Kulo, Jein-Jong Wing, Ching-Kun Yang, Reconstructing the 3D Solder Paste Surface Model Using Image Processing and Artificial Neural Network, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 3, 2004, pp. 3051-3056

[24] Feng Zhang, AEWMA Control Chart for Monitoring Variability Sources of Solder Joints Quality, IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies, Vol. 29, No. 1, March 2006, pp. 80-88

[25] Xinyu Wu, Wing Kwong Chung, Jun Cheng, Hang Tong, Yangsheng Xu, A Parallel- Structure Solder Paste Inspection System, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Vol. 14, No. 5, October 2009, pp. 590-597

[31] T.H. Kim, T.H. Cho, Y.S. Moon, S.H. Park, Visual Inspection System For The Classification of Solder Joints, Pattern Recognition Vol. 324, 1999, pp. 565-575

[32] J.H. Kim, H.S. Cho, Neural Network-Based Inspection of Solder Joints Using a Circular Illumination, Image and Vision Computing, Vol. 13, No. 6, 1995, pp. 479-490

[33] K.W. Ko, H.S. Cho, Solder Joints Inspection Using a Neural Network and Fuzzy Rule-Based Classification Method, IEEE Transactions on Electronics Packaging Manufacturing, Vol. 23, No. 2, 2000, pp. 93-103

[38] v5.4 Basic Programming Training Manual (Documentație internă Plexus)

Referințe Internet

[1]http://www.intechopen.com/books/materials-science-advanced-topics/automatic-optical-inspection-of-soldering, 20.01.2014

[3] https://www.smtnet.com/library/files/upload/Industry-Requirement-for-2D-3D-AOI-Inspection-Technology-1.pdf, 17.02.2014

[9] http://www.electronica-azi.ro/articol/14.html , 24.03.2014

[34] http://www.electronica-azi.ro/echipamente-smt.html, 3.04.2014

[35] http://www.goepel.com/en/optical-inspection/solder-paste-inspection.html, 7.04.2014

[36]http://www.radio-electronics.com/info/t_and_m/ate/aoi-automatic-automated-optical-inspection.php 19.11.2013

[37] http://jllerma.webs.upv.es/pdfs/Leonardo_Tutorial_Final_vers5_ROMANIAN.pdf 18.06.2014

Date de catalog

[6] Amistar Automation Inc.: K5/K5L Desktop Board Inspector, Data Sheet, Updated November, 2007

[7] Lloyd Doyle Limited duotech, Data Sheet, Updated September, 2005

[8] Lloyd Doyle Limited Excalibur 5000 X2, Data Sheet, Updated September, 2005

[10] YES Tech YTV M1 Series, Automated PCB Inspection, Data Sheet, Updated Marc, 2009

[11] Lloyd Doyle Limited phasor, Data Sheet, Updated September, 2005

[12] Lloyd Doyle Limited redline, Data Sheet, Updated September, 2005

[26] CyberOptics SE 300 Ultra, Data Sheet, 8009067, Rev E 1/08

[27] CyberOptics SE 500 Solder Paste Inspection System, Data Sheet, 8013863, Rev A 3/09

[28] Koh Young Technology aSPIre, Data Sheet, aSPIre-B-08-2008-E

[29] Koh Young Technology KY-8030 Series, Data Sheet, KY-8030-B-08-2008-E

[30] Marantz Power Spector SPI Series, 5D Solder Paste Inspection System, Data Sheet, Printed October, 2009, Updated November, 2009

Anexe

Anexa A

Tabelul 2.9 Compararea sistemelor combinate ( API & PSI )[1]

(completare tabel 2.9, în partea dreaptă)

Anexa B

Tabelul 2.10 Compararea sistemelor universale de inspecție optică automată ( UAOI )[1]

(completare tabel 2.10, în partea dreaptă)