Global Soul Limited Şirket Haberleri

İşgücü maliyetlerini azaltmak için aoi optik inceleme aletlerinin çalışma prensibi hakkında kısa bir tartışma İşgücü maliyetlerini azaltmak için aoi optik inceleme aletlerinin çalışma prensibi hakkında kısa bir tartışmaSMT lehimleme kalitesini etkili bir şekilde kontrol etmek ve işgücü maliyetlerini azaltmak için, otomatik aoi optik inceleme cihazını iyi kullanmak gerekir.Otomatik aoi optik inceleme cihazını iyi kullanmak içinSadece bu şekilde gerçek bir kusur tespitiyle uğraşırken arkasındaki nedenleri anlayabiliriz.Aoi denetim ekipmanları yapay zeka otomasyonunun bir dalıdır., ve prensibi SMT lehimleme kalitesinin manuel denetim sürecini taklit etmektir.bileşenlerin veya lehimli eklemlerin görüntüleri optik lens fotoğrafçılığı ile elde edilir.Sonra, bir bilgisayar tarafından işlenmiş ve analiz edildikten sonra, lehimleme kusurları ve hataları insan beynini taklit ederek karşılaştırılır ve yargılanır.Şu anki koşullar altında.Bu nedenle, otomatik Aoi optik inceleme cihazının çalışma ilkesini anlamamız gerekir: Aoi ilkesini öğrenerek,Aoi kalite denetimi rolünü daha iyi oynayabiliriz.Bu ürün kalitesini artıracak ve işgücü maliyetlerini azaltacak.İşgücü maliyetlerini azaltmak için aoi optik inceleme aletlerinin çalışma prensibi hakkında kısa bir tartışmaAoi incelemesinin genel süreci, çoğunlukla grafik tanıma yöntemleri ile aynıdır.AOI sisteminde depolanan standart dijital görüntüler, tespit sonuçlarını elde etmek için gerçek tespit edilen görüntülerle karşılaştırılır.Örneğin, belirli bir lehim ekleminin incelenmesi sırasında, tam bir lehim ekleminin temelinde standart bir dijital görüntü oluşturulur ve gerçek ölçülen görüntü ile karşılaştırılır.Denetim sonuçunun geçerli olup olmaması standart görüntüye bağlıdır, çözünürlük ve kullanılan denetim programı. çeşitli algoritmalar siyah beyaz oranı, renk, kompozisyon, ortalama, toplam, fark hesaplama gibi grafik tanıma kullanılır,Uçak ve köşede.Aoi denetim ekipmanlarının ışık radyasyonu iki tipte bölünebilir: beyaz ışık ve renkli ışık. Beyaz ışık 256 gri ölçek seviyesi kullanırken, renkli ışık kırmızı, yeşil,ve mavi ışık. Işık lehim/parçaların yüzeyinde parladığında, lens içine yansıtılır.Lehimleme eklemlerinin/komponentlerinin yüksekliğini ve renk farkını yansıtmak için iki boyutlu bir görüntünün üç boyutlu bir görüntü oluşturmasıİnsanlar, yansıtılan ışığın miktarına göre nesneleri yargılar ve tanırlar.AOI, insan yargısı ile aynı prensibe göre çalışır.. Aoi denetim ekipmanları, lens sayısına göre tek lens ve çok lens tiplerine sınıflandırılabilir.Hangi yöntemin kesinlikle daha iyi olduğunu söylemek zor.Özellikle kurşunsuz kaynakların nispeten kaba yüzeyleri için, tek bir lens, farklı açılardan birçok ışık kaynağıyla aydınlatıldığında da mükemmel inceleme görüntüleri elde edebilir.Çeşitli şekillerde kaynak noktaları üretebilen, kolayca kabarcık oluşturur ve parçanın bir ucunun kaldırılması özelliklerine sahiptir, yeni aoi denetim ekipmanları da uyarlanabilir donanım ve algoritma güncellemelerinden geçti.

AOI otomatik optik denetim sistemi baskılı devrelerin üretiminde nasıl uygulanır? Yaklaşık 112 yıllık çabadan sonra, otomatik optik denetim sistemi (AOI) nihayet baskılı devre kartı (PCB) üretim hattına başarıyla uygulanmıştır. Bu süre zarfında, AOI tedarikçilerinin sayısı keskin bir şekilde artmış ve çeşitli AOI teknolojileri de önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Şu anda, basit kamera sistemlerinden karmaşık 3 boyutlu X-ışını denetim sistemlerine kadar, birçok tedarikçi neredeyse tüm otomatik üretim hatlarına uygulanabilen AOI ekipmanı sağlayabilmektedir. Son on yılda, lehim pastası yazıcılarının ve SMT yerleştirme makinelerinin performansı iyileştirilmiş, bu da ürün montajının hızını, doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmıştır. Büyük üreticilerin verim oranı böylece iyileştirilmiştir. Bileşen üreticileri tarafından sağlanan artan sayıda SMT paketli bileşen de baskılı devre kartı montaj hatlarında otomasyonun gelişimini tetiklemiştir. SMT bileşenlerinin otomatik olarak yerleştirilmesi, üretim hattında manuel montaj sırasında meydana gelebilecek hataları neredeyse tamamen ortadan kaldırabilir. PCB imalat endüstrisinde, bileşenlerin minyatürleştirilmesi ve denatürasyonu her zaman gelişim trendi olmuştur. Bu, üreticileri üretim hatlarına AOI ekipmanı kurmaya teşvik etmiştir. Çünkü yoğun olarak dağıtılmış bileşenlerin güvenilir ve tutarlı bir şekilde tespiti ve doğru tespit kayıtlarının manuel işçiliğe güvenerek tutulması artık mümkün değildir. Öte yandan AOI, tekrarlanan ve hassas denetimler yapabilir ve denetim sonuçlarının depolanması ve serbest bırakılması da dijitalleştirilebilir. Birçok durumda, lehim pastası yazıcısının ve montaj sürecinin proses mühendisleri tarafından denetlenmesi ve ayarlanması, üretim hattındaki lehim pastası kontaminasyon oranının (sıçrama oranı) milyonda sadece birkaç parça (ppm) olmasını sağlayabilir. Yüksek çıktılı/düşük karışımlı bir üretim hattı için, tipik lehim pastası kontaminasyon oranı milyonda 20 parça ile milyonda 150 parça arasındadır. Pratik deneyim, sadece baskılı devre kartı örneklerini örnekleyerek ve test ederek her bir lehim pastası türünün kontaminasyonunu tespit etmenin zor olduğunu göstermiştir. Sadece tüm devre kartlarında %100 denetim yaparak daha geniş bir denetim kapsamı garanti edilebilir, böylece istatistiksel proses kontrolü (SPC) sağlanır. Çoğu durumda, belirli lehim pastası türlerinin çok küçük bir kısmı aslında mevcuttur ve bu lehim pastası kirleticilerinin oluşumu belirli üretim ekipmanlarıyla ilişkilendirilebilir. Birçok durumda, bir lehim pastası kontaminasyonunun oluşumunu belirli bir cihaza da atfedebilirsiniz. Ancak, bileşen ofseti (yeniden akış işlemi sırasında kendi kendine düzeltme etkisi nedeniyle) gibi bazı değişkenler için, belirli bir üretim adımına geri dönmek imkansızdır. Bu nedenle, tüm lehim pastası kontaminasyonunu tespit etmek için, üretim hattındaki her üretim adımında %100 denetim yapmak gereklidir. Ancak gerçekte, ekonomik nedenlerden dolayı, PCB üreticileri her işlem tamamlandıktan sonra her devre kartını test edemezler. Bu nedenle, proses mühendisleri ve kalite kontrol yöneticileri, denetime yapılan yatırım ile artan üretimden elde edilen faydalar arasında en iyi dengeyi nasıl kuracaklarını dikkatlice düşünmelidirler. Genel olarak, Şekil 1'de gösterildiği gibi, bir üretim hattındaki dört üretim adımından herhangi birinden sonra AOI'yi etkili bir şekilde uygulayabilirsiniz. Aşağıdaki paragraflar, SMT PCB üretim hattında dört farklı üretim adımından sonra AOI'nin uygulanmasını ayrı ayrı tanıtacaktır. AOI'yi kabaca iki kategoriye ayırabiliriz: sorun önleme ve sorun tespiti. Aşağıdaki açıklamada, lehim pastası baskısından, (yüzeye montaj) cihaz yerleşiminden ve bileşen yerleşiminden sonraki denetim, sorun önleme olarak sınıflandırılabilirken, son adım - yeniden akış lehimlemesinden sonraki denetim - sorun tespiti olarak sınıflandırılabilir, çünkü bu adımdaki denetim, kusurların oluşmasını engelleyemez. ◆ Lehim pastası baskısından sonra: Büyük ölçüde, kusurlu lehimleme, kusurlu lehim pastası baskısından kaynaklanır. Bu aşamada, PCB'deki lehimleme kusurlarını kolayca ve ekonomik olarak giderebilirsiniz. Çoğu 2 boyutlu tespit sistemi, lehim pastası ofsetini ve eğimini, yetersiz lehim pastası alanlarını ve ayrıca lehim sıçramalarını ve kısa devreleri izleyebilir. 3 boyutlu sistem ayrıca lehim miktarını da ölçebilir. (Çip) cihazların yerleştirilmesinden sonra: Bu aşamadaki tespit, eksik bileşenleri, yer değiştirmeyi, (çip) cihazların eğimini ve (çip) cihazların yön hatalarını tespit edebilir. Bu tespit sistemi ayrıca yakın aralıklı ve bilya ızgarası dizisi (BGA) bileşenlerini bağlamak için kullanılan pedlerdeki lehim pastasını da kontrol edebilir.◆ Bileşen montajından sonra: Ekipman bileşenleri PCB'ye monte ettikten sonra, tespit sistemi PCB'deki eksik, ofset ve eğimli bileşenleri kontrol edebilir ve ayrıca bileşen polaritesindeki hataları tespit edebilir. Yeniden akış lehimlemesinden sonra: Üretim hattının sonunda, tespit sistemi eksik, ofset ve eğimli bileşenleri ve ayrıca tüm polarite yönlerindeki kusurları kontrol edebilir. Sistem ayrıca lehim bağlantılarının doğruluğunu ve yetersiz lehim pastası, lehimleme sırasında kısa devreler ve kalkık ayaklar gibi kusurları da tespit etmelidir. Gerekirse, 2, 3 ve 4. adımlarda tespit için optik Karakter Tanıma (OCR) ve optik Karakter doğrulama (OCV) yöntemlerini de ekleyebilirsiniz. Mühendislerin ve üreticilerin farklı tespit yöntemlerinin artıları ve eksileri üzerine tartışmaları her zaman sonsuzdur. Aslında, seçim için ana kriterler bileşen ve süreç türüne, arıza spektrumuna ve ürün güvenilirliği gereksinimlerine odaklanmalıdır. Birçok BGA, çip ölçekli paketleme (CSP) veya flip-chip bileşen kullanılıyorsa, tespit sisteminin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için birinci ve ikinci adımlara uygulanması gerekir. Ek olarak, dördüncü aşamadan sonra denetim yapmak, düşük kaliteli tüketim mallarındaki kusurları etkili bir şekilde belirleyebilir. Havacılık, tıp ve güvenlik ürünlerinde (otomotiv hava yastıkları) kullanılan PCBS'ler için, son derece sıkı kalite gereksinimleri nedeniyle, üretim hattında, özellikle ikinci ve dördüncü adımlardan sonra birçok yerde denetim yapmak gerekebilir. Bu tür PCB'ler için, denetim için X-ışınları seçilebilir. Üretim hattında kullanılan AOI'nin değerlendirilmesi gerekiyorsa, yalnızca tespit yapabilen sistemler ile ölçüm yapabilen sistemler arasında ayrım yapmak gerekir. Yalnızca eksik bileşenler ve yanlış yerleştirme gibi kusurları arayabilen tespit sistemleri, proses kontrolü için araç sağlayamaz, bu nedenle PCBS'lerin üretim sürecini iyileştirmek için kullanılamazlar. Mühendisler hala üretim sürecini manuel olarak ayarlamak zorundadır. Ancak, bu tespit sistemleri hem hızlı hem de ucuzdur. Öte yandan, ölçüm sistemi her bileşen için doğru veriler sağlayabilir, bu da üretim proses parametrelerini ölçmek için büyük önem taşır. Bu sistemler tespit sistemlerinden daha pahalıdır, ancak bunları SPC yazılımıyla entegre ettiğinizde, ölçüm sistemi üretim sürecini iyileştirmek için gerekli bilgileri sağlayabilir. Genel olarak, bir tespit sisteminin kalitesini yalnızca hata raporlama doğruluğuna, yani gerçek hataların (doğru hata raporlama) yanlış alarmlara (yanlış hata raporlama) oranına göre değerlendirmek kapsamlı değildir. Bir ölçüm sisteminin değerlendirilmesi gerekiyorsa, daha küçük bir tolerans aralığında ölçüm sisteminin doğruluğunun değerlendirme sonuçlarına da güvenmek gerekir. İstatistiksel Proses kontrolüSon olarak, AOI sisteminden elde edilen verileri üretim sürecini kontrol etmenize yardımcı olmak için etkili bir şekilde kullanmak, böylece şirketinizin daha yüksek çıktı ve daha büyük karlar elde etmesini sağlamak istiyorsanız, aşağıdaki bilgilere hakim olmalısınız:Doğru ölçüm verileriTekrarlanabilir ve yinelenebilir ölçüm◆ Zamanda ve mekanda olayların ölçümüne yakınAyrıca gerçek zamanlı ölçüm süreci ve üretim süreciyle ilgili tüm bilgilerBaskı veya montaj işlemi sırasında bir AOI sistemi kurmak, üretim süreci boyunca biriken diğer proses değişkenlerini ortadan kaldırmanıza yardımcı olabilir. Bileşenlerin yeniden akış lehimlemesinden sonra konum değiştirip değiştirmediğini ölçtüğünüzü varsayarsak, topladığınız veriler montaj işleminin doğruluğunu yansıtamaz. Hem montajdan sonra hem de yeniden akış lehimlemesinden sonra sonuçları ölçmelisiniz. Ancak bu bilgiler, cihaz montajını kontrol etmek için neredeyse işe yaramaz. İzleme gelişim trendi göz önüne alındığında, izlemeniz gereken prosese yakın bir AOI sistemi kurmak, bir sonraki adıma girmek üzere olan bir parametreyi hızlı bir şekilde düzeltebilir. Aynı zamanda, yakın mesafeden tespit, tespit işleminden önce uygunsuz PCBS sayısını da azaltabilir.Elektronik endüstrisindeki çoğu AOI kullanıcısı hala sadece lehimleme sonrası denetime odaklanmasına rağmen, bileşenlerin ve PCBS'lerin minyatürleştirilmesinin gelecekteki trendi, daha etkili kapalı döngü proses kontrolü gerektirecektir. Etkili tespit ve ölçüm çözümleri sağlayabilen AOI sistemleri giderek daha fazla kullanıcı çekecek ve mühendisler de bu tür sistemlere yapılan yatırımı daha değerli olarak değerlendireceklerdir. Tüm müşteriler için, AOI ürün üretim hatlarını iyileştirmede ve bitmiş ürünlerin verimini artırmada önemli bir rol oynamaya devam edecektir.

Çevrimiçi Test Cihazları ve Otomatik Görsel Denetim Cihazları Arasındaki Farkların Analizi I. Önsöz Son zamanlarda, birçok arkadaşım şu soruyla karşılaştı: "Şirketimiz otomatik devre kartı test ekipmanı kullanıma almak istiyor, ancak çevrimiçi test cihazı ile otomatik görsel denetim cihazı arasında nasıl seçim yapacağımızı bilmiyoruz?". Bu arkadaşların sorularını yanıtlarken, yazar, elektronik alanındaki bu arkadaşların yeni test teknolojileriyle karşılaştıklarında yeterli bilgiye sahip olmadıklarını derinden hissetti. Aynı zamanda, bazı önemli konuların açıklığa kavuşturulması gerektiğine inanılıyor. Bu nedenle, bu makale devre kartı testinin bu iki yöntemini açıklamaya çalışmaktadır. İkinci olarak, maliyet farklılıkları: Maliyet açısından, ekipman satın alma maliyeti ve sonraki kullanım maliyeti olmak üzere iki kalem içermelidir. Çevrimiçi test cihazları ve otomatik görsel denetim cihazları, maliyetin bu iki yönünde farklı avantajlara sahiptir. Ekipman satın alma maliyetleri açısından, genel olarak konuşursak, çevrimiçi test cihazları fiyat avantajına sahiptir. Otomatik görsel denetim cihazının fiyatı, çevrimiçi test cihazının birkaç ila onlarca katıdır. Nispeten konuşursak, eğer şirket içinde otomatik görsel denetim cihazını programlayabilen ve hata ayıklayabilen kişiler varsa, kullanım maliyeti nispeten düşük olacaktır. Çevrimiçi test cihazı ayrıca kullanımda iğne diskleri ve problar gibi kaçınılmaz maliyetlere sahiptir ve kullanım maliyeti otomatik görsel denetim cihazından daha yüksektir. Toplam maliyet, gerçek duruma bağlıdır. Her işletmenin farklı koşulları vardır ve genelleme yapılamaz. Üçüncü olarak, test hızı farklılıkları: Test hızı açısından, iğne diskleri kullanan çevrimiçi test cihazları belirgin avantajlara sahiptir. Aynı sayıda test elde etmek için, bir çevrimiçi test cihazına eşdeğer olması için birkaç otomatik görsel denetim cihazına ihtiyaç vardır. Bu durum, test edilecek devre kartının boyutu arttıkça değişir. Örnek olarak bilgisayar anakartını ele alalım. Nispeten yeni bir çevrimiçi test cihazı kullanıldığında, test süresi yaklaşık 10 saniyedir. Ancak, bir otomatik görsel denetim cihazı kullanmak genellikle birkaç dakika sürer. Dört. Test Kapsamındaki Farklılıklar Test kapsamı açısından, her birinin kendine özgü avantajları vardır. Otomatik görsel denetim cihazı "görünür" kısımda nispeten iyi performans gösterirken, çevrimiçi test cihazı elektriksel özellikler açısından daha iyi performans gösterir. İlgili projeler Tablo 1'de aşağıdaki gibidir. Proje çevrimiçi test cihazı ve otomatik görsel denetim cihazı, devre taban plakasının açık ve kısa devresini ölçebilir, ancak lehimin açık ve kısa devresini ölçemez. Çoğu ölçülebilir. Bazı bileşenler, özel özellikleri nedeniyle test edilemez. PLCC veya PGA, BGA vb. gibi entegre devre kartları için, pimlerin açık/kısa devresi test edilemez, ancak eksik bileşenlerin çoğu test edilebilir. Bazı bileşenler, devrelerin özellikleri nedeniyle test edilemez. Büyük bir kondansatör küçük bir kondansatöre paralel olarak bağlanırsa, küçük kondansatörün değerleri ölçülemez ve ölçülebilir bileşenlerin değerlerinde sapmalar veya kusurlar vardır. Ölçülebilir ve ölçülemez bileşenler yanlış takılırsa, çoğu ölçülebilir. Bazı bileşenler, devrelerin özellikleri nedeniyle test edilemez. Büyük bir kondansatör küçük bir kondansatöre paralel olarak bağlanırsa, küçük kondansatör ölçülemezken çoğunluğu ölçülebilir. Ölçülebilir bir şey var. Bazı bileşenler, harici işaretleri olmadığı için test edilemez. Bir kondansatör takılırsa, ölçülemez. Entegre devre braketinin kusuru ölçülebilir ve ölçülemezdir. Yüzeye montaj bileşenlerinin yeniden akış lehimlemesi sırasında üretim sonrası çatlaması ölçülebilir ve ölçülemezdir. Yüzeye montaj bileşenlerinin yeniden akış lehimlemesi sırasında oluşan mezar taşları ölçülebilir ve ölçülebilirdir. Elektrolitik kondansatörlerin polaritesi ölçülebilir, ancak gerekli test süresi uzun olduğundan, Ortak kullanıcılar yanlış lehim parçalarını, boş lehim parçalarını, tam olarak yüklenmemiş yüzeye montaj cihazlarını ve test edilip edilmediklerini test etmezler. V. Doğruluktaki Farklılıklar: Doğruluk açısından, her iki cihaz da programın hata ayıklamasına bağlıdır. Ancak, çevrimiçi test cihazı ayrıca belirli bir karmaşıklık yaratan bir iğne yatağının işbirliğini gerektirir. Öte yandan, otomatik görsel denetim ekipmanı için program hata ayıklama zorluğu nispeten yüksektir. Bu nedenle, doğruluk ve yanlış değerlendirme oranı açısından, bu iki tür ekipman, kullanıcı tarafından gerçek kullanım yoluyla otomatik olarak değerlendirilmelidir. Altı. Uygulama Kapsamındaki Farklılıklar Genel olarak konuşursak, çevrimiçi test cihazları güvenilir ölçüm noktalarına sahip devre kartları için uygundur. Devre kartı kabloları nedeniyle pim takılamazsa, çevrimiçi test cihazı kullanılacak bir yeri olmayan bir durumda olacaktır. İkincisi, çevrimiçi test cihazları büyük miktarlarda ürünler için uygundur. İğne boyutunun belirli bir maliyeti nedeniyle, ürünün çıktısı çok küçükse, her devre kartının katlanmak zorunda olduğu iğne yatağının ortalama maliyeti çok yüksek olacaktır, bu da ekonomik açıdan uygun değildir. Otomatik görsel ölçüm cihazı iğne yatağı ile sınırlı değildir, ancak nispeten yavaş test hızı nedeniyle, seri üretilen ürünler için uygun değildir. Ek olarak, nispeten yüksek satın alma maliyeti, daha düşük kar marjına sahip ürünler için uygun olmasını engeller. Bu nedenle, otomatik görsel denetim cihazı, az sayıda çeşitli ürün için uygundur. Bir yandan, iğne yatağı maliyetinden tasarruf edebilir; diğer yandan, yavaş hız, az sayıda ürünün test edilmesi üzerinde bir baskı oluşturmaz. Vii. Sonuç. Çevrimiçi test cihazları ve otomatik görsel denetim cihazları, her birinin kendine özgü avantaj ve dezavantajları vardır ve uygulama kapsamları da farklıdır. Bazı açılardan, hatta tamamlayıcı bir rol bile oynayabilir. Bir seçim yapılması gerekiyorsa, yukarıdaki tüm hususlar dikkate alındığında, doğru bir karar verilebilir.

AOI'nin temel ilkeleri AOI'nin temel prensibiGörüntü karşılaştırması ilkesi, AOI istatistiksel modelleme ilkesi ve optik ilkeler Görüntü karşılaştırması ilkesiGörüntü karşılaştırma prensibi: Görüntü bir CCD kamerası tarafından yakalanır ve daha sonra işlenir.Uzman akıllı uygulama yazılımı aracılığıyla (piksel dağılımı gibi bilgileri dönüştüren), parlaklık ve renk dijital sinyallere dönüştürülür.AOI sistemi test süreci, test edilecek bileşen görüntüsünü standart görüntüyle karşılaştırarak bileşenlerin uygun olup olmadığını belirler., bileşen boyutu, açı, kaydırma, parlaklık, renk ve konum vb. AOI istatistiksel modelleme prensibiAOI istatistiksel modelleme, bir dizi OK şablonunu öğrenerek, görüntü değişikliklerini gözlemleyerek, sistemin OK ve NG görüntülerini tanıma yeteneğini arttırır.ve bileşen şekil değişiklikleri ve olası gelecekteki değişiklikleri özelliklerini tanımlamak için tüm OK görüntülerde görülen görsel önyargıları birleştirmek. OK şablonunu öğrenme sürecinde, aşağıdaki üç problem esas olarak çözülür: A bileşeninin şekli nasıl olmalı?Bu, bileşenlerin boyutu, şekli, rengi ve yüzey modeli vb. B bileşeninde hangi değişiklikler olacak?Bu, bileşenlerin doğal boyut, şekil, renk ve yüzey deseninin varyasyon kurallarıdır. C bileşeninin şekli ne kadar değişecek? Bu, bileşenlerin boyut, şekil, renk, yüzey modeli vb. değişiminin makul olduğu ölçüdür. Son sonuç, yukarıdaki öğeleri entegre eden ve OK ve NG arasında yer alan test için standart bir modeldir.

PCB tasarım yerleşim oranı ve tasarım verimliliği tekniklerinin analizi Giriş: PCB yönlendirme tasarımında, yerleşim oranını iyileştirmek için eksiksiz bir yöntemler bütünü bulunmaktadır. Burada, PCB tasarımının yerleşim oranını ve tasarım verimliliğini artırmak için etkili teknikler sunuyoruz. Bunlar sadece müşteriler için proje geliştirme döngüsünü kurtarmakla kalmıyor, aynı zamanda tasarım ürününün kalitesini de en üst düzeyde garanti ediyor. PCB'nin katman sayısını belirleme Devre kartının boyutu ve kablolama katmanlarının sayısı, tasarımın başlangıç aşamasında belirlenmelidir. Tasarım, yüksek yoğunluklu top ızgarası dizisi (BGA) bileşenlerinin kullanılmasını gerektiriyorsa, bu cihazların kablolanması için gereken minimum kablolama katman sayısı dikkate alınmalıdır. Kablolama katmanlarının sayısı ve istifleme yöntemi, baskılı hattın kablolanmasını ve empedansını doğrudan etkileyecektir. Kartın boyutu, istenen tasarım etkisini elde ederek katmanlama yöntemini ve baskı hattının genişliğini belirlemeye yardımcı olur. Yıllardır insanlar, bir devre kartının ne kadar az katmanı varsa, maliyetinin o kadar düşük olacağına inanıyorlardı. Ancak, devre kartlarının üretim maliyetini etkileyen birçok başka faktör bulunmaktadır. Son yıllarda, çok katmanlı kartlar arasındaki maliyet farklılıkları önemli ölçüde azalmıştır. Tasarıma başlarken, çok sayıda devre katmanı kullanmak ve bakır kaplamanın eşit olarak dağıtılmasını sağlamak en iyisidir; böylece, tasarımın sonuna yakın, tanımlanan kurallara ve alan gereksinimlerine uymayan az sayıda sinyalin keşfedilmesinden kaçınılır ve bu nedenle yeni katmanlar eklemeye zorlanılır. Tasarımdan önce dikkatli planlama, kablolamada birçok sorunu azaltacaktır. 2. Tasarım kuralları ve kısıtlamalar Otomatik kablolama aracı, ne yapması gerektiği konusunda hiçbir fikre sahip değildir. Kablolama görevini tamamlamak için, kablolama araçlarının doğru kurallar ve kısıtlamalar altında çalışması gerekir. Farklı sinyal hatlarının farklı kablolama gereksinimleri vardır. Özel gereksinimleri olan tüm sinyal hatları sınıflandırılmalı ve sınıflandırma farklı tasarımlara göre değişir. Her sinyal sınıfının bir önceliği olmalıdır. Öncelik ne kadar yüksekse, kurallar o kadar katıdır. Kurallar, baskılı hatların genişliğini, maksimum geçiş sayısı, paralellik, sinyal hatları arasındaki karşılıklı etki ve katman kısıtlamalarını içerir. Bu kurallar, yönlendirme araçlarının performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Tasarım gereksinimlerini dikkatlice değerlendirmek, başarılı kablolamaya doğru önemli bir adımdır.

SMT montajında ve DIP delikli üretiminde AOI otomatik optik denetim ekipmanları ile X-RAY denetim ekipmanları arasındaki farklar nelerdir? SMT montajında ve DIP delikli üretiminde AOI otomatik optik denetim ekipmanları ile X-RAY denetim ekipmanları arasındaki farklar nelerdir?AOI, İngilizce'de Otomatik Optik Denetim'in kısaltmasıdır. Temel prensibi, SMT yüzey montajının ve DIP delikli bileşen montajının ve lehimlenmesinin doğru olup olmadığını kontrol etmektir.pozisyonun iyi olup olmadığı, kırmızı, yeşil ve mavi ışığın yansıması nedeniyle yanlış montaj ve ters hizalandırma gibi kusurlar olup olmadığı.AOI (Automated Optical Inspection) yüzey montaj teknolojisi (SMT) üretim hattında uygulanan otomatik optik denetim aleti ve ekipmanıdır.Baskı kalitesini etkili bir şekilde tespit edebilir., montaj kalitesi ve lehimli eklem kalitesi. AOI otomatik optik denetim araçlarını kusurları azaltma araçları olarak kullanarak, hatalar iyi bir süreç kontrolü elde etmek için montaj sürecinin erken aşamasında tespit edilebilir ve ortadan kaldırılabilir.Kusurların erken tespit edilmesi, kusurlu ürünlerin sonraki süreçlerin montaj aşamasına gönderilmesini engeller.AOI otomatik optik denetim cihazları onarım maliyetlerini azaltacak ve onarılmayan devre kartlarının hurdalanmasını önleyecektir. AOI otomatik optik denetim cihazının uygulanma amacı: Son kalite: Genellikle SMT üretim hattının sonuna yerleştirilir ve SMT'deki ürün kusurlarını kontrol etmek için kullanılır. Süreç kontrolü: Baskı makinesinin ve yüzey montaj teknolojisi (SMT) yerleştirme makinesinin ardından yerleştirilir ve SMT işlemindeki kusurları incelemek ve geri bildirim verileri sağlamak için kullanılır.Denetim içeriği: Lehimli pasta kusurları, varlık veya yokluk, sapma, yetersiz lehim, aşırı lehim, açık devre, kısa devre, kirlilik vb.Eksik parçalar dahil, kaydırılmış, eğik, dik, yan yana duran, devrilmiş parçalar, ters polarite, yanlış parçalar, hasar vb.ve sürekli lehim, vb. Röntgen yok edici ışın denetim ekipmanlarının avantajları ve özellikleri X-RAY yıkıcı olmayan ışın denetim cihazı, bir X-ışını flüoroskopi makinesidir.Yüksek çözünürlüklü bir ekran ve mikro odaklı bir X-ışını tüpünün birleştirildiği bir yapıyı benimsiyor.Ürünün iç görüntüleri gerçek zamanlı olarak gözlemlenebilir.BGA gibi bileşenlerin alt kısımlarının iyi kaynaklandığını ve herhangi bir kısa devre olup olmadığını kontrol edin. Yüksek yoğunluklu ambalajlama teknolojisinin hızlı gelişimi, test teknolojisine de yeni zorluklar getirdi.ve X-ışını denetim teknolojisi bunlardan biridir.Günümüzde, X-ışını denetim sistemleri sadece laboratuvar arıza analizi için kullanılmıyor, aynı zamanda, BGA'nın kaynak ve montaj kalitesini etkili bir şekilde kontrol edebilir.Ancak ayrıca üretim ortamlarında ve yarı iletken endüstrisinde PCB montajı için özel olarak tasarlanmıştır., yüksek çözünürlüklü X-ışını sistemleri sağlıyor. AXI yıkıcı olmayan test makinesinin ve X-ışını optik inceleme cihazının uygulama hedefleri: X-Ray yıkıcı olmayan test makineleri ve X-Ray denetim makineleri, PCBA, SMT montajı, yarı iletken cihazlar, piller,Otomobil elektronikleri, güneş enerjisi, LED ambalajı, donanım parçaları ve tekerlekler. X-ışını denetim cihazının ölçüm aralığı: Çeşitli SMT yongaları, elektronik levhalar, yarı iletken yongalar,BGA, CSP, SMT, THT, Flip Chip ve diğer bileşenleri denetlemek için uygundur.vb.. kaynak/paketleme denetimi X_RAY ((yapının, lehim eklemlerinin ve lehim hatlarının çözülüp çözülmediğini, kötü lehimlendirilmediğini, lehimlenmeyi kaçırdığını, yanlış lehimlendirilmiş olup olmadığını vb.). X-RAY denetim ekipmanlarının uygulama alanları1BGA lehimleme denetimi (köprü, açık devre, soğuk lehimleme boşlukları vb.)2Sistem LSI (kırık teller, lehimli eklemler) gibi ultra ince parçaların bağlantı koşulları3IC ambalajının yarı iletken denetimi, düzleyici köprüleri, dirençler, kondansatörler, konektörler vb.4- PCBA lehimlendirme koşullarının kontrolü5Donanım bileşenlerinin, elektrikli ısıtma borularının, incilerin, ısı alıcılarının ve lityum pillerin iç yapı kontrolü vb. SMT montajında ve DIP delikli üretiminde AOI otomatik optik denetim ekipmanları ile X-RAY denetim ekipmanları arasındaki farklar nelerdir? SMT yama işleme endüstrisinde etkili kalite kontrol yöntemlerinin mevcut uygulaması ve dönüşüm süreci.SMT yama lehimleme üretimi ve işleme için geleneksel kalite kontrol yöntemlerinin hepsi manuel görsel denetime dayanıyordu (görsel denetim olarak anılır)Ardından, mikroskopik optik teknoloji tanıtıldı ve endüstriyel devre kartlarının kalite denetimi için optik büyütme teknolojisi kullanıldı.Bu teknolojinin uygulanmasının, endüstriyel gelişmenin ihtiyaçlarına giderek daha fazla ayak uyduramadığı tespit edildi.Bu dönemde, AOI optik denetim aracı ortaya çıktı. Çin'de, optik denetim teknolojisinde on yıldan fazla bir gelişmeden sonra,AOI, PCBA yüzey montaj teknolojisi üretimi ve işleme için vazgeçilmez bir kalite denetim cihazı haline geldi. AOI otomatik optik denetim aracı, esnek devre plakalarının manuel görünüm denetimi konusundaki dikenli sorunu etkili bir şekilde çözdü.Denetim için işgücü maliyetini önemli ölçüde azaltmak ve maliyetleri düşürmek. Giderek daha şiddetli pazar rekabetiyle, terminal elektronik ürün üreticileri PCBA'nın kalite güvencesi için giderek daha katı gereksinimler ortaya koyuyorlar.Bunların arasında, çipleri lehimlemek için kullanılan bantların kalitesi özellikle sıkıŞu anda, PCBA bantlarının altın yüzeyinin görünüm kontrolü için, birçok yerli işletme hala manuel görsel inceleme yöntemini benimsiyor.Düşük verimlilik gibi dezavantajları olan, düşük güvenilirlik ve düşük kontrol kalitesi. İşgücü maliyetlerinin sürekli artması nedeniyle, devre entegrasyonu yoğunluğu giderek artacak,ve el görsel denetimi kaçınılmaz olarak makine görüşü denetimi ile aşamalı olarak ortadan kaldırılacak. AOI otomatik optik denetim cihazlarının algılama teknolojisi giderek daha akıllı hale geliyor, yavaş yavaş kaliteli robotlar şeklinde büyüyor ve genişleniyor.AOI'nin otomatik optik denetim cihazlarının performansının sürekli olarak iyileştiğini ve entegrasyon yeteneklerinin gittikçe güçlendiğini varsayarak, AOI otomatik optik denetim cihazları müşterilere sadece denetim değil aynı zamanda kalite izlenebilirliği ve kalite güvencesi için güçlü bir araç sunar.Performansı artırmak için sürekli yeni ürünler geliştiriyoruz., AOI uygulamaları üzerinde de araştırma yapıyoruz. Sadece müşterilerimize AOI'yi nasıl kullanacaklarını öğretmeyi değil, aynı zamanda onları iyi kullanmaya teşvik etmeyi de hedefliyoruz.Bizler, esnek bir şekilde uygulandığı sürece, görsel AOI'nin umutları ölçülmez ve müşterilere getirdiği değer de muazzam.

AOI, SMT bileşen hataları için nispeten yoğun renklere sahip iyi bir tespit oranına sahiptir AOI, SMT bileşen hataları için nispeten yoğun renklere sahip iyi bir tespit oranına sahiptirRGB renk modu, endüstriyel alanda bir renk standardıdır. Kırmızı (K), yeşil (Y) ve mavi (M) renk kanallarının ve bunların birbirleri üzerine bindirilmesiyle elde edilen üç renk kanalını değiştirerek farklı renkler elde eder. RGB, kırmızı, yeşil ve mavi kanalların renklerini temsil eder ve temel olarak insan görüşünün algılayabileceği tüm renkleri kapsar. Aynı zamanda şu anda en yaygın kullanılan renk sistemlerinden biridir.AOI, SMT bileşen hataları için nispeten yoğun renklere sahip iyi bir tespit oranına sahiptirRGB renk modu, görüntünün her pikselinin RGB bileşenine 0 ile 255 aralığında bir yoğunluk değeri atamak için RGB modelini kullanır. Bir RGB görüntüsü yalnızca üç renk kullanır ve bu renkler farklı oranlarda karıştırılarak ekranda 16.777.216 (255 * 255 * 255) renk sunulabilir.Aşağıdaki şekilde gösterildiği gibiRenk adı: Kırmızı değeri (kırmızı) Yeşil değeri (Yeşil) Mavi değeri (MaviSiyah 0 0 0Mavi 0 0 255Yeşil 0 255 0Camgöbeği 0 255 255Kırmızı 255 0 0Eflatun 255 0 255Sarı 255 255 0Beyaz 255 255 255 Yukarıdaki renkler, yaygın olarak kullanılan temel renklerdir. AOI denetimi sırasında, kamera tarafından yakalanan bileşen görüntüsündeki her pikselin rengi, RGB'nin üç farklı değerinden oluşur. RGB'nin her bir değerinin değişim aralığı hesaplanarak, bileşenin değişim aralığı tespit edilebilir.Renk analizi ve veri analizi özellikleri açısından: AOI, SMT bileşenlerinde, kapasitörlerin ve entegre devrelerin eksik veya yanlış parçaları gibi, nispeten yoğun renklere sahip kusurlar için iyi bir tespit oranına sahiptir ve programlama ve hata ayıklaması da çok basittir.

AOI-OCR algoritması OCR algoritması, yani karakter tanıma algoritması, özellikle karakter tanıma ve algılama için etkili bir görüntü işleme algoritmasıdır.OCR algoritması iki parçaya ayrılmıştır.Birincisi, karakter tanıma için standart bir karakter kütüphanesi oluşturmak için yeterli örnek (8) eğitilmesi gerekir.Test edilecek karakteri tanımak ve test edilecek karakterin standardına uygun olup olmadığını belirlemek için üretilen standart karakter kütüphanesini çağırın.OCR algoritması genellikle BGA, QFP, SOP vb. gibi önemli bileşenlerin tanımlanmasında uygulanır.

AOI kırmızı yapıştırıcı algoritması Kırmızı yapıştırıcı algoritması, bileşenlerin ped alanında (bakır folyo alanı) meydana gelen yapıştırıcı taşma miktarını analiz etmek ve elde etmek için bir renk istatistik algoritmasına atıfta bulunur. Bu algoritma bir renk özelliği analiz algoritmasıdır. Bunlar arasında, kırmızı yapıştırıcının görüntü özelliği koyu kırmızıdır ve bakır folyonun görüntü özelliği parlak kırmızıdır, esas olarak bakır folyo alanında bulunan kırmızı yapıştırıcı noktaları analiz ederek. Aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi: AOI kırmızı yapıştırıcı algoritması ① Alan esas olarak kırmızı yapıştırıcıdır. Kırmızı yapıştırıcının görüntü özellikleri düşük parlaklık ve ana renk kanalı kırmızıdır. ② Yapıştırıcı taşmasının meydana geldiği alan, yüksek parlaklık ve ana renk kanalı kırmızı olmak üzere parlak kırmızı renktedir. ② alanında bir kırmızı yapıştırıcı renk özelliği olduğunda, "yapıştırıcı taşması" olarak belirlenir. Bu algoritmanın algoritma seçimindeki sembolü "Yapıştırıcı"dır.

AOI-OCV algoritması ve Eşleşme algoritması OCV, test edilecek görüntünün kontur çizgileri ile standart numune arasındaki benzerlik derecesini analiz eden ve elde eden bir görüntü işleme algoritmasına atıfta bulunur.Bu algoritma esas olarak konturu analiz eder ve ölçülecek noktaları tespit etmek ve belirlemek için uygun kontur derecesini verirBu algoritma, yanlış parçalar ve eksik parçalar gibi kusurların tespit edilmesi için kullanılır. Eşleşme algoritması, test edilecek görüntünün ROI görüntü noktaları ile standart numune arasındaki benzerlik derecesini analiz eden bir görüntü işleme algoritmasına atıfta bulunur.Bu algoritma, konumlandırma gibi kusurların tespit edilmesi için kullanılır.Algoritma belirtileri algoritmada "Match" olarak belirtilir.

AOI histogram istatistiksel algoritması Histogram istatistiksel algoritması, test noktasının ROI alanı içindeki parlaklık dağılımını veya parlaklık değişimini istatistiksel olarak analiz ederek, test noktasının standart aralık içinde olup olmadığını belirleyen ve tespit eden bir gri tonlamalı işleme ve analiz algoritmasını ifade eder. Bu algoritma, maksimum değer (Max) algoritması, minimum değer (Min) algoritması, parlaklık Aralığı (Range) algoritması ve ortalama değer algoritmasını içerir. Algılama algoritmasındaki algoritma bayrağı "Histogram"dır.Maksimum değer algoritması, ROI bölgesi içindeki maksimum parlaklığa sahip N% parlaklık noktasının ortalama parlaklığını elde eden bir gri tonlamalı istatistiksel algoritmayı ifade eder. Hedef alan 1000 parlaklık noktasına sahipse, maksimum %5'lik parlaklık noktası, yani 50 parlaklık noktası ve bu 50 noktanın ortalama parlaklığı 200 ise, maksimum değer algoritmasının dönüş değeri 200 olur ve görüntünün maksimum değeri 200 olur. Bu algoritma, yabancı cisimler gibi kusurların tespiti için kullanılır.Minimum değer algoritması, ROI bölgesi içindeki en düşük parlaklığa sahip N% parlaklık noktasının ortalama parlaklığını elde eden bir gri tonlamalı istatistiksel algoritmayı ifade eder. Hedef alan 1000 parlaklık noktasına sahipse, minimum %5'lik parlaklık noktası, yani 50 parlaklık noktası ve bu 50 noktanın ortalama parlaklığı 20 ise, maksimum değer algoritmasının dönüş değeri 20 olur ve görüntünün maksimum değeri 20 olur. Bu algoritma, yabancı cisimler gibi kusurların tespiti için uygulanır.Parlaklık aralığı algoritması, ROI bölgesi içindeki maksimum ve minimum değerler arasındaki parlaklık farkını hesaplayan bir gri tonlamalı istatistiksel algoritmayı ifade eder. Örneğin, hedef alanın maksimum değeri 200 ve minimum değeri 20 ise, parlaklık aralığı 180'dir. Bu algoritma, eksik parçalar gibi kusurların tespiti için uygulanır.Ortalama değer algoritması, ROI alanı içindeki tüm parlaklık noktalarının ortalama parlaklığını hesaplamak için kullanılan bir gri tonlamalı istatistiksel algoritmayı ifade eder. Bu algoritma, eksik parçalar gibi kusurların tespiti için uygulanır.

AOI Algoritması'nın Ayrıntılı Açıklaması - Resim İstatistik Modelleme Algoritması Görüntü istatistiksel modelleme algoritması, ALeader için özel bir algoritmadır ve hemen hemen tüm algılama alanlarında uygulanır.AOI istatistiksel modelleme, bir dizi OK şablonunu öğrenerek sistemin OK ve NG görüntülerini tanıma yeteneğini artırır, görüntü değişikliklerini gözlemlemek ve tüm OK görüntülerde görülen görsel önyargıları birleştirerek bileşen şekil değişikliklerinin özelliklerini ve olası gelecekteki değişiklik kalıplarını tanımlamak.Algoritma bayrağı algılama algoritmasında "OTHER". OK şablonunu öğrenme sürecinde, aşağıdaki üç sorun esas olarak çözülür:A bileşeninin şekli nasıl olmalı?Bu, bileşenlerin boyutu, şekli, rengi ve yüzey modeli vb.B bileşeninde hangi değişiklikler olacak?Yani bileşenlerin doğal boyutlarının, şekillerinin, renklerinin ve yüzey desenlerinin değişim kuralları.C bileşeninin şekli ne kadar değişecek?Yani bileşenlerin boyut, şekli, rengi, yüzey desenleri vb.ndaki değişikliklerin ne ölçüde makul olduğu.Son olarak, elde edilen şey, yukarıdaki öğeleri entegre eden ve OK ve NG arasında yer alan test için standart bir modeldir.