Makine Görüşünün Lehim Birleşimlerinin İncelemesindeki Uygulaması

Elektronik üretim dünyasında, lehim bağlantılarının kalitesi sadece bir detay değil, ürün güvenilirliği ve uzun vadeli performans için hayati öneme sahip bir faktördür. Lehim bağlantıları, dirençler, kapasitörler ve mikroçipler gibi bileşenler arasında kritik elektriksel ve mekanik bağlantıları oluşturan basılı devre kartlarının (PCB) görünmez omurgası görevi görür. Elektriği düzgün iletemeyen soğuk lehim bağlantısı, yapısal bütünlüğü zayıflatan gözenek ya da kısa devreye neden olan köprüleme gibi tek bir hatalı lehim bağlantısı, felaket sonuçlara yol açabilir.

Elektronik cihazlar küçülmeye devam ederken—bileşenler artık 01005 (0,4 mm x 0,2 mm) boyutlarına kadar inmiş ve binlerce eklemi küçük alanlara sıkıştıran daha yoğun PCB'ler kullanılırken—geleneksel muayene yöntemleri giderek yetersiz kalmaktadır. Operatörler saatte yüzlerce veya binlerce eklemi incelemekle hızla yorulurlar ve bu durum tutarsız kararlara yol açar: hafifçe düzensiz bir lehim dosyası bir operatör tarafından kabul edilirken diğerinin reddedebilir. Bu öznel yaklaşım yalnızca hatalı ürünlerin tüketiciye ulaşma riskini taşımakla kalmaz, aynı zamanda gereksiz şekilde tekrar işlenen eklemlerde kaynak israfına da neden olur.

Lehim eklerinin kontrolü için bir makine vision sistemi, insan görsel yeteneklerini hem taklit eden hem de aşan şekilde tasarlanmış dikkatle mühendislik yapılmış bir donanım ve yazılım uyumudur. Donanım açısından, sistemin temel unsurları yüksek çözünürlüklü kameralar, özel aydınlatma düzenekleri, hassas lensler ve güçlü bir işlemciden oluşur. Aydınlatma muhtemelen en çok göz ardı edilen ancak en kritik donanım bileşenidir: parlak lehim yüzeylerinde parlamalara neden olabilen veya detayları gizleyecek gölgeler düşürebilen genel fabrika aydınlatmasının aksine, makine vision özelleştirilmiş çözümler kullanır. Örneğin, koaksial aydınlatma, ışığı kamera lensiyle aynı eksen boyunca yayar ve lehim üzerindeki yansımalara engel olur, bu da boşlukların tespit edilmesini kolaylaştırır. Halka ışıklar ise dairesel tasarım sayesinde tüm PCB üzerine eşit ışık dağıtarak kartın kenarındaki ekler dahil tutarlı görüntü kalitesi sağlar.

Bu arada kameralar, muayenenin hassasiyet ihtiyaçlarına göre seçilir. Standart PCB bileşenleri için 2–5 megapiksel (MP) çözünürlüklü bir kamera yeterliyken, tıbbi cihazlardaki veya havacılık elektroniğindeki mikro lehim eklemeleri için 10–20 MP'lik kameralar ve yüksek büyütme oranlı lensler (maksimum 100x) kullanılarak 1–2 mikrometre büyüklüğündeki detayların yakalanması gerekir. Yakalanan görüntüler daha sonra özel bir endüstriyel bilgisayar veya gömülü sistem genellikle kullanılan bir işlemciye gönderilir ve yazılım devreye girer.

Yazılım, makine görüş sisteminin 'beynidir' ve makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenimin (DL) yükselişiyle birlikte kabiliyetleri büyük ölçüde ilerlemiştir. Lehim dosyasının sınırını belirlemek için kenar algılama ve lehimi PCB padlerinden ayırmak için eşikleme gibi geleneksel görüntü işleme teknikleri hâlâ özellik çıkarımında bir rol oynar. Örneğin, bir evrişimli sinir ağı (CNN), renk, doku ve şekil açısından ince farklılıkları analiz ederek normal bir lehim dosyası ile 5 mikrometrelik bir boşluk içeren dosya arasındaki farkı ayırt edebilir—bu, eğitilmiş operatörlerin bile kaçırabileceği bir durumdur. Analiz sonrası sistem, her bir eklemi önceden tanımlanmış kalite standartlarına göre 'geçti' veya 'başarısız' olarak sınıflandırır ve mühendislerin incelemesi için kusurların konumunu ve türünü işaretleyerek ayrıntılı bir rapor oluşturur.

Makine görüşünün geleneksel yöntemlere göre avantajları hem önemli hem de ölçülebilir niteliktedir. Birincisi, hassasiyet ve Doğruluk eşsizdir: makine vizyon sistemleri, insan gözünün (büyüteç yardımıyla bile) 20–30 mikrometre ile sınırlı olduğu değerlerin çok altında kalan, yalnızca 1 mikrometre büyüklüğündeki hataları tespit edebilir. İkinci olarak, düzgünlük insani değişkenliği ortadan kaldırır: sistem her bir lehim birleşimine her seferinde aynı kalite kriterlerini uygular ve gece vardiyasında yapılan bir kontrole gündüz vardiyasındakine eşdeğer standartlar uygulanmasını sağlar. Üçüncü olarak, hız üretim verimliliğini artırır: tipik bir makine vizyon sistemi, tek bir baskılı devre kartındaki (PCB) 10.000 lehim birleşimini 10 saniyeden kısa sürede inceleyebilir—bu görev bir insan operatörün 5–10 dakikasını alır. Son olarak, veriyle Yönlendirilmiş İlerlemeler sürekli iyileştirmeyi mümkün kılar: sistem her inceleme sonucunu kaydeder ve üreticilerin zaman içinde hata eğilimlerini izlemesine olanak tanır.

Makine vizyonunun çok yönlülüğü onu birçok sektörde vazgeçilmez hale getirmiştir. Elektronikte otomotiv sektörü , burada PCB'ler Motor Kontrol Üniteleri (ECU) ve Gelişmiş Sürücü Destek Sistemleri (ADAS) gibi kritik sistemleri besler ve makine görüşü güvenliği sağlar. Bir ADAS radar modülündeki hatalı bir eklem, sistemin engelleri yanlış algılamasına neden olabilir ve bu da kazalara yol açabilir.

Başarılarına rağmen makine görüşü devam eden zorluklarla karşı karşıyadır. Önemli bir engel ise karmaşık PCB tasarımlarıdır : bileşenler küçüldükçe ve PCB'ler daha yoğun hale geldikçe, üst üste binen bileşenler veya gölgelenmiş alanlar eklem noktalarını gizleyebilir ve kameraların net görüntüler yakalamasını zorlaştırabilir. Bu soruna çözüm olarak üreticiler, hiçbir eklem noktasının kaçırılmamasını sağlayan 2–4 açıdan görüntü alan çoklu kamera sistemleri geliştiriyor. Bir diğer zorluk ise eğitim verileridir : ML/DL algoritmalarının iyi performans göstermesi için büyük ve yüksek kaliteli veri kümelerine ihtiyaç vardır, ancak bu veri kümelerinin oluşturulması zaman alıcıdır—10.000 hatalı görüntüyü etiketlemek haftalar sürebilir. Araştırmacılar artık gerçek dünyadan verilere olan bağımlılığı azaltmak için bilgisayar modellerinin lehim birleşimlerinin (nadiren görülen hatalar dahil) gerçekçi görüntülerini oluşturduğu sentetik veri üretimini kullanıyor.

İleriye dönük bakıldığında, makine görüşünün lehim birleşimi denetimindeki geleceği birkaç trend belirleyecektir. Yapay zekâ-robot entegrasyonu gerçek zamanlı onarımı mümkün kılacak: eğer bir makine görüş sistemi eksik bir lehim birleşimi tespit ederse, bir robot kol anında ek lehim uygulayacak, böylece manuel müdahalenin önüne geçilecek ve üretimdeki durma süresi %20–30 oranında azalacaktır. 3D makine görüşü daha yaygın hâle gelecek: yalnızca yüzey detaylarını yakalayan 2B sistemlerin aksine, 3B sistemler yapılandırılmış ışık taramayı kullanarak birleşimlerin 3B modellerini oluşturur ve bu da lehim hacminin ölçülmesini ve yetersiz lehim gibi hataların tespit edilmesini kolaylaştırır. IoT Entegrasyonu uzaktan izlemeyi mümkün kılacak: üreticiler, üretim durmadan önce sorunları (örneğin bir kameranın odak kaybı) tespit etmek ve bakım ekiplerine uyarı göndermek amacıyla bulut tabanlı platformlar kullanarak herhangi bir yerden gerçek zamanlı olarak muayene verilerini takip edebilecek.

Sonuç olarak, makine görüşü lehim eklemi muayenesinde devrim yaratarak geleneksel yöntemlerin sınırlamalarını aşmış ve modern elektronik üretimine yönelik talepleri karşılamıştır. Hassasiyet, tutarlılık, hız ve veri içgörüsü sunma yeteneği sayesinde endüstriler genelinde kalite kontrolün temel taşı haline gelmiştir. Elektronik ürünler küçüldükçe ve daha karmaşık hale geldikçe makine görüşü giderek daha da önemli hale gelecektir ve bu durum inovasyonu teşvik edecek, ürün güvenilirliğini artıracak ve üreticilerin küresel pazarda rekabet edebilmesine yardımcı olacaktır.