Uporaba strojnega vida pri pregledu lotnih spojev

V hitro tekočem svetu proizvodnje elektronike kakovost lotnih spojev ni zgolj podrobnost – temveč dejavnik, ki odloča o zanesljivosti izdelka in njegovi dolgoročni zmogljivosti. Lotni spoji delujejo kot neviden hrbtenica tiskanih vezij (PCB), saj oblikujejo ključne električne in mehanske povezave med komponentami, kot so upori, kondenzatorji in mikročipi. En sam napakonosni lotni spoj – bodisi moker spoj, ki ne prevaja elektrike ustrezno, votlina, ki oslabi strukturno celovitost, ali premostitev, ki povzroči kratek stik – lahko vodi do katastrofalnih posledic.

Ko se elektronika naprej manjša – s komponentami, ki so zdaj velike le še 01005 (0,4 mm x 0,2 mm), in desknami tiskanih vezij, ki postajajo gostejše z na tisoče spojev, stisnjenih v majhne prostore – se tradicionalne metode pregledovanja kažejo vedno bolj neustrezne. Uporabniki se hitro utrudijo ob pregledovanju stotine ali tisoče spojev na uro, kar vodi do neenakomernih odločitev: rahlo neenakomeren zaliv spajke lahko en uporabnik odobri, drugega pa zavrne. Ta subjektivnost ne ogroža le tega, da bi defektni izdelki lahko dosegli potrošnike, temveč povzroča tudi izgubo virov zaradi nepotrebnega popravljanja spojev.

Sistem strojnega vida za pregled zvarjenih spojev predstavlja previdno oblikovano sinergijo strojne in programske opreme, pri kateri posamezni sestavni deli delujejo skupaj, da ponovijo in prekašajo človeške vizualne sposobnosti. Na strani strojne opreme spadajo jedrni elementi sistema: kamere z visoko ločljivostjo, specializirane razsvetljenjske naprave, natančne leče in zmogljiv procesor. Razsvetljava je morda najmanj cenjen, vendar ključen sestavni del strojne opreme: za razliko od splošne tovarniške razsvetljave, ki lahko povzroči bleščanje na sijajnih površinah lota ali meče sence, ki zakrivajo podrobnosti, strojni vid uporablja prilagojene rešitve. Koaksialna razsvetljava na primer oddaja svetlobo vzdolž iste osi kot objektiv kamere, s čimer zmanjša odseve na lotu in olajša odkrivanje praznin. Kolobarne luči z njihovo krožno konstrukcijo zagotavljajo enakomerno osvetlitev celotne tiskane vezje, kar zagotavlja dosledno kakovost slike tudi za spoje na robu ploščice.

Kamere so medtem izbrane na podlagi potreb po natančnosti inšpekcije. Za standardne komponente PCB je dovolj kamera z močjo 25 megapixelov (MP), za mikro-spajkalne spoje v medicinskih napravah ali letalski elektroniki pa so potrebne kamere z močjo 1020 MP v parjenju z visoko povečljivimi lečami (do 100x), da bi zajeli podrobnosti, ki so

Programska oprema je »možgani« sistema strojnega vida, njene zmogljivosti pa so se močno izboljšale z razvojem strojnega učenja (ML) in globokim učenjem (DL). Tradicionalne tehnike obdelave slik, kot sta zaznavanje robov (za določitev meje lota) in prahovjenje (za ločevanje lota od ploščic na tiskanem vezju), še vedno igrajo vlogo pri pridobivanju lastnosti. Na primer, lahko konvolucijska nevronska mreža (CNN) razlikuje med normalnim lotnim spojem in takšnim, ki vsebuje votlino velikosti 5 mikrometrov – nekaj, kar bi lahko spregledali celo usposobljeni operaterji – tako, da analizira subtilne razlike v barvi, teksturi in obliki. Po analizi sistem vsak spoj razvrsti kot »v redu« ali »neustrezen« glede na vnaprej določene standarde kakovosti ter ustvari podroben poročilo, v katerem označi lokacijo in vrsto napak za pregled inženirjem.

Prednosti strojnega vida v primerjavi s tradicionalnimi metodami so tako pomembne kot merljive. Prvič, natančnost in natančnost so neprimerljivi: sistemi strojnega vida lahko zaznajo napake velikosti do 1 mikrometra, kar je daleč izven meje 20–30 mikrometrov, ki jo omogoča človeško oko (celo z povečavo). Drugič, doslednost odpravlja človeško variabilnost: sistem uporablja enake kriterije kakovosti za vsak spoj vsakič, kar zagotavlja, da je spoj, pregledan v nočnem izmenku, ocenjen po istih merilih kot tisti, pregledan v dnevnem izmenku. Tretjič, hitrost povečuje učinkovitost proizvodnje: tipičen sistem strojnega vida lahko pregleda 10.000 lotnih spojev na posamezni tiskani vezni plošči v manj kot 10 sekundah – opravilo, ki bi ga človeški operater opravil v 5–10 minutah. Končno, podatkovno podprtih ugotovitev omogoča stalno izboljševanje: sistem beleži rezultate vsakega pregleda, kar proizvajalcem omogoča spremljanje trendov napak v času.

Vsestranskost strojnega vida ga je naredila nepogrešljivega v več industrijskih panogah. V avtomobilska sektor , kjer tiskana vezja (PCB) napajajo ključne sisteme, kot so enote za nadzor motorja (ECU) in napredni sistemi za pomoč vozniku (ADAS), zagotavlja varnost strojno vid. Defekten spoj v radarju ADAS lahko povzroči napačno zaznavanje ovir in s tem nesreče.

Čeprav dosegajo uspehe, se strojni vid sooča z večnimi izzivi. Eden glavnih izzivov je zapletena konstrukcija tiskanih vezij : ko komponente postajajo manjše in so tiskana vezja bolj goste zasedena, se komponente lahko prekrivajo ali nastanejo senčene cone, ki zakrivajo spoje in onemogočajo kameram zajemanje jasnih slik. Za reševanje tega problema proizvajalci razvijajo večkamerske sisteme, ki zajamejo slike iz 2–4 kotov, da se zagotovi, da noben spoj ne ostane neposnet. podatki za učenje : Algoritmi ML/DL potrebujejo velike, visoko kakovostne nabor podatkov za dobro delovanje, vendar je ustvarjanje teh naborov podatkov časovno zahtevno – označevanje 10.000 slik napak lahko traja tedne. Raziskovalci sedaj uporabljajo generiranje sintetičnih podatkov, pri katerem računalniški modeli ustvarjajo realistične slike spajk (vključno z redkimi napakami), da zmanjšajo odvisnost od podatkov iz resničnega sveta.

V prihodnosti bodo več trendov oblikovalo razvoj strojnega vida pri pregledu spajk. Integracija AI in robotike bo omogočila takojšnjo popravilo: če sistem strojnega vida zazna manjkajočo spajko, bo robotska roka takoj dodala dodatno lemilno zlitino, s čimer se izogne ročnemu poseganju in zmanjša prostoj produkcije za 20–30%. 3D strojna videoposredovanja bo postala bolj razširjena: za razliko od 2D sistemov, ki zajamejo le površinske podrobnosti, 3D sistemi uporabljajo skeniranje s strukturirano svetlobo za ustvarjanje 3D modelov spojev, kar olajša merjenje količine lemilne zlitine in zaznavanje napak, kot je premalo lemilne zlitine. Integracija IoT bo omogočil oddaljeni nadzor: proizvajalci bodo lahko v realnem času spremljali podatke o pregledih kjerkoli prek platform v oblaku, da bi prepoznali težave (npr. izgubo fokusa kamere) in poslali opozorila ekipam za vzdrževanje, preden pride do zaustavitve proizvodnje.

Zaključek: strojno vidno tehnologijo je revolucionirala pregled zavarjenih spojev, odpravila omejitve tradicionalnih metod in zadostila zahtevam sodobne proizvodnje elektronike. Njena sposobnost zagotavljanja natančnosti, doslednosti, hitrosti in analize podatkov jo je uveljavila kot temeljni element kontrole kakovosti v različnih panogah. Kako se elektronika vedno bolj pomanjšuje in postaja bolj zapletena, bo strojno videnje postajalo še pomembnejše – spodbujalo inovacije, izboljševalo zanesljivost izdelkov in pomagalo proizvajalcem ostati konkurenčnim na globalnem trgu.