MANAGEMENT ÎN TEHNOLOGIA INGORMAȚIEI FORMA DE ÎNVĂȚĂMÂNT ZI Disertație COORDONATOR ȘTIINȚIFIC Prof.dr.ing. Cornelia GYORODI ABSOLVENT Maria BERE… [303230]

UNIVERSITATEA DIN ORADEA

FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRICĂ ȘI TEHNOLOGIA INFORMAȚIEI

MANAGEMENT ÎN TEHNOLOGIA INGORMAȚIEI

FORMA DE ÎNVĂȚĂMÂNT ZI

Disertație

COORDONATOR ȘTIINȚIFIC

Prof.dr.ing. Cornelia GYORODI

ABSOLVENT: [anonimizat]

2020

UNIVERSITATEA DIN ORADEA

FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRICĂ ȘI TEHNOLOGIA INFORMAȚIEI

CALCULATOARE

FORMA DE ÎNVĂȚĂMÂNT ZI

STUDIU COMPARATIV AL SISTEMELOR OPTICE AUTOMATE 2D VS 3D

COORDONATOR ȘTIINȚIFIC

Prof.dr.ing. Cornelia GYORODI

ABSOLVENT: [anonimizat]

2020

UNIVERSITATEA DIN ORADEA

FACULTATEA de Inginerie Electrică și Tehnologia Informației

DEPARTAMENTUL Calculatoare și Tehnologia Informației

TEMA_________

Proiectul de Finalizare a studiilor a student: [anonimizat]___Bere Maria_____________________

1). Tema proiectului de finalizare a studiilor: Studiu comparativ al sistemelor optice automate 2D VS 3D

2). Termenul pentru predarea proiectului______22.06.2020

3). Elemente inițiale pentru elaborarea proiectului de finalizare a studiilor :

tema, [anonimizat], bibliografie specifică.

4). Conținutul proiectului de finalizare a studiilor :

Cap.I :Introducere, motivația alegerii temei; Cap.II: Inspecția optică automată a [anonimizat] 2D si 3D; Cap.III: Arhitectura software a unui sistem de inspecție optică automată; Cap.IV: Arhitectura hardware a unui sistem de inspectie optică automată; Cap.V: Comparația între sistemele 2D și 3D; Cap.VI: Concluzii; Posibilitați ulterioare de dezvoltare a studiului comparativ

5). [anonimizat], tabele conținând date de catalog.

6). Locul de documentare pentru elaborarea proiectului:

[anonimizat], Biblioteca Județeană Oradea,

7). Data emiterii temei : 15.10.2020

Coordonatori:

CAPITOLUL I

1.Introducere, motivația alegerii temei

Lucrarea de față prezintă avantajele și dezavantajele inspecției optice automate 2D și inspecției optice automate 3D și în final un studiu comparativ pe baza caracterisitcilor hardware si software.

[anonimizat]-se pe mașinile de inspecție optică automată (AOI) 2D și 3D [anonimizat] (imaginiile plăcilor), am ales această tema considerând-o interesantă și de perspectivă.

Astăzi, tehnologia evoluează constant iar elementele tipice ale unui sistem de calitate în producția de plăci electronice sunt următoarele: [anonimizat], [anonimizat]-vânzare – datorat de obicei reclamațiilor clienților. [2].

Lucrarea este structurata în 6 capitole, fiind detaliat fiecare domeniu 2D și 3D în parte iar la final se realizează studiul comparativ între acestea.

Capitolul I este o [anonimizat].

[anonimizat]. Se prezintă și o parte a inspecției manuale a placilor dar s-a renunțat la această soluție deoarece nu este viabilă. Inspecția optică automată este o tehnică cheie utilizată la fabricarea și testarea plăcilor de circuit deoarece este o soluție sigură si exactă. Se mai prezintă și tehnologiile de inspecție 2D și 3D.

Capitolul III prezentată arhitectura software a unui sistem de inspecție optică automată, pornind de la unitatea de prelucrare a datelor, stocarea și transmiterea acestora și detaliind apoi diverse tipuri de algoritmi folosiți în inspecția 2D și 3D, respectiv colectarea datelor de inspecție într-un sistem de trasabilitate.

În al IV-lea capitol sunt descrise componentele hardware ale unui sistem de inspecție responsabile de transportul și fixarea plăcii, achiziția de imagine, iluminarea și mișcarea camerei, respectiv comunicația între mașina de inspecție și celelalte echipamente de pe linia de producție.

Capitolul V prezintă comparația între sistemul 2D si 3D pe baza caracteristicilor hardware și software enumerate în capitolul III, iar la final este prezentat un defect cu tipurile de defecte electronice pe care le poate depista fiecare sistem în parte.

La final, în capitolul VI sunt concluzionate informațiile legate de inspecția optică automată 2D și 3D pe baza comparației între ele realizată la capitolul anterior, respectiv dezvoltări ulterioare ale studiului comparativ, inspecția pastei cu cositor sau inspecția lipiturilor care nu se vad folosind echipamente cu raze X.

CAPITOLUL II

2.1. Inspecția optică automată a plăcilor de circuit

Este aproape imposibil ca dispozitivele electronice actuale să funcționeze fără o placă de circuit. O placă de circuit imprimat joacă un rol esențial în conexiunea electrică între componente, cum ar fi circuitele integrate (IC), care sunt asamblate pe plăci goale aplicate pe diferite dispozitive electronice, de la echipamente relativ simple, precum ceasuri electronice, calculatoare, computere portabile, echipamente de comunicații electronice până la dispozitive electronice avansate precum produse militare, medicale sau aerospațiale.[11]

Datorită progresului rapid al tehnologiilor moderne și a cerințelor continue mai mari de dispozitive electronice ale oamenilor, circuitele moderne trebuie să fie mult mai complicate decât ceea ce erau acum câțiva ani. În plus, introducerea tehnologiei de montaj la suprafață (SMT) determină plăcile de circuit să se dezvolte spre miniaturizare și densitate ridicată. În zilele noastre, chiar și o placă de circuit tipărit obișnuită conține o mulțime de îmbinări și straturi de lipit.

Când vine vorba de metodele de inspecție pentru PCB și PCBA, inspecția manuală are sens pentru o perioadă de timp. Cu toate acestea, este greu de acceptat pentru inspecția plăcilor de circuit moderne, deoarece nu își inspectează problemele sau defectele interne.[6]

Piața actuală solicită cu fermitate o metodă de inspecție fiabilă și rapidă, motiv pentru care AOI devine atât de importantă înainte ca produsele să părăsească linia de fabricație și să funcționeze în proiectele sau dispozitivele clienților. Mai mult, testul AOI permite o reducere a costurilor și poate identifica probleme în faza timpurie de execuție.

Inspecția optică automată, AOI, este o tehnică cheie utilizată la fabricarea și testarea plăcilor de circuit imprimat electronice, PCB-urilor. Inspecție optică automată, AOI permite o inspecție rapidă și precisă a ansamblurilor electronice și în special a PCB-urilor pentru a se asigura că calitatea produsului care părăsește linia de producție este ridicată, iar articolele sunt construite corect și fără defecte de fabricație.

Produsele de înaltă calitate trebuie să fie aduse pe piață foarte repede, de aceea sunt necesare metode foarte fiabile și rapide pentru a se asigura că calitatea produsului rămâne ridicată. AOI, inspecția optică automată este un instrument esențial într-o strategie de testare electronică integrată care asigură menținerea costurilor cât mai scăzute, prin detectarea defecțiunilor la începutul liniei de producție.[3]

Sistemele automate de inspecție optică pot fi plasate în linia de producție imediat după procesul de lipit. În acest fel, ele pot fi folosite pentru a detecta probleme la începutul procesului de producție. Aceasta prezintă o serie de avantaje. Dacă defecțiunile costă mai mult pentru a remedia mai departe de-a lungul procesului de producție pe care le găsesc, acesta este, în mod evident, locul optim pentru a găsi defecțiuni. În plus, în procesul de producție pot fi observate probleme de procesare în zona de lipit și de asamblare și astfel se poate face feedback rapid la etapele anterioare. În acest fel, un răspuns rapid poate asigura că problemele sunt recunoscute rapid și corectate înainte ca prea multe plăci să fie construite cu aceeași problemă.

Sistemele de inspecție optică automată folosesc metode vizuale pentru monitorizarea plăcilor de circuit tipărite pentru defecte. Acestea sunt capabile să detecteze o varietate de defecte ale trăsăturilor de suprafață, cum ar fi noduli, zgârieturi și pete, precum și defectele dimensionale mai familiare, cum ar fi circuite deschise, scurtcircuite și subțierea lipirii. De asemenea, pot detecta componente incorecte, componente lipsă și componente plasate incorect. Ca atare, sunt capabile să efectueze toate verificările vizuale efectuate anterior de operatori manual și mult mai rapid și mai precis. [2]

Acestea obțin acest lucru prin scanarea vizuală a suprafeței plăcii. Placa este luminată de mai multe surse de lumină și sunt folosite una sau mai multe camere de înaltă definiție. În acest fel, aparatul AOI este capabil să construiască o imagine a plăcii. Sistemul AOI utilizează imaginea capturată care este procesată și apoi comparată cu cunoștințele pe care le are mașina despre cum ar trebui să arate placa. Folosind această comparație, sistemul AOI este capabil să detecteze și să evidențieze orice defecte sau zone suspecte.

Pe măsură ce tehnologia s-a îmbunătățit, sistemele AOI au fost capabile să prezică cu exactitate defectele și să aibă un număr mic de scenarii fără defecte găsite. Ca atare, sistemele AOI formează un element foarte util într-un mediu sofisticat de fabricație.[1]

• Obiecte de inspecție multiple – Testul AOI funcționează perfect atât pentru PCB-uri goale, cât și pentru PCBA-uri. Pentru inspecția PCB, se verifică defecte, cum ar fi picioruse scurte, deschideri și lipire insuficientă. Pentru inspecția PCBA, sunt verificate probleme inclusiv lipirea componentelor, polaritatea și valorile.

• Flexibilitate – Inspecția optică automatizată poate fi amenajată în orice etapă a liniei de fabricație, în conformitate cu nevoile clienților și capacitatea de toleranță la costuri. Pentru a crește eficiența inspecției și pentru a reduce costurile corespunzătoare, este optim să o așezați după lipire reflow, deoarece cele mai multe defecte rezultă din neconformități apărute în timpul procesului de lipire. Atributul de flexibilitate al testului AOI duce la reducerea costurilor, deoarece este un test în proces și imediat ce sunt descoperite probleme, parametrii de fabricație sau de asamblare pot fi modificați instantaneu, astfel încât produsele ulterioare să fie produse corect. Drept urmare, mai multe produse nu vor fi respinse în timpul testului funcțional sau al inspecției finale.

• Cost scăzut – În comparație cu inspecția automată / automată cu raze X (AXI), AOI post-reflow este mai puțin costisitor când vine vorba de inspecția defectelor articulației de lipit, inclusiv poduri, îmbinări, articulații uscate .

• Precizia și fiabilitatea

Testul AOI își realizează procesul de inspecție prin scanarea suprafeței plăcii. În funcție de una sau mai multe camere de înaltă definiție, acest echipament poate captura imagini ale suprafeței PCB cu ajutorul a numeroase surse de lumină, inclusiv iluminare fluorescentă, iluminare cu LED sau iluminare infraroșu sau ultravioletă. Apoi, se va face o comparație între imaginea capturată și parametrii plăcii care au fost introduse în computer în avans, astfel încât diferențele, anomaliile sau chiar erorile să poată fi clar indicate de software-ul său de procesare încorporat. Întregul proces poate fi monitorizat în orice secundă.

• Potrivirea șabloanelor – Metoda de potrivire a șabloanelor, numită și metodă bazată pe zonă sau metodă asemănătoare corelației, a fost populară de câteva decenii. Bazat pe metoda pixel-cu-pixel, un șablon mic este aplicat unei imagini mari de inspecție prin fereastra cu șablon glisant. Apoi, corelația încrucișată normalizată (NCC) va fi calculată între șablonul și imaginea de inspecție. Cu cât valoarea NCC este mai mare, cu atât va fi mai potrivită între ele.

• Recunoașterea obiectului – Recunoașterea obiectului se conformează aceluiași principiu ca metoda de vizualizare în respectiva diferență care este observată prin compararea între o imagine ideală și imaginea capturată a unui obiect.[5]

• Analiza Blob – se referă la un proces în care obiectul este separat mai întâi de fundal. Apoi, cu o imagine bazată pe pixeli aplicată, un blob este generat prin gruparea pixelilor obiectului pentru a inspecta problemele obiectelor.

Datorită progresului tehnologiilor și a cererii mai mari de pe piață pentru eficiență și eficacitate, unele noi metode încep să joace un rol major în inspecția PCB sau PCBA, printre care se evidențiază tehnologia de vectorizare.

Ca tehnologie de căutare a locației de tipar, imaginea vectorală se bazează pe extragerea caracteristicilor geometrice în loc de valorile complete ale pixelilor la scară de gri. În asemenea condiții, analiza imaginii nu este influențată de modificările de culoare sau de non-liner. Mai mult decât atât, imagistica vectorală are o performanță mai bună în reducerea eșecurilor false din cauza atributului eliminării fundalului.[7]

2.2. Tehnologia 2D

Sistemele AOI 2D utilizează reflexii de pixeli de la suprafața PCB, componente, lipituri și alte structuri PCB pentru a efectua o analiză a imaginii și pentru a determina existența și locația funcțiilor pe suprafața ansamblului PCB. Tehnologia 2D este de asemenea folosită în sistemele 3D AOI.

Sistemul 2D folosește inspecția ortogonală, figura 2.2.

Figura 2.1 Camere în sistemul 2D

Figura 2.2. Inspecția ortogonală

Figura 2.3 Inspecție cu vedere înclinată

În figura 2.3 se poate observa modul în care camerele focalizează în anumite unghiuri. Dacă nu au un plan de focalizare suprafața inspectată este mult mai mica, iar în car contrar suprafața de inspecție are o vedere mult mai largă. [9]

Figura 2.4. Iluminatul

În funcție de tipul de iluminare a camerei, figura 2.4, există diferite defecte care pot fi identificate.

Iluminarea aeriană coaxială, figura 2.5, creează o imagine pentru fiecare câmp vizual fără a folosi iluminare direcționată și fără a crea umbre care, de obicei, rezultă din lumina deviată de componentele mai înalte aflate pe placă. Iluminarea aeriană este esențială pentru inspecția corectă a microcipurilor situate între conectorii de pe plăci de înaltă densitate și este eficientă pentru inspecția fileului de lipit care depinde de relația dintre unghiul de înclinare și luminozitate. Cu iluminarea aeriană coaxială, datele de inspecție pot fi aplicate unor componente similare, facilitând gestionarea datelor de inspecție și grăbind pornirea producției.[14]

Compensarea de umbrire digitală corectează luminozitatea în timp real în timpul scanării pentru a evita luminozitatea și aberațiile inegale din pixeli. Combinația cu multiplele sisteme de iluminare, luminozitatea neuniformă este corectată și distorsiunea imaginii este eliminată într-o vedere largă de 1500 megapixeli. Rezultatul este o reproductibilitate superioară, fiabilitate, consistență și compatibilitate între mașini.

Figura 2.5. Iluminarea coaxială

Tehnologia 2D folosește 2 concepte pentru utilizarea camerelor: camere ortogonale și camere așezate în unghi înclinat.

În figurile 2.7 și 2.8 se poate observa rezultatele inspecției în cele 2 cazuri: ortogonală și cu vedere în unghi.

Figura 2.6. Camere ortogonale și în unghi

Figura 2.7. Inspecția Ortogonală

Figura 2.8. Inspecția cu vedere în unghi

În figura 2.9, se pot observa caracteristicile tehnologiei 2D, în funcție de anumite caracteristici.

Calibrare CCD Îmbunătățirea limitelor Potrivirea secționărilor

CCD și cadru de prindere Morfologie Transformarea caracteristicilor

Tehnologie de iluminat Subțierea liniei Recunoașterea formelor

Selecția lentilelor Detectarea varstei Clustering

Ajustare focus Extragerea caracteristicilor

Algoritm euristic Subpixel Formă

FFT Proces 3D Culoare

Filtrare Translatare, rotație Suprafață

Binarizare Scalare Dimensiune

Conversia semnalului Operații de dimensiune Clasificarea defectelor

și formă și SPC

Figura 2.9. Caracteristicile 2D

2.3. Tehnologia 3D

Apelul la standarde mai stricte pentru dispozitivele de montare pe suprafață și necesitatea identificării unor defecte de 1-10 ppm sau mai puțin pentru a îmbunătăți randamentul, controlul procesului și asigurarea calității, au dus la dezvoltarea inspecției optice automate 3D (AOI). 3D AOI permite inspecția și măsurarea precisă a dimensiunii înălțimii dispozitivelor de pe PCB și oferă imagini laterale clare ale CI-urilor și ale diverselor dispozitive. [10] Acest lucru oferă posibilitatea de a vedea cablurile și îmbinările de lipit care nu erau vizibile doar cu o cameră de sus în jos. 3D AOI inspectează QFN-urile, conductoarele J și conectorii și permite detectarea celor mai dificile defecte, cum ar fi cablurile ridicate, pietrele de mormânt, reversurile și variațiile de înălțime.

Figura 2.10. Triangulație

Figura 2.11. Sistemul de camere și iluminat

Tehnologia 3D se bazează pe metoda triangulației,figura 2.10, și se folosește de camere cu vedere ortogonală, asemenea 2D, dar folosește ca și tip de iluminare proiectoare cu lumina structurată, figura 2.11.

3D mai folosește și analiza spectrală și TMSA, figura 2.12.

Figura 2.12. Analiza spectrală și TMSA

Figura 2.13. Conceptul TMSA

În tehnologia 3D capturarea de imagini se bazează pe o cameră cu analiză spectrală, urmată de sursa de lumină în continuarea careia se află un grup de lentile speciale, figura 2.13.

Fiabilitatea datelor înălțimii depinde foarte mult de măsurători precise ale suprafeței substratului. Mașinile 3D-AOI utilizează măsurători de referință de tip warpage din diverse locații de pe tablă pentru a măsura și corecta automat pentru warpage de substrat. Utilizând această abordare, măsurarea exactă a înălțimii este posibilă fără a fi influențată de aspectul pieselor adiacente, chiar și atunci când datele de bibliotecă bazate pe date CAD importate sunt adăugate la substrat. O corecție este efectuată pe toate cele trei direcții – X, Y și Z – astfel încât datele de inspecție și imaginea să corespundă automat.[13]

CCD Transformarea coordonatelor Interfață electronică

Iluminat și laser Z-map Calibrarea sistemului

Lumină structurată Analiza parametrilor Software de sistem

Îmbunătățirea contrastului Rotirea coordonatelor Electronice care captează imagini

Umărirea luminii Interfață mașină/umană Mecanism de scanare

Selecția lentilelor Poziționare și control feedback

Scanare verticală Metoda unghiului critic Lumină structurată

Interferometre Autofocusare Laser în linie

Scanare moire Medoda foucault Laser punct

Scanarea fazelor Metoda fasciculului oblic

Umbră moire Metoda detecției intensității

Figura 2.14. Caracteristicile 3D

CAPITOLUL III

3.Arhitectura software a unui sistem de inspecție aptică automată

În cazul sistemelor de inspecție optica automată, pe langă resursele hardware necesare achiziției, transmisiei și prelucrării datelor, componenta software face diferența când vine vorba de timpi de inspecție, procesare de date, respectiv comunicarea cu sistemele de trasabilitate sau cu alte echipamente din linia de producție.

Software-urile specializate pe achiziția și procesarea imaginilor sunt dezvoltate de către producatorii mașinilor de inspecție, iar arhitectura este una de tip orientat pe obiecte, cu procesare paralelă a fluxului de date.[3]

3.1. Aplicații software

Pentru a inspecta plăcile PCB , un sistem 3D AOI, necesită programarea fișierelor JOB.

Aplicațiile software necesare :

• ePM-AOI: Creează un fișier KYPCB.

• AOIGUI: Importă și convertește/redactează fișierul KYPCB sau fișierul KYJOB.

Fișierul JOB redactat se utilizează la efectuarea inspecțiilor.

• Review Station: Afișează rezultatele inspecției.

Cu ajutorul AOIGUI pot fi inspectate 9 tipuri de elemente de inspecție AOI. Programul AOIGUI introduce condițiile de inspecție pentru toate elementele inspectate în mod cantitativ, iar rezultatele inspecției sunt trimise ulterior la ieșire, de asemenea, cantitativ.

• Absență: Se inspectează dacă componenta este sau nu prezentă.

• Deplasarea pad-ului: Se verifică pentru corpul capsulei și terminalul capsulei Se inspectează deplasarea coordonatelor centrului componentei în realitate față de coordonatele componentei în datele CAD [16]

Figura 3.1. Diverse probleme apărute

• Componentă greșită (dimensiuni): Se inspectează dimensiunile componentei sau dacă componenta este greșită

• Coplanaritate: Se inspectează dacă corpul capsulei și terminalul capsulei sunt înălțate.

• Poziție răsturnată: Se inspectează dacă capsula este în poziție răsturnată.

Punte: Terminalul capsulei Se inspectează condițiile față de lipitură și se verifică prezența obiectelor străine între terminalele capsulei.

• Polaritate: Se inspectează polaritatea componentelor.

• OCR / OCV: Se inspectează sau se recunosc literele, numerele sau modelele printate pe suprafața componentei.

• Lipsa: Inspectați dacă nu sunt componente ce nu sunt prezente în poziția respectivă.

Mai jos este explicat pe scurt decursul inspecției unei plăci, dar și programele software utilizate în acest scop.

Pasul 1: ePM-AOI – ePM-AOI creează fișierele KYPCB, care sunt necesare pentru crearea fișierului JOB. Această aplicație extrage informațiile despre componente, cum sunt numele, poziția, dimensiunea și pasul plăcii PCB și transformă acest fișier brut într-un fișier KYPCB.

Figura 3.2. Interfata utilizator ePM-AOI

Pasul 2: AOIGUI- AOIGUI se utilizează pentru setarea condițiilor de inspecție și pentru efectuarea unei inspecții. Această aplicație de bază creează și redactează fișierele JOB și administrează toate condițiile de inspecție pentru fiecare tip de capsulă.

Pasul 3: Review Station- Review Station verifică imaginile 2D & 3D generate și determină dacă acestea au statutul NG (eroare) sau Pass (succes). Versiunea offline a aplicației Review Station este opțională, rezultatele salvate fiind verificate offline, după inspecție. [15]

Figura 3.3. Interfața utilizator AOIGUI

Figura 3.4. Interfața utilizator Review Station

3.2. Necesitatea algoritmilor de inspecție

Fiecare proces AOI începe cu o imagine digitală din un lanț de achiziție (cameră, iluminat, obiectiv). Imaginea rezultată reprezintă o scenă (obiecte, forme, fundal). Această scenă este de fapt o matrice de pixeli, cu un singur pixel fiind cea mai mică unitate a întregii imagini. Matricea conține următoarele informații pe fiecare pixel: locație după rând & coloană; intensitatea luminii măsurată pe scară gri pentru alb-negru (B&W) sau în valori roșu, verde sau albastru (RGB) pentru culoare.

Atunci când compară soluțiile AOI, oamenii judecă calitatea unei imagini după dimensiunea pixelilor (de obicei exprimat în microni). Un calcul rapid al dimensiunii pixelilor se realizează prin împărțirea câmpului de vedere (dimensiunea zonei inspectate) după mărimea CCD sau CMOS. De exemplu, dacă AOI folosește o cameră 4M (4 milioane pixeli, 2000 x 2000) cu un câmp de vizualizare (FOV) de 38 mm x 38mm, dimensiunea pixelilor este de 19 microni. Prin limitarea calității unei imagini (din Punctul de vedere Machine Vision) la dimensiunea pixelilor, este ușor de subestimat valoarea iluminatului sistem și lentile. Sistemul de iluminare poate fi caracterizat prin lungimea de undă și prin direcție (difuzat, de sus în jos sau în unghi) și omogenitate. Expunerea obiectelor la diferite culori colorate poate asigura o mare varietate de imagini. Un obiect, datorat la absorbția / reflectivitatea sa, reacționează diferit la lungimea de undă a luminii colorate. Cheia este de a crea contrast între obiectul inspectat și fundalul acestuia.

Unele sisteme AOI au selectat culori și surse pentru a obține cele mai bune răspunsuri din partea tuturor materialelor implicate în asamblarea PCB-urilor. Indicațiile și sursele de iluminare sunt caracteristici luate în considerare atunci când comparați mașinile.[6]

Astăzi, majoritatea utilajelor AOI folosesc axial și surse de lumină înclinate. Acesta este un element cheie al inspecției articulației de lipit, în special atunci când sunt combinate cu lumină colorată. În cel mai avansat mod mașinile AOI folosesc lumină direcțională, axială și unghiulară, cu 3 culori diferite. [8]

Când se crează o imagine, câmpul unei mașini AOI din View (FOV) va conține mai multe componente plasate pe un PCB. Unele dintre aceste componente sunt identice și se așteaptă ca AOI să le recunoască, testând și oferind rezultate care arată că acestea sunt cu adevărat părți identice. Din păcate, părțile din imagine ar putea fi diferite din cauza problemelor de omogenitate a iluminatului în FOV sau o problemă de paralax indusă de un non-telecentric obiectiv. Într-adevăr, dacă imaginea este afectată de unele denaturări (de exemplu, aproape de marginea FOV) sau dacă iluminatul este mai luminos în centrul FOV, componente identice în diferite locații din FOV nu vor apărea la fel. [6]

Nevoia de a inspecta componente mai mici ar putea afecta calitatea inspecției. Unii producători de AOI au răspuns la acest lucru prin oferirea unei varietăți de camere sau de capete (cameră + obiectiv + iluminare) pentru a inspecta atât geometrii de componente mari cât și mici. O singură mașină cu mai multe camere sau capete trebuie să rezolve problema exactității. Există tehnici pentru evitarea oricărui compromis între timpul ciclului și calitatea inspecției. Unul dintre aceste tehnici este utilizarea tehnologiei „sub-pixel”. Dezvoltat în urmă cu mai bine de un deceniu, rezoluția sub-pixel poate fi obținută în imagini digitale care conțin linii, puncte sau muchii bine definite care poate fi procesate de un algoritm în mod fiabil. Algoritmul realizează aceasta cu o precizie care depășește pixelul nominal din rezoluția imaginii respective.

Au fost utilizate mașini AOI bazate pe algoritm din 2002 pentru controlul procesului. Ele rămân sistemul de alegere pentru producătorii care necesită un proces riguros pentru parametrii de control destinat liniile lor de asamblare. Tabelul de mai jos rezumă argumente pro și contra ambelor categorii AOI: [3]

Figura 3.5 Comparație

Algoritmii folosiți în programele de inspecție prelucrează imaginile achiziționate de cameră pe baza setărilor de lumină RGBW.

În funcție de filtrele de culoare folosite vor fi evidențiate mai multe caracteristici ale elementului inspectat, în cazul nostru a componentelor electronice de pe placa de circuit.

Figura 3.6. Caracteristicile obiectului inspectat in functie de filtrele de culoare folosite

Verde reprezintă suprafețe plate sau cu cantitate limitată de aliaj. Acestea poate reprezenta un ad sau partea metalică a componentelor tip cip. Roșu reprezintă suprafețe cu lipitura formată într-un unghi mic, de obicei capătul lipiturii. Albastru reprezintă o zonă a lipiturii sau a componentelor aflate într-un unghi mai mare care tinde catre vertical.

În cazul mașinilor de inspecție MVP algoritmii care fac analiza imagistică 2D folosesc valori de la 1 la 64 pentru a reprezenta nuanțe de gri, unde 1 este foarte închis (negru), iar 64 este foarte deschis (alb).[4]

Figura 3.7. Nuanțe de gri pentru diferite tipuri de terminale ale componentelor electronice

Detecția prezenței sau a absenței unei componente pe placa de circuit se realizează prin verificarea culorii corpului componentei, respectiv a placii de circuit, iar în acest caz se va folosi filtrul pe culoarea verde care va scoate în evidență suprafața plană (corpul componentei, respectiv placa de circuit).

Figura 3.8. Inspecția prezenței componentei electronice pe placa de circuit

Tranziția de la închis la deschis, respectiv de la deschis la închis se face prin histograme de culoare iar pe baza lor se poate calcula zona lipiturii, respectiv lungimea și lățimea componentei, în această situație fiind folosite toate cele 3 filtre (verde pentru a se depista unde începe și unde se termină lipitura, roșu și albastru pentru cantitatea de aliaj).[1]

Figura 3.9. Histograme de culoare pentru detectarea lipiturii

În inspecția optică automată se folosesc mai multe tipuri de algoritmi care pot fi clasificați după zona inspectată, algoritmi ce vor fi analizați mai departe în acest studiu comparativ:

Body – care inspectează corpul componentei

APB

Absence

Dimension

Coplanarity

Body overhanging

Polarity

Upside Down

OCV

OCR

Leads – care inspectează terminalele componentei

APTS

Bridge

Solder filet

Pad overhanging

Coplanarity

Missing pin

Algoritmul APB folosit pentru detecția 2D a corpului componentelor electronice de pe placa de circuit analizează pe baza unei histograme de culoare, numărul de pixeli de o anumită culoare dintr-o anumită zonă numită Region Of Interest (ROI).

Pentru detecția prezenței unei componente și dimensiunile acesteia se calculează numărul de pixeli din ROI care au valori diferite față de culoarea plăcii, astfel pe lângă prezența și dimensiunile componentei se poate verifica și dacă nu este deplasată, rotită, plasată într-o parte sau componentă greșită.[9]

În exemplul figura de mai jos este exemplificat algoritmul APB pentru un condensator ceramic de culoare deschisă.

Folosind filtrul pe roșu, placa de circuit care este de culoare verde va avea pixeli foarte întunecați avand valori mici (2, 3, 1), iar corpul condensatorului fiind deschis la culoare va avea pixeli cu valori ridicate (28, 27,27).

Condiția ca respectiva componentă să fie prezentă pe placa presupune ca în ROI să existe pixeli cu valori mai mari decât 20, în caz contrar componenta va lipsi de pe placă.[10]

Figura 3.10. Algoritmul de prezență/absență APB

Algoritmul Polarity este folosit pentru detecția 2D a polarității componentelor care au orientare. Logica este cea a algoritmului APB, în acest caz ROI-ul nu mai reprezintă întreaga componentă ci marcajul de polaritate astfel că se calculează numarul de pixeli de o anumită culoare în ROI, respectiv în partea diametral opusă ROI-ului.

În figura 3.11, linia care marchează orientarea componentei este doar în partea de sus, în partea diametral opusă fiind valori diferite ale pixelilor față de cei din ROI.

Figura 3.11. Algoritmul de detecție a orientării Polarity

Algoritmul OCV (Optical Charcter Verification) este folosit în inspecția 2D pentru detectarea corectitudinii unei componente pe baza marcajului scris pe corpul ei, în acest caz folosindu-se filtrul pe culoarea albastră. Acest algoritm are la bază algoritmul APB, iar în ROI se construiește o matrice de referișă care conține valorile individuale ale pixelilor de la fiecare coordonată XY din ROI. Verificarea corectitudinii componentei se face prin compararea pixelilor din ROI-ul componentei inspectate cu cei din matricea generată pentru respectiva componentă.

Datorita proceselor de marcare a componentelor, manipulării lor și a degradării scrisului datorită condițiilor de mediu, compararea pixelilor poate să nu conducă la o potrivire de 100%, astfel ca se admit unele toleranțe de 20-30%, astfel că procentajul minim de potrivire să fie 70-75%, în funcție de dimensiunea scrisului de pe componentă. [12]

Totodata se pot învăța mai multe matrici de referință verificarea ROI-ului componentei inspectate facându-se cu rând pe rând cu fiecare dintre acestea, până când procentajul de potrivire este cel puțin egal cu cel minim. Dacă ROI-ul componentei inspectate nu se potrivește cu nici una din matricile de referință, înseamnă că respectiva componentă este greșită.

Figura 3.12. Algoritmul de detecție a corectitudinii componentei OCV

Algoritmul APTS este folosit în inspecția 2D pentru a detecta lipitura terminalelor componentelor electronice. După cum am arătat anterior că în funcție de unghiurile sub care sunt dispuse sursele de lumină RGB, se poate detecta cantitatea de aliaj, zona de lipire, respectiv înălțimea lipiturii.[1]

Algoritmul APTS calculează pe baza unei histograme de culoare zona lipiturii, folosind filtrele pentru culoarea verde și roșu.

Suprafața plană a padului de pe placa va fi deschisă la culoare adică pixeli cu valori ridicate și odată cu urcarea lipiturii pe terminalul componentei, valorile pixelilor vor scădea, urmând să crească iar în zona plană a terminalului componentei.[15]

Astfel în ROI-ul pentru detecția lipiturii, zona aliajului va avea pixeli cu valori între 12-17, iar dacă în acea zonă valorile sunt mai mari înseamnă că nu există lipitură. Pe de altă parte, dacă în ROI nu există acea sinusoidă care corespunde alternanți valori mari-valori mici- valori mari ale pixelilor, înseamnă că respectiva componentă este deplasată pe lungime.

Figura 3.13. Algoritmul de detecție a lipiturii APTS

Algoritmul Bridge verifică existența unui scurtcircuit între terminalele componentelor, acesta fiind cauzat de scurgerea cositorului în exces din zona terminalelor.

Acest algoritm derivă din APB, iar ROI-ul este zona dintre terminalele componentelor, aici trebuind să fie pixeli de valori mici, în caz contrar pixelii cu valori de peste 20 vor sugera existenta cositorului în acea zonă.[14]

Figura 3.14. Algoritmul de detecție a scurtcircuitului Bridge

3.3. Optimizare, procesare algoritmi

În timpul inspecției optice există numeroase contradicții pe care inginerii de proces trebuie să le rezolve, cum ar fi imaginile în care sunt prezente componente atât corecte cât și defecte dar care diferă doar prin câțiva pixeli care în mod normal ar trebui detectați de mașina AOI. În cazul setării incorecte a parametrilor aceste mici semnale pot dispărea și astfel sistemul poate clasifica o componentă defectă ca și cum ar fi bună. Această clasificare este total intolerabilă în procesul de inspecție al calității, și este necesar eliminarea acestor posibilităâi prin reglarea fină a parametrilor algoritmului folosit. Din această cauză inginerii pot seta algoritmul să fie prea strict, ceea ce înseamnă că unele componente bune vor fi clasificate cu defect în timpul inspecției. Deși aceste apeluri false nu provoacă consecințe grave, acestea sunt sursa unei probleme destul de gravă. Această problemă se referă la operatorii umani care efectuează reînspecția componentelor considerate defecte și se pot obișnui cu greșelile repetate ale sistemului AOI. Astfel aceștia pot zice că componentele sunt bune, doar că sistemul a dat un verdict greșit chiar dacă pot exista cazuri de erori reale. Pentru a evita apelurile false inginerii de proces trebuie să reducă strictețea parametrilor de inspecție. [9]

În acest mediu variat este foarte greu să se dezvolte o metodă de inspecție care are ca rezultat clasificare fiabilă a fiecărui tip de imagine pentru aceeași componentă. În plus, procesul de setare a parametrilor care reduce numărul de clasificări proaste în cazul unei componente influențează nu numai linia de fabricație selectată, dar are efect asupra întregii fabrici. Prin urmare, se poate întâmpla ca în timp ce un proces de optimizare a parametrilor să reducă numărul de clasificări proaste în prima parte a fabricii, le crește pe alte linii. Acest paradox este unul dintre motivele pentru care procesul de optimizare macro AOI este o sarcină foarte lungă a inginerilor de proces AOI.

Una dintre cele mai importante cerințe ale unui sistem de inspecție este robustețea la nivel înalt, dar această condiție poate fi greu garantată dacă decizia de clasificare (dacă o componentă este etichetată defectă sau bună) depinde de un singur pixel. Astfel experții AOI în afară de faptul că trebuie să rezolve paradoxul de optimizare, trebuie să se străduiască să gasească o setare a parametrilor algoritmului astfel încât de-a lungul clasificării numărul de componente care se află în apropierea pragului de decizie să fie cât mai puține. Această sarcină poate fi înbunătățită în mod semnificativ cu ajutorul optimizării macro.

Figura 3.15. Optimizarea macro

Altă problemă este legtă de procesul de optimizare a parametrilor și anume cum pot inginerii AOI să valideze noile valori ale parametrilor determinate de procesul de optimizare. O corecție a unei clasificări proaste nu poate fi validată doar prin examinarea imaginii specificată, ci este necesar și verificarea altor instanțe. Astfel pentru a executa un proces de validare fiabil, inginerii trebuie sa colecteze o bază de date de imagini mare, acoperind toate cazurile care apar în cel bun mod posibil. Creearea unei baze de date de imagini necesită mult timp din cauza mai multor criterii. Metodele automate sunt mai rapide, dar în timpul colecției unele imagini clasificate fals pot fi introduse în baza de imagini care duce la imposibilitatea optimizării parametrilor. De exemplu dacă o imagine care conține o componentă defectă este plasată în baza de date ca și bună, procesul de optimizare va încerca să adapteze parametrii pe baza cărora algoritmul AOI a clasificat imaginea ca fiind bună. Ca și rezultat optimizarea macro nu poate să recunoască această eroare sfecificată.[11]

Numărul de imagini stocat este de asemenea un factor foarte important. Dacă baza de imagini conține foarte multe imagini resursele( procesor, hard disk, rețea), devin supaîncărcate și astfel procesul de optimizare poate fi executat lent. Pe de altă parte, în cazul unei baze de imagini mici, validarea algoritmului nu este nici fiabilă nici suficient de precisă.

Chiar dacă dimensiunea bazei de imagini este determinată, iar imaginile relevante sunt colectate rezuntând o bază de imagini rezonabil de bună, intrebarea este: cum pot inginerii să actualizeze baza de date cu imgini noi? Este foarte greu de determinat ce imagini din noul set trebuie stocate și care imagini trebuie șterse astfel încât noua bază de imagini să poată lua o decizie în limita actualizării. [8]

Utilizarea și perfecta operare a sistemului AOI necesită control și supraveghere umană. Deși algoritmii dispozitivelor sunt capabili să execute rapid, precis, eficient, fiabil și să dispună de o inspecție continuă, aceștia trebuie optimizați cu suficientă inteligență pentru a se adapta imediat.

Dispozitivele AOI din linia de producție monitorizează calitatea algoritmilor( numărul de apeluri false) și din când în când ajustează parametrii folosind baza de imagini pentru a crea un algoritm de calitate mai bună. Inginerii trebuie să aibă grijă doar de cazurile speciale cum ar fi: schimbarea iluminatului sau crearea de noi metode de inspecție. Deși parametrul automat de optimizare nu trebuie să satisfacă criterii ridicate în timp real, este important să se determine valorile parametrilor optimizați într-un timp relativ scurt.

Metodele de optimizare automată trebuie să colecteze imaginile relevante pentru a crea baza de imagini relevantă. Sistemele AOI oferă o soluție puternică pentru o problemă complexă cu ajutorul unor principii simple, dar analizând detaliile se pot dezvălui mai multe probleme, dificultăți și contradicții. Găsirea unei soluții optime este o condiție esențială pentru AOI în viitor [4].

3.4. Timpi de procesare a imaginilor( inspection on the fly)

În 1995 s-a lansat primul sistem AOI 2D pentru a verifica suprafața placilor de circuit imprimat și partea superioară a componentelor. Acest sistem s-a bazat pe tehnologia de scanare liniară-o tehnologie imagistică proprie, de mare viteză care scanează întreg ansamblul de placă de circuit imprimat( PCBA) și surprinde imaginea acestuia în zbor, on-the-fly, într-o singură trecere, similar cu modul de scanare a unui document de către o mașină de copiat. Această tehnologie a crescut viteza procesului de inspecție cu 55%.[5]

Această metodă de inspecție proiectează mai multe lumini în unghiuri diferite pe substrat, obținând în același timp mai multe imagini într-o singură operație de scanare. Se realizează o rezoluție ridicată, dar în același timp se menține raportul semnal-zgomot ridicat. Rezoluția este importantă, cu cât este mai mare rezoluția, cu atât este mai bună abilitatea de a detecta semnale extrem de apropiate pentru imaginile cele mai clare și detaliate. Cu ajutorul tehnologiei de memorie toate piesele de pe placă sunt surprinse într-o singură vedere indiferent de dimensiunile conectorilor. Captarea plăcii nu depinde de dimensiunea câmpului vizual( FOV ).

Iluminarea aeriană coaxială creeează o imagine pentru fiecare câmp vizual fară a utiliza iluminarea direcționată și fară acrea umbre, care de obicei rezultă din lumina deviată de componentele mai înalte de pe placă. Această iluminare este esențială pentru inspecția corectă a microcipurilor situate între conectorii de pe plăci de înaltă densitate și este eficientă pentru inspecția fileului de lipit care depinde de relația dintre unghiul de înclinare și luminozitate. Datorită acestei iluminări datele de inspecție pot fi aplicate unor componente similare, facilitând gestionarea datelor de inspecție și grăbind pornirea producției.[5]

Figura 3.16. On-the-fly

3.5. Inspectarea componentelor înalte (ajustare focus)

Camerele optice oferă o vizualizare limitată a câmpului de vizualizare de câțiva milimetri, astfel încât componentele înalte vor fi înafara vizualizării. Sistemele de inspecție 3D cu laser pot examina componentele până la 25 mm înălțime, cum ar fi întrerupătoare, bobine și conectori. Aceste sisteme de inspecție 3D oferă o altenativă la sistemele de inspecție cu raze X mai costisitoare, iar modelele de reconstrucție 3D eficiente pot ajuta la depistarea rapidă a defectelor.

Traseul piesei în mișcare depinde foarte mult de viteză și de prorpietățile sistemului de achiziție de imagini. Există trei părți principale:

Optică/lentile

Cameră/tip senzor

Modul de iluminare/sursă de iluminare.

Sistemul trebuie să obțină cantitatea necesară de informații și rezoluție chiar și de la cele mai mici componente. În câmpul SMT acest lucru înseamnă o mărire de până la o rezoluție de 10 µm. Pentru a se asigura mărirea constantă în toate punctele câmpului vizual( FOV), se folosește optica telecentrică. În general un FOV mare, între 10-25 cm², s-ar putea utiliza și câmpul de interes (FOI) ar putea fi redus. Iluminarea programabilă este un instrument bun pentru a dezvolta cerințe de iluminare în scopuri dedicate, dar de asemenea prezintă riscul de FOV neomogen și redus.[10]

Figura 3.17. Matrice de vizualizare

Figura 3.17 ilustrază 2 tipuri de sisteme de iluminare a camerei. Primul sitem conține 4 camere, iar a doua doar o singură cameră. Ambele au module de iluminare cu inel LED. Harta de distribuție a nivelurilor de gri afișate au fost măsurate cu același tip de iluminare și aceeași referință de gri. Zonele verzi indică câmpul valoros al camerei, subliniindu-se astfel importanța omogenității. Acest fenomen este prezent și atunci când sistemul de iluminare este multicolor.

Majoritatea deciziilor de inspecție/control optic al aparatului se bazează pe metode de procesare a imaginilor care au fost stabilite pe baza unui experiment. Mașina poate fi autodidactă sau dirijată de un antrenor extern. În unele cazuri, s-ar putea ca doar doi pixeli să difere între datele furnizate. Dacă fenomenul pe care sistemul trebuie să-l detecteze nu este atât de lipsit de ambiguitate, atunci ar trebui să caute o altă metodă de a face decalajul mai mare între cele 2 categorii.

3.6. Raport de inspecție (colectarea datelor într-un sistem de transabilitate)

Toți pașii de prelucrare a unei placi de circuit trebuie să fie înregistrați pentru a avea o evidență clară asupra cum, cine și când a lucrat pe placa respectivă, în acest scop fiecare placă trebuie să aibă o eticheta unică pe baza căreia să se facă raportarea.

Toate companiile de profil folosesc așa numitele Sisteme MES (Manufacturing Execution System) cu care înregistrează toate aceste date de trasabilitate. Sistemele MES nu doar înregistrează acțiunile întreprinse asupra produselor, dar gestioneaza și stocurile, asigură efectuarea operațiunilor într-o ordine stabilită, respectiv oferă detalii despre cantitatea și calitatea produselor realizate.

În figura de mai jos sunt explicați pașii parcurși de o placă de circuit care va fi procesată pe ambele parți în zona de SMT.[7]

Pentru partea de verificare a componentelor folosind mașinile de inspecție AOI este necesar să se înregistreze data și ora la care a început și s-a incheiat inspecția, numele mașinii de inspecție și al persoanei care o operează, respectiv dacă au fost depistate defecte.

Pasul de inspecție AOI presupune decizia mașinii pe baza algoritmilor de inspecție, respectiv analiza operatorului pentru situațiile în care caracteristica inspectată este la limită fiind acceptabilă din punct de vedere al standardului, în acest sens defectul semnalizat de către mașină fiind un False Call.[8]

Fig. nr. 3.18 Pașii parcurși de o placa de circuit în procesarea SMT

Fig. nr. 3.19 Pasul de inspecție AOI

Cu cât limitele algoritmilor de inspecție vor fi mai stricte, cu atât numarul False call-urilor va fi mai mare, iar o relaxare a acestor limite poate conduce la defecte care nu sunt depistate de echipamentul de AOI.

Un defect care nu este depistat la inspecția AOI fie de către mașină fie de catre operator care îl clasifică drept False Call se numește escape.

Escape-urile de AOI pot fi detectate la pașii de test ulteriori, însă cu cât sunt depistate mai târziu cu atât vor provoca costuri și timpi mai mari pentru reparare.

Numărul escape-urilor de AOI poate fi redus, dar prin eliminarea totală a acestora ar rezulta un numar crescut de false call-uri. False call-urile de AOI pot fi și ele reduse, dar eliminarea completă a acestora ar rezulta o creștere a numarului de escape-uri. Întotdeauna vor exista false call-uri asociate unui program, dar trebuie stabilite anumite limite privind acestea. Aceste limite sunt flexibile și depind atât de produs cât și de maturitatea programului de AOI.

Scopul unui sistem de inspecție AOI este sa detecteze în timp real defectele (find and fix) dar să și prevină apariția lor (predict and remove).[11]

OLD(Off-line Debugging — Depanare offline) este un program care efectuează inspecții în aplicația AOIGUI, iar apoi efectuează inspecții repetate în baza rezultatelor colectate, pentru a depana condițiile de inspecție și pentru a înregistra exact setările detaliate. Atunci când o condiție de inspecție pentru o anumită componentă este modificată, în modul OLD se poate verifica în ce fel afectează condiția de inspecție modificată procesul de evaluare a componentelor într-o inspecție efectuată anterior. Aceste informații sunt furnizate utilizatorului, pentru a permite stabilirea unor setări mai precise.

Funcțiile principale ale programului OLD sunt următoarele:

– Oferă o interfață cu diagrama rezultatelor anterioare (Historical Chart)

– Compară rezultatele inspecției anterioare în funcție de modificările de toleranță

– Salvează fișiere CDO și efectuează din nou inspecția pieselor și capsulelor pentru care sunt setate aceleași condiții de inspecție folosind fișierele CDO salvate

– Adună și administrează fișierele CDO

– Reinspectează fișierele CDO folosind cele mai recente condiții de inspecți

Atunci când inspectați JOB-ul virtual încărcat (fișierul realizat anterior), în fereastra de vizualizare a defectelor (Defect Viewer) va apărea butonul Verification. Atunci când inspecția se face pentru prima dată după încărcarea JOB-ului, inspecția se efectuează doar pentru ultima componentă salvată cu un rezultat de alarmă falsă, iar dacă nu este nicio componentă cu rezultat de alarmă falsă, inspecția se efectuează pentru ultima componentă cu rezultat necorespunzător (NG) colectată. Atunci când schimbați condiția de inspecție în baza unei componente, după reinspecție, puteți vedea, cu ajutorul diagramei cu rezultate anterioare (historical chart), cum aceste modificări ar afecta rezultatele inspecției anterioare a componentelor. De asemenea, toate componentele din JOB-ul virtual se inspectează, iar rezultatele inspecției se afișează în fereastra de verificare a defectelor (Defect Verification), cu afișarea comparației rezultatelor înainte și după modificarea condiției de inspecție. [12]

După încărcarea de JOB virtual, atunci când efectuați inspecția pentru prima dată și faceți clic pe butonul Verification în ecranul Defect Viewer, se va deschide fereastra Defect Verification, după cum se arată mai jos.

Figura 3.20. Interfața OLD

① Butonul Verification: Se deschide fereastra de verificare a defectelor (Defect Verification)

② Rezultatul inspecției Job-ului virtual: Se afișează rezultatul inspecției unui JOB încărcat din server. Atunci când inspecția se efectuează pentru prima dată, ea se face doar pentru o componentă – Serial: Numele componentei virtuale selectate și exportate din server

– Sub-ID: Numele componentei relevante (ID)

– Result: Rezultatul inspecției pentru componenta relevantă, în care se afișează statutul NG (necorespunzător) or GOOD (corespunzător)

③ Defect C.B.I: Aici se afișează lista rezultatelor inspecției pentru componentele evaluate drept NG în momentul colectării datelor CDO

– Virtual Comp: Numele componentei virtuale, setat de server

– Comp: Numele componentei relevante

– Result(#1): Rezultatul inspecției în momentul colectării

④ False Call C.B.I: Lista componentelor colectate ca alarme false în momentul colectării datelor CDO (Detaliile elementului sunt identice cu cele din secțiunea Defect C.B.I.

⑤ Verification: Butonul de executare a reinspectării pentru a verifica dacă se inspectează toate componentele încărcate în JOB-ul virtual.

Dacă în JOB-ul virtual care se încarcă în modul OLD este un defect și se efectuează inspecția, va apărea fila Historical Chart. Atunci când selectați o condiție de inspecție în ecranul Defect Viewer și faceți clic pe fila Historical Chart, se va afișa diagrama cu rezultate anterioare, după cum se arată în figura de mai jos. Însă, dacă la colectarea rezultatelor inspecției se colectează doar rezultate NG, se va afișa doar o diagramă referitoare la rezultatele NG ale inspecției.

În secțiunea Historical Chart, se afișează patru diagrame liniare, inclusiv Good (corespunzător), Warning (avertizare), False Call (alarmă falsă) și NG (necorespunzător), iar o diagramă poate fi afișată sau ascunsă prin selectarea elementelor de rezultate ale inspecției (④) în partea stângă a diagramei. Diagramele liniare din Historical Chart arată rezultatele pentru fiecare tip de condiție de inspecție.

Figura 3.21. Historical Chart

① Axa Y pe diagramă: Numărul de componente ce corespund măsurărilor

② Axa X pe diagramă: Se setează unitatea în baza valorilor minimă și maximă dintre măsurările componentelor ce corespund condiției de inspecție

③ Se afișează numele condiției de inspecție: Se afișează numele condiției de inspecție selectate

④ Caseta de selectare a rezultatului inspecției: Aici, se alege afișarea sau ascunderea datelor liniare în diagramă prin selectarea sau deselectarea fiecărui rezultat de inspecție (numărul din dreapta casetei indică numărul de rezultate ale inspecției)

⑤ Poziția barei de toleranță înainte de ajustare: Indică poziția inițială a barei de toleranță

⑥ Bara de toleranță ajustată: Bara care indică setarea curentă de toleranță. Puteți deplasa bara folosind mouse-ul, iar setarea respectivă se va modifica corespunzător.

⑦ Bara măsurării curente a componentei: Indică măsurarea componentei selectate

⑧ Afișarea rezultatului după ajustarea toleranței: Numărul de componente cu alarme false (False Call) sau de omiteri (Escape) în urma ajustării toleranței

– False Call: Numărul de componente statutul cărora s-a schimbat din corespunzător (GOOD) în necorespunzător (NG) după ajustarea barei de toleranță

– Escape: Numărul de componente, statutul cărora s-a schimbat din necorespunzător (NG) în corespunzător (GOOD) după ajustarea barei de toleranță

⑨ Butonul de resetare a barei de toleranță: Bara de control al toleranței se va deplasa în poziția inițială

⑩ Tipul inspecției: Se afișează condițiile de inspecție disponibile pentru modificarea toleranței marcată cu roșu în funcție de tipul inspecției selectat. De exemplu, în caz de Pad OverHang (deplasarea pad-ului), se va afișa o casetă combo, după cum se arată în figura de mai jos, iar elementele cu statut necorespunzător (NG) ale componentei selectate vor fi marcate cu roșu. Se afișează pe diagrama cu istoricul rezultatelor anterioare pentru fiecare condiție de inspecție selectată.

⑪ Clear Result: Ștergerea informațiilor despre rezultatul inspecției pentru capsula sau piesa încărcată în mod curent

Atunci când se colectează informațiile OLD folosind AOIGUI și Review Station, informațiile colectate pot fi verificate și setate în fila Job Programing în managerul Web . Ecranul filei Job Programing include filele Setting și CDO Manager și poate fi accesat de un utilizator logat cu drepturi de programator (Programmer) sau mai înalte.[7]

Figura 4.22. Setari de numărare

① Result Data save count: Aici, se setează opțiunile de salvare a rezultatului inspecției – Good Count: Indicați numărul de rezultate ale inspecției evaluate drept corespunzătoare (GOOD) care urmează a fi salvate – False Count: Indicați numărul de rezultate ale inspecției evaluate drept alarme false (False Call) care urmează a fi salvate – NG Count: Indicați numărul de rezultate ale inspecției evaluate drept necorespunzătoare (NG) care urmează a fi salvate

② CDO Data save count: Aici, se setează opțiunile de salvare a fișierelor CDO. False Call Count: Indicați numărul de fișiere CDO evaluate drept alarme false (False Call) care urmează a fi salvate – NG Count: Indicați numărul de fișiere CDO evaluate drept necorespunzătoare (NG) care urmează a fi salvate.

Inspecția se efectuează în AOIGUI, iar evaluarea plăcii PCB pentru care s-a obținut rezultat necorespunzător (NG) se face în Review Station, pentru a colecta informațiile necesare pentru utilizarea OLD. Inspecția și evaluarea plăcii se face în același mod ca și o inspecție obișnuită, iar informațiile colectate pot fi verificate folosind Web Manager.

Procedura de colectare a datelor se clasifică în 3 pași, după cum se arată în continuare:

1. Efectuați inspecția AOIGUI.

2. Evaluați o placă cu rezultat necorespunzător (NG) folosind Review Station.

3. Verificați datele din Web Manager.

Efectuarea inspecției AOIGUI. Pentru a colecta datele, trebuie mai întâi să lansați AOIGUI pe dispozitivul inline și să efectuați inspecția. Aceasta se face cu scop de verificare, pentru ca dispozitivul să inspecteze placa și să detecteze defectul.

Atunci când o placă este evaluată drept necorespunzătoare (NG) în AOIGUI, evaluarea ulterioară a plăcii se face în Review Station.

După finisarea evaluării plăcii în Review Station, în decurs de 1~2 minute se va colecta un fișier CDO cu rezultatele inspecției de evaluare și datele despre componenta cu rezultat necorespunzător (NG). Informațiile colectate pot fi verificate cu Web Manager

Figura 4.23. Job Programming

În figura 4.23, se poate observa vedea că rezultatele inspecției și fișierul CDO au fost colectate cu numele dispozitivului 'TestMachine' și fișierul Job 'BSMG130H$DS_B_REV0.5_ED

0.0(S)'.

După ce datele pentru utilizarea modului OLD au fost colectate, iar opțiunea AOIGUI pe dispozitivul OLD a fost setată, puteți utiliza modul OLD în următoarea ordine:

1. Încărcați un Job virtual în modul OLD

2. Efectuați inspecția Job-ului virtual și verificați rezultatele inspecției

3. Ajustați toleranța în Historical Chart 4. Efectuați inspecția cu condiția de inspecție modificată și verificați rezultatele inspecției

5. Setați condițiile de inspecție optimizate și distribuiți condițiile de inspecție modificate

Atunci când inspecția se face pentru prima dată, se inspectează o singură componentă din JOB-ul virtual. Puteți ajustați toleranța în Historical Chart în funcție de rezultatele selectate ale inspecției și puteți verifica cum modificarea toleranței afectează rezultatele în comparație cu măsurările anterioare.

Capitolul IV

4. Arhitectura hardware a unui sistem de inspecție optica automata

Echipamentele de inspecție optică automată necesită pe lângă dispozitive de stocare a informației de mare capacitate și performanțe ridicate pentru procesarea și transferul acesteia.

De obicei orice sistem informatic industrial are sistemul de operare instalat pe un hard disk de tip SSD, iar stocarea datelor din proces se realizează fie pe un server dedicat, fie local pe alt hard disk sau sistem de hard disk-uri NAS dispuse într-o matrice de redondanță de tip RAID în cazul în care o unitate de stocare se defectează.

Un hard disk de tip SSD (solid-state drive) este un dispozitiv de stocare a datelor care folosește memorii cu semiconductori, construite pe baza studiilor de fizică stării solide. SSD-urile se deosebesc de unitățile cu discuri dure clasice (HDD) care sunt dispozitive electromecanice cu discuri de stocare aflate în mișcare, prin aceea că SSD-urile folosesc numai microcipuri care rețin datele în memorii nevolatile, fără să aibă părți mobile. SSD-urile sunt mai rezistente la șocurile mecanice, având timp de acces mai scăzut dar preț pe megabait mai mare.

Hard disk-urile de tip "NAS" alte unități de stocare a informației cu discuri aflate în mișcare, însă diferită în functie de firmware, toleranța la vibrații, sau puterea de disipare pentru a le face maipotrivite pentru utilizarea în matricele de redondanță.

Figura 4.1 Structura interna a unui hard disk

Sistemele de stocare a informației de tip RAID „Redundant Array of Independent Disks”, reprezintă o configurație (matrice) de discuri dure (HDD) specială, menită să ofere scurtarea timpilor de acces la date precum și toleranță mai bună la erori.

Conceptul RAID combină mai multe discuri dure (HDD) fizice într-o singură unitate de discuri logică cu o capacitate de stocare mai mare, folosind o componentă hardware sau o aplicație software. Soluțiile hardware sunt proiectate cu scopul de a se prezenta sistemului la care sunt atașate ca un singur disc dur mare, cu alte caracteristici de stocare, fără ca sistemul de operare să cunoască arhitectura fizică reală. Sistemele RAID reprezintă o virtualizare a discurilor dure reale înglobate. Soluțiile software sunt implementate în sistemul de operare, dar aplicațiile utilizează arhitectura RAID ca o singură unitate.

Există trei tipuri principale de RAID:

mirroring'" (cu oglindire = stocarea automată a unei copii a datelor pe alte HDD-uri),

"data striping" (date întrețesute = distribuirea datelor pe mai multe HDD-uri)

"error correction" (cu corectarea erorilor, pentru care se prevăd discuri de verificare suplimentare care stochează informațiile necesare detectării și corectării eventualelor erori).

Diferitele niveluri RAID folosesc unul sau mai multe dintre tipurile enumerate mai sus, în funcție de cerințele sistemului. Scopul principal în folosirea arhitecturii RAID este mărirea siguranței datelor, important pentru protejarea informațiilor critice pentru producție, în cazul sistemelor de inspectie optică automată a bazelor de date cu rezultatele inspecției; sau a măriri vitezei, extrem de importantă în cazul sistemelor industriale care necesita transferul unei mari cantități de date în timp real.[3]

Figura 4.2. Sisteme RAID (RAID 0 stripping, RAID 1 mirroring)

Echipamentele de calcul industriale necesită și putere de calcul ridicată, de obicei procesoare multicore și multithread pentru procesarea paralelă a informației.

Un procesor multi-core este o componentă de calcul cu două sau mai multe unități centrale de procesare numite nuclee care citesc și execută instructiunile unui program. Ele sunt instrucțiuni obișnuite pentru un procesor, cum ar fi adăugarea mai multor date, mutarea datelor, iar mai multe nuclee pot rula mai multe instrucțiuni în același timp, crescând viteza pentru programele care utilizează calculul paralel. Producătorii integrează nucleele într-un singur circuit integrat pe un cip (cunoscut ca Multi-Procesor Cip, sau CMP), sau in mai multe circuite integrate pe un cip.

Principiul de multithreading presupune execuția mai multor procese (thread-uri) simultan, fiecare având propria secțiune de timp în care este menit să lucreze. Odată cu creșterea capabilităților procesoarelor au crescut și cererile de performanță, asta ducând la solicitarea la maxim a resurselor unui procesor. Necesitatea multithreading-ului a venit de la observația că unele procesoare puteau pierde timp prețios în așteptarea unui eveniment pentru o anumită sarcină.

Figura 4.3. Un proces cu două fire de execuție care rulează pe un singur procesor.

O altă componentă esențială a procesarii datelor o reprezinta memoriile cu acces aleatoriu (RAM), fără de care un sistem de calcul nu poate funcționa.

Memoria RAM este o memorie volatilă și se mai numește și memorie vie, ea având urmatoarele caracteristici:

poate fi accesată aleator, oferind acces direct la orice locație sau adresă a ei, în orice ordine, chiar și la întâmplare

se implementează de obicei pe cipuri (circuite integrate) electronice rapide și fără părți în mișcare (și nu pe dispozitive magnetice sau optice precum discurile dure sau CD-urile).

Timpul de acces la datele din astfel de memorii este de obicei întotdeauna același, nedepinzând de poziția adresei de memorie accesate (deci nu ca la benzile sau discurile magnetice, care necesită un timp variabil). Fiecare locație de memorare dintr-o memorie cu acces aleator are un mecanism separat de adresare și poate fi accesată independent de celelalte locații astfel că fiecare locație poate fi selectată aleator și accesată direct.

Dintr-o gama sofisticată de mașinii AOI aparțin și mașinile Supra E și Ultra IV care sunt o soluție eficientă fiind bazată pe performanța de clasă, industria AOI, sistemele au un palmares dovedit pentru fiabilitate susținută și oferind cel mai mic cost de producție pentru toți producătorii de PCB.

Supra E este configurat standard cu o cameră de 5 megapixeli cu iluminare tri-color. Ultra IV pentru măsurători / inspecții microelectronice și platformele Ultra pentru inspecția pastei SMT și 3D.

Primele instrucții vor ajuta utilizatorul să înțeleagă mașinile de bază, nomenclatura și măsurile de protecție. De acolo utilizatorul va începe să învețe manipularea mașiniilor și a materialelor. Sunt incluse subiecte despre recuperarea erorilor la nivel de operator și o secțiune despre funcțiile operatorilor avansați.[15]

Prima jumătate a acestei descrieri indică componentele elementare ale mașinii, cuplate cu o bază pentru prezentarea dispozitivelor.

A doua jumătate introduce interfețele și programele de sistem cu care utilizatorul se va familiariza.

Descrierea și caracteristicile sunt ilustrate imediat pe partea din față și din spate externă a Ultra IV și Supra E care sunt regăsite în tabelul de mai jos.

Tabel 4.1: Descrierea și caracteristicile mașinii a Ultra IV și Supra E [1]

In figura 4.4. este prezentat manualul de întreținere preventivă seria Ultra IV și Supra E unde se utilizează comutatorul principal de deconectare care permite trecerea energiei din instalație în mașină.

Figura 4.4. Manual de întreținere preventivă seria Ultra IV și supra E

Baza din față a mașinii constă în comenzile de manipulare a materialului pentru operarea mașinii și ușile de acces pentru intrarea în mașină. Dispozitivele sunt accesibile din față când ușile inferioare sunt deschise, care sunt prezentate in tabelul 4.1 și figura 4.4.

Tabel 4.2: Caracteristici și descriere manual de întreținere preventivă seria Ultra IV și supra E

Figura 4.5: Comenzile de manipulare a materialului pentru operarea mașinii

Partea din spate a mașinii constă în conexiuni de lucru și comenzi de sistem pentru operarea mașinii. Următoarele dispozitive sunt accesibile din spate când ușile inferioare sunt deschise.

Tabel 4.3: Caracteristici și descriere conexiuni de lucru și comenzi de sistem

Figura 4.5: Conexiuni de lucru și comenzi de sistem pentru operarea mașinii

Panoul de manipulare a materialului constă din comenzile conveiorului interfeței cu utilizatorul, pornirea (PC), oprirea electronică și indicatori de manipulare a materialelor de intrare/ieșire. Următoarele sunt identice atât cu Ultra IV, cât și cu supra E.

Tabel 4.4: Caracteristici și descriere panou de manipulare

Figura 4.7: Panou de manipulare a materialului

Indicată este Supra E, Ultra IV fiind identică, cu excepția unei culori negre a panoului care se poate observa și în figura 4.7.

Mecanismele de control electro-mecanic constau din 3 componente: Modulul camerei, etapa XY și sistemele de transport. Dispozitive comune care sunt accesibile din partea din față sau din spate a mașinii Supra E și Ultra IV când ușile superioare sunt deschise. [1]

Tabel 4.5: Dispozitive comune care sunt accesibile când ușile superioare sunt deschise

Mașina Ultra IV utilizează controlerele motorului GV6 atașate în interiorul peretelui din stânga spate (privind din față) al cadrului. Ilustrația se vede din spate pentru poziție. Axa Ultra IV X utilizează un motor liniar cu miez de fier care se deplasează de-a lungul unei căi magnetice. Axa Y utilizează un motor încapsulat între căile magnetice.

Figura 4.8: Descriere mașina Ultra IV

Mașina Supra E utilizează o placă de bază I/o concepută de MVP cu un controler motor AMC atașat. Controlerul motorului axei X este atașat sub motorul X pe cadrul mașinii. Axa Y este atașată direct în spatele modulului camerei pe un suport.

Axa Supra E X utilizează un sistem de acționare cu șurub cu bilă. Axa Y utilizează un motor încapsulat între căile magnetice. [1]

Figura 4.9: Descriere mașina Supra E

Partea de procesare a informației (PC, carduri etc)

Sistemele AOI sunt utilizate în mod obișnuit în producția tuturor tipurilor de produse, dar sunt deosebit de importante pentru monitorizarea plăcilor cu circuite imprimate pentru defecte și măsurători precise, dincolo de capacitățile unui inspector uman. Acestea pot detecta o varietate de defecte ale suprafeței, cum ar fi noduli, zgârieturi, pete, circuite deschise și filare de îmbinări sudate. Cu toate acestea, dezvoltarea unui sistem de AOI pentru PCB este diferită de un sistem de utilizare generală a AOI.

Există unele caracteristici specifice care sunt destinate doar dezvoltării unui sistem AOI utilizat pentru fabricarea PCB-urilor. Un sistem AOI necesită diferite tipuri de carduri pentru a se conecta la dispozitive precum brațele robotice și camerele CCD. Pentru ca sistemul AOI să țină pasul cu creșterea vitezei de producție, este necesară o placă grafică puternică (GPU).

Plăcile grafice principale de computer sunt localizate în calculatorul principal care se află in mijlocul mașinii. In interiorul calculatorului principal, exista 2 plăcii principale , placa(card) RTC si placa(card) NIBB.

Cardul RTC (Controler timp real), este localizat în slotul PCI inferior al PC-ului. Cardul RTC controlează toate funcțiile dintre computerul gazdă și placa Ultra I/o.

Cardul NIBB este localizat în sloturile PCI ale PC-ului. Acesta capturează imagini de la camere și le stochează în memoria locală. [1]

Figura 4.10: Cardul RTC și NIBB în interiorul calculatorului principal [xxxx]

Partea de mișcare a plăcii (conveyor, stopper, clamping)

Instrumentul optic include un corp montat pentru mișcare X-Y deasupra unui obiect în general plan și are un obiectiv superangular și o multitudine de oglinzi de colectare dispuse în locuri unghiulare în jur și distanțate de axa obiectivului. O oglindă de marșarier este amplasată deasupra obiectivului, iar senzorii sunt aruncați în instrument. Imaginile de la suprafața sub observație sunt reflectate de oglinzile de colectare prin obiectivul superangular în raport cu oglinda de marșarier pentru imagistica senzorilor.

Lumina este transpusă în semnale electrice pentru analiză într-un calculator. Conveiorul pentru transportul obiectului general planar prinde marginile laterale ale obiectului și include secțiuni care se deplasează în general în direcția axei dispersorului și independent una de alta pentru a se asigura că suprafața obiectului aflat sub observație se află într-un plan în general paralel la un plan orizontal.

Butoanele de reglare a vitezei conveiorului sunt amplasate în spatele panoului CTC spre centru, aceste butoane controlează viteza mare a conveiorului și viteza mică a conveiorului. Viteza mică se activează când o placă de intrare se află pe senzorul de viteză mică, la aproximativ 4 inci de la opritorul plăcii din compartiment. LED-ul de intrare de pe panoul de control va fi aprins când senzorul este blocat.

Sistemul de vizualizare aliniază PCB-urile cu matrița folosind caracteristici de reper sau de cablaj imprimat. Sistemul de transport al PCB include o oprire completă a plăcii și utilizează o fixare (clamping) cu folie controlată pneumatic pentru cablaj imprimat. Sistemul este compatibil cu SMEMA pentru a facilita integrarea cu linii de producție SMT complet automatizate.

Controlerul CTC (manipularea materialelor) este un SPS care controlează transportorul și protocolul SMEMA. Funcția plăcilor SMEMA controlează manipularea materialelor de către plăci între AOI și transportoarele din amonte și din aval de pe benzile frontale. [1]

Figura 4.11: Butoane de reglare conveior Figura 4.12: Placă SMEMA

Partea de achiziție de imagine (iluminator, camera)

Datorită diferenței dintre imaginea reală și imaginea ideală, va apărea o distorsiune a imaginii atunci când camera capturează imagini. Pentru măsurarea lungimi efective a unui obiect cu precizie, trebuie efectuată calibrarea camerei. Calibrarea camerei liniare cu matrice se referă la modul de a proiecta obiectul într-un sistem de coordonate tridimensional într-un plan bidimensional. [1]

Figura 4.13: Modelul de imagine cu cameră cu matrice liniară

În procesul de calibrare există patru sisteme de coordonate aferente. Acestea sunt sistemul de coordonate general, sistemul de coordonate al camerei, sistemul de coordonate fizice ale imaginii și sistemul de coordonate pixel al imaginii. Scopul calibrării camerei este relația de conversie dintre sistemul de coordonate pixel al imaginii și sistemul de coordonate general.

Numai dacă are o mișcare relativă cu obiectul țintă poate realiza o imagine utilă cu o cameră cu matrice liniară. Cea mai frecventă mișcare relativă este traiectoria obiectului în raport cu camera pe o linie dreaptă. In aceasta situatie, miscarea relativa poate fi reprezentata ca vector tridimensional opus.

Există o mișcare relativă între obiectul țintă și cameră în procesul de achiziție a imaginii. În consecință, există o mișcare relativă între sistemul de coordonate al camerei și obiectul țintă. Poziția este diferită când se fotografiază fiecare rând de pixeli, fiecare rând din imagine corespunde unei poziții diferite. Pentru a face modelul ușor de analizat, se utilizează condiții cunoscute conform cărora mișcarea dintre cameră și obiectul țintă este liniară.

CLIO (intrare/ieșire legătură cameră) această placă este interfața dintre calculator și camera, furnizează 12 V CC pentru camera, un semnal de declanșare pentru cameră pentru a obține imagini (de la RTC la CLIO) și comunicații seriale cameră pentru configurarea camerei. [1]

Partea de mișcare a camerei

Majoritatea eforturilor de îmbunătățire a procesului AOI consta în identificarea criteriilor optime de imagistică și analiză pentru fiecare cerință de inspecție. Ansamblul luminilor stroboscopice sunt localizate sub camera, care măsoară si analizează imaginea captată. Luminile strobe sunt fulgerate instantaneu pentru a capta imagini la intervale de timp stabilite. Există 3 lumini diferite utilizate: Roșu, alb și albastru, care sunt setate la 3 niveluri diferite – ridicat, mediu și 45ș.

Iluminarea în unghi redus este un modul atașat la baza carcasei lămpii strobe principale. Este acționat pneumatic în jos când se atinge și apoi se ridică după finalizare. Utilizează LED-uri albastre pentru iluminare de nivel scăzut. Funcția luminilor strobe cu unghi redus este că efectuează iluminarea cu unghi redus la FOV în timpul inspecției.

Controlerele motorului X și Y atașate direct sub motorul șurubului cu bilă al axei X și în spatele modulului camerei pentru axa Y. Acest driver este controlerul principal pentru motorul cu șurub cu bilă al axei X și motoarele liniare ale axei Y.

Controler motor axă Z instalat direct în partea superioară și în partea din spate a plăcii de montare a camerei îndeplinește funcția de a controla mișcarea automata a axei Z la efectuarea curselor. Sistemele de inspecție optică automată efectuează tehnologia de imagistică avansată, imagine veritabilă, camere laterale integrate în procesare. [1]

Figura 4.14: Controlerele motorului X și Y

CAPITOLUL V

5. Comparația între sistemul 2D și 3D (pe baza caracteristicilor hardware și software)

Când vine vorba despre inspecția optică automată (AOI), toți vorbesc despre 3D. Întrebarea reală este dacă este vorba despre marketing de piață sau este răspunsul real la cerințele crescute ale pieței inspecției plăcilor de circuit imprimat. Cert este că componentele mai mici și densitățile crescânde ale componentelor crează o provocare și mai mare pentru sistemele AOI. Cererile de randament prim-pass, adică randamentul după prima serie de producție, devin mai stricte, deoarece verificarea PCB-urilor inutile este costisitoare și necesită timp. Procesul de dezvoltate a reacționat la acest lucru: randamentul a crescut, calitatea imaginii s-a îmbunătățit, iar camerele cu o vedere unghiulară suplimentară și algoritmii software pentru evaluarea completă a imaginii au făcut ca detectarea defectelor să fie un proces mult mai fiabil. Tehnologia 3D aduce noi idei, ceea ce face ca informațiile despre înălțime să fie disponibile pentru evaluare pentru prima dată.

Defectele produsului în timpul montării automate și la lipirea ansamblurilor electronice sunt inevitabile. Din ce în ce mai multe sisteme pentru AOI și inspecția automată de raze X (AXI) sunt implementate pentru a asigura detectarea acestor defecte și optimizarea procesului.

Frecvent, aceste sisteme sunt folosite pentru inspecția post-reflow, deoarece oferă cel mai mare potențial de îmbunătățire a calității după această etapă de proces. Pentru aceasta sunt utilizate diverse tehnologii:

* Camere cu vedere ortogonală (verticală) de sus (tehnologie AOI, 2D).

* Camere cu vedere unghiulară suplimentară (AOI, tehnologie 2D).

* Măsurarea înălțimii plăcii cu componente (AOI, tehnologie 3D).

* Inspectarea cu raze X (tehnologie AXI, 2D, 2.5D sau 3D).

–Punctele forte și limitările tehnologiei 2D

Astăzi, inspecția AOI 2D este cea mai recentă tehnologie. Foarte sofisticată, este o metodă fiabilă pentru efectuarea inspecției post-reflow. Cu toate acestea, caracteristicile tehnice oferite de sistemele disponibile pe piață diferă în multe privințe, inclusiv rezoluția camerei (în μm / pixeli), dimensiunea senzorului camerei (numărul de pixeli), câmpul vizual rezultat din rezoluție și dimensiunea camerei, rata cadrului (numărul de imagini pe secundă), prezența camerelor în unghi, achiziția de imagini color cu rezoluție completă (trei separații de culoare cu un număr complet de pixeli), procesarea imaginilor pe bază de algoritm sau compararea imaginilor și iluminarea multicoloră de la multe direcții în spațiu.[10]

Cu toate acestea, tehnologia 2D are, de asemenea, limitele sale. De exemplu, nu poate efectua inspecția îmbinărilor de lipit ascunse sau măsurarea conectorilor (aliniere dreaptă pentru îmbinarea automată ulterioară). În plus, optimizarea ratelor de defect pentru anumite caracteristici de defect este posibilă doar cu mijloace relativ costisitoare, în timp ce evaluarea directă a datelor 3D nu este posibilă și rate de pseudo defecte mai mari pentru unele caracteristici de defect.

Noua tehnologie 3D a fost folosită de ceva timp în producția de tehnologie de montaj pe suprafață (SMT) pentru inspecția imprimării pe pasta după imprimarea pe ecran. Acum, este de asemenea utilizată cu succes pentru inspecția post-reflow. Pentru prima dată, se pot obține informații reale despre înălțime și pot fi detectate caracteristici suplimentare ale defectelor.[5]

Componentele care nu sunt la același nivel și cablurile îndoite sunt detectate. De asemenea, pentru prima dată, pot fi inspectate caracteristici suplimentare care implică înălțimea. Caracteristicile de bază, cum ar fi prezența componentelor, pot fi verificate în cele din urmă mai ușor și se reduc pseudo-defectele.

Procesele 3D utilizate în inspecția post-reflow au fost mult timp prea imprecise, scumpe, lente și nu destul de rezistente. Între timp, tehnologia 3D poate fi, de asemenea, utilizată în mod fiabil pentru inspecția ansamblurilor electronice lipite. Aici, procesul multi-frecvență Moiré, folosind deplasarea cu mai multe faze (cunoscută sub numele de metoda de proiecție cu franjuri) a fost în mare parte câștigat. În acest proces, în câmpul vizual sunt proiectate modele de lumină structurată cu frecvențe diferite. La rândul său, pentru fiecare frecvență utilizată, sunt proiectate diferite lungimi de fază, prin care fiecare schimbare de fază descrie o parte specifică a lungimii de undă.

Tabelul de mai jos sintetizeaza tipurile de inspecție ale compoenntelor electronice și detectabilitatea lor pe cele două platforme, 2D și 3D AOI:

Tabel 5.1 Capabilități de inspecție: 2D și 3D

Pe baza caracteristicilor hardware și software explicate în capitolele anterioare, vom realiza comparația între cele două tipuri de inspecție optică automată 2D și 3D, precizând la fiecare caracteristică punctele pro și contra, tabelul 5.2.[11]

Tabel 5.2. Caracteristici 2D vs 3D

Figura 5.1. Programarea procedurală vs programarea orientată pe obiecte

Figura 5.2. Timpul de inspecție a 20 de plăci pe ambele părți

Figura 5.3.

Numarul de false call-uri pentru cele 20 de plăci inspectate pe ambele părți

Figura 5.4.

Numarul de defecte nedepistate pentru cele 20 de plăci inspectate pe ambele părți

CAPITOLUL VI

6.1. Concluzii

Inspecția optică automată este o zonă potențială de cercetare multidisciplinară, deoarece din achiziționarea de imagini (iluminarea, detectarea luminii reflectate etc.) prin procese de imagini esențiale, la evaluare fiecare zonă poate fi optimizată pentru a atinge obiectivul, că calificarea de obiectul inspectat în domeniul de interes (FOI) de către aparatul folosit se potrivește cu specificul cum este menționat.

Tabelul 6.1. Avantaje vs Dezavantaje tehnologia 2D

Tabelul 6.2. Avantaje vs Dezavantaje tehnologia 3D

6.2. Posibilitați ulterioare de dezvoltare a studiului comparativ

Inspecția optică automată a componentelor electronice este doar o parte din metodele de verificare a bunei manufacturări a produsului, printre celelalte metode se numără:

Inspecția lipiturilor folosind echipamente cu radiație ionizantă (X-Ray)

Testarea în circuit a valorilor componentelor electronice lipite pe placă (ICT)

Testarea funcțională a produselor electronice (Functional test)

Testele de stres: cicluri de încălzire-răcire sau vibrații (Stress test)

Verificarea protecției produsului la scurgeri elctrice (Hi-Pot)

Toate aceste procedee de testare/verificare a produselor electronice simulează condițiile de utilizare a lor și asigură funcționalitatea în parametrii descriși de producător.

BIBLIOGRAFIE

http://ro.neodenpnp.com/news/automatic-optical-inspection-aoisystems26352643.html

24.05.2020

Automated Optical Inspection for Industry: Theory, Technology, and Applications II : 16-19 September 1998 Beijing, China (Spie Proceedings Series, Volume 3558) (v. 2)

The 2019-2024 World Outlook for Automated Optical Inspection (AOI) Systems

Automated Inspection and High Speed Vision Architectures (Proceedings of SPIE–the International Society for Optical Engineering), Chen,Michael J.W.

https://www.pcbcart.com/assembly-capability/aoi.html 02.06.2020

http://amtest.bg/press/AOI/What-is-really-inside-your-AOI.pdf 09.06.2020

https://cdn.intechopen.com/pdfs/38577/InTechAutomatic_optical_inspection_of_sold ring.pdf 17.06.2020

Strategic planning of developing Automatic Optical Inspection (AOI) technologies in Taiwan, 25.05.2020, ,, https://www.researchgate.net/publication/228383650_Strategic _planning_of_developing_Automatic_Optical_Inspection_AOI_technologies_in_Taiwan’’

Optical & semiconductor equipment&material specialist, 28.05.2010

,, http://www.teltec.asia/index.php?main_page=index&cPath=82_90_196”

https://www.sakiglobal.com/automated-optical-inspection-aoi-2d-technology.html 12.06.2020

https://www.cyberoptics.com/qa-on-the-fly-fast-accurate-aoi-and-x-y-z-measurement/ 30.06.2020

https://www.dataweek.co.za/49939n 13.06.2020

The Industry Requirement for 2D and 3D Inspection Technology in a Single AOI Platform, 02.06.2020, ,, https://smtnet.com/library/files/upload/Industry-Requirement-for-2D-3D-AOI-Inspection-Technology-1.pdf ”

https://www.sakiglobal.com/automated-optical-inspection-aoi.html 29.05.2020

https://www.nordson.com/en/divisions/yestech/about-nordson-yestech/articles/combining-2d-and-3d-aoi-the-most-effective-inspection 29.05.2020

https://www.wnie.online/library/true-3d-aois-to-improve-your-production-quality/ 30.05.2020

DECLARAȚIE DE AUTENTICITATE

A

LUCRĂRII DE FINALIZARE A STUDIILOR

Titlul lucrării :STUDIU COMPARATIV A SISTEMELOR OPTICE AUTOMATE 2D VS 3D

Autorul lucrării ___Bere Maria__________________________________________

Lucrarea de finalizare a studiilor este elaborată în vederea susținerii examenului de finalizare a studiilor organizat de către Facultatea ___________IETI_________ din cadrul Universității din Oradea, sesiunea___IULIE________________ a anului universitar __2019/2020____________.

Prin prezenta, subsemnatul (nume, prenume, CNP)___Bere Maria, CNP:2950130055083, declar pe proprie răspundere că această lucrare a fost scrisă de către mine, fără nici un ajutor neautorizat și că nici o parte a lucrării nu conține aplicații sau studii de caz publicate de alți autori.

Declar, de asemenea, că în lucrare nu există idei, tabele, grafice, hărți sau alte surse folosite fără respectarea legii române și a convențiilor internaționale privind drepturile de autor.

Oradea,

Data 15.06.2020 Semnătura