De toepassing en ontwikkeling van AOI-technologie in SMT: de kernmotor voor het verbeteren van de kwaliteit van de elektronische productie

De toepassing en ontwikkeling van AOI-technologie in SMT: de kernmotor voor het verbeteren van de kwaliteit van de elektronische productie

Inleiding
Met de ontwikkeling van elektronische producten naar miniaturisatie en hoge dichtheid,de traditionele handmatige visuele inspectie- en elektrische meetmethoden zijn moeilijk om te voldoen aan de hoge precisie-eisen van SMT-productie (Surface Mount Technology)De AOI-technologie (Automatic Optical Inspection) is door middel van optische beeldvorming en intelligente algoritmen een belangrijk instrument geworden om de laskwaliteit te waarborgen en de productie-efficiëntie te verbeteren.In dit artikel wordt systematisch de sleutelrol van AOI in SMT geanalyseerd vanuit aspecten zoals technische principes., toepassingsscenario's, uitdagingen in de industrie en toekomstige trends.

I. Beginselen en kerncomponenten van AOI-technologie
AOI is een niet-destructieve testtechnologie op basis van optische beeldvorming en computeranalyse.

Optisch systeem: Hoge resolutie CCD-camera's of scanners worden gebruikt om PCB-beelden te verkrijgen.Parallaxe-effecten worden geëlimineerd om een beeldhelderheid van 18% te garanderen.

Analysealgoritme: Het is verdeeld in Design Rule Verification (DRC) en grafische herkenningsmethode.terwijl de grafische herkenningsmethode een zeer nauwkeurige matching bereikt door standaardbeelden met werkelijke beelden te vergelijken 68.

Intelligente software: moderne AOI bevat statistische modellering (zoals SAM-technologie) en AI-deep learning om de aanpassingsvermogen aan kleur- en vormveranderingen van componenten te verbeteren,het verminderen van het aantal fouten met 10 tot 20 keer in vergelijking met traditionele methoden.

ii. Belangrijkste toepassingslijnen van AOI in SMT-productie
Inspectie van het printwerk met soldeerpasta
Belangrijk: 60% tot 70% van de lasfouten zijn het gevolg van de drukfase (zoals tindeficiëntie, offset, overbrugging). 37.

Technische oplossing: een 2D- of 3D-detectiesysteem wordt ingezet.De hoogte en vorm zijn berekend om de anomalie snel te identificeren..

2Inspectie na montage van onderdelen
Detectiedoelstellingen: gemiste plakken, onjuiste polariteit, verschuiving, enz.

Technische voordelen: het PCB heeft na de oppervlaktebevestiging geen hoge temperatuurdeformatie ondergaan, de beeldverwerkingsomstandigheden zijn optimaal en de foutbeoordelingsgraad is met 410 laag.

3. Eindinspectie na terugvloeiend solderen
Kernfunctie: Het detecteren van gebreken zoals overbruggingen, vals solderen en soldeerballen na solderen, wat de algehele kwaliteit van het proces weerspiegelt. 38.

Uitdaging: Het is noodzakelijk om de complexiteit van de driedimensionale vorm van het soldeersluitingstuk aan te pakken.

In de eerste plaats heeft de AOE-onderneming in de loop van de beoordeling van de beoordeling van de beoordeling van de AOE-overeenkomst geen belangstelling getoond voor de beoordeling van de AOE-overeenkomst.
Verbetering van de efficiëntie: de detectiesnelheid kan honderden componenten per seconde bereiken, wat de handmatige visuele inspectie ver overstijgt en voldoet aan de eisen van hogesnelheidsproductielijnen.

Kwaliteitsborging: de foutdekking bedraagt meer dan 80%, waardoor de kosten voor herwerkingen die door gemiste detecties worden veroorzaakt, met 67% worden verlaagd.

Data-gedreven optimalisatie: gecombineerd met SPC (Statistical Process Control) biedt het realtime feedback over procesparameters, waardoor de opbrengst met 410% wordt verhoogd.

Verminderde arbeidskosten: AI-beoordelingssystemen kunnen de beoordelingsarbeid met meer dan 80% verminderen, zoals het "Tianshu AI-systeem" van Gecreate Dongzhi 25.

In de eerste plaats moet de AOI-technologie worden beoordeeld op basis van de door de AOI-technologie geproduceerde producten.
Bestaande beperkingen
Verkeerde beoordeling en gemiste detectie: Valse alarmen veroorzaakt door factoren zoals stof en materiaalreflectie vereisen een handmatige herinspectie. 37

Complexiteit van de programmering: traditionele AOI vereist het aanpassen van algoritmen voor verschillende componenten, wat enkele dagen duurt. 68

2Technologische doorbraak
AI-integratie: bijvoorbeeld gebruikt Phantasy's "aiDAPTIV+ AOI" AI-beeldleren om het slaagpercentage met 8% tot 10% te verhogen en het beoordelingsfoutpercentage met 9% aanzienlijk te verminderen.

Stereo-visie en 3D-imaging: door SAM-technologie te integreren met multi-camera-arrays, wordt een driedimensionale oppervlaktetopologische analyse van PCBS bereikt, waardoor de nauwkeurigheid van de hoogtemeting met 38% wordt verbeterd.

Cloudplatformintegratie: Ondersteunt gecentraliseerde herbeoordeling en afstandsonderhoud op meerdere productielijnen, waardoor de afhankelijkheid van fysieke tags met 25% wordt verminderd.

V. Toekomstige ontwikkelingstrends
Intelligentie en zelfadaptatie: AI-modellen leren voortdurend van de gegevens van de productielijn, optimaliseren dynamisch de detectieparameters en passen zich aan bij producties met kleine partijen en verschillende soorten. 29

Miniaturisatie van apparatuur en kostenoptimalisatie: introductie van kosteneffectieve modellen voor kleine en middelgrote ondernemingen om de popularisering van AOI te bevorderen.

Volledige procesintegratie: diep geïntegreerd met het MES (Manufacturing Execution System) om een gesloten kringloopcontrole te bereiken van inspectie tot aanpassing van het proces 59.

Conclusies
De AOI-technologie is een onmisbaar kwaliteitscontrole-instrument geworden in de SMT-productie.De integratie ervan met technologieën zoals AI en 3D-imaging drijft de elektronische productie naar hogere precisie en lagere kostenIn de toekomst, met de verdieping van de industrie 4.0, zal AOI verder verschuiven van "defect detectie" naar "procespreventie", waardoor het een kernknooppunt wordt in het intelligente productie-ecosysteem.