Wizyjna kontrola jakości PCBA jest zwykle wykonywana za pomocą automatycznej inspekcji optycznej (ang. Automated optical inspection, AOI). Maszyna AOI jest niczym połączenie superkomputera z ultranowoczesnym mikroskopem, jednak ze względu na wysoki koszt wprowadza się ją na linię produkcyjną dopiero po procesie lutowania.
To oznacza, że otrzymujemy informację niezgodności produktu dopiero po jego wytworzeniu. Okazuje się, że na rynku pojawiło się rozwiązanie, pozwalające wykrywać potencjalne błędy na wczesnym etapie montażu, jeszcze przed zlutowaniem, gdy ich naprawa jest możliwa niskim kosztem. Przedstawiamy SOI — nową maszynę w linii inteligentnych maszyn produkcyjnych AI.Rob stworzonych przez FITECH.
W systemach produkcyjnych nadzór nad produktem na każdym etapie wytwarzania jest niezbędnym warunkiem uzyskania wymaganej jakości produktu końcowego. Odkąd pojawiła się sztuczna inteligencja, pozwalająca wykorzystać potęgę deep learning, automatyzacja jest szybsza, tańsza i lepsza. Także w zakresie systemów wizyjnych do kontrolowania jakości produkcji elektroniki przy montażu komponentów przez człowieka lub maszynę. Wizyjna kontrola jakości PCBA pozwala ocenić, czy montaż jest kompletny. Jednak mając odpowiednią wiedzę przed procesem lutowania, można uniknąć błędu, zamiast stwierdzić na końcu, że błąd jednak został popełniony. Taką możliwość w procesie montażu elektroniki daje inteligentna inspekcja wizyjna, wykorzystywana w maszynie SOI.
Wizyjna kontrola jakości PCBA w praktyce
Fitech, dzięki profilowi swojej działalności, ma możliwość działania niczym strart-up. Z jednej strony tworzy innowacyjne rozwiązania, których nie ma na rynku. Z drugiej — nie musi się borykać z powszechnym problemem startupów, jakim jest sprawdzenie danego rozwiązania w praktyce.
Możemy gromadzić dane, a później weryfikować rozwiązania na rzeczywistych pakietach w trakcie produkcji. Za pomocą maszyny SOI próbujemy stworzyć rozwiązanie do kontroli optycznej: proste, niewymagające programowania dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych, i skoncentrowane na podstawowych i najczęściej występujących problemach, jakimi jest brak lub niewłaściwe obsadzenie komponentu. – mówi Piotr Madej, szef projektu SOI. W jaki sposób wizyjna kontrola jakości PCBA z maszyną SOI pozwala skrócić czas cyklu produkcji i zredukować koszt naprawy błędów?
Weryfikacji komponentów SMD i THT a zasada Pareto
Przy konstruowaniu maszyny SOI oparto się w pewnym sensie na zasadzie Pareto. Maszyna powstała z myślą o znalezieniu podstawowych błędów, których jest najwięcej, i wyeliminowaniu ich.
Okazuje się, że w przypadku montażu pakietów PCBA przez człowieka, najczęściej występują dwa zasadnicze typy błędów: komponentu fizycznie brakuje albo został zamontowany niepoprawnie, np. na odwrót. – zauważa Madej.
W procesie wytwarzania pakietów PCBA moment lutowania (w piecu lub w agregacie lutowniczym popularnie nazywanym falą) jest tym krokiem produkcji, po którym nie ma już odwrotu. Gdy pakiet zostanie już zlutowany, trudno wykonać ewentualne poprawki. Wizyjna kontrola jakości PCB z maszyną SOI polega na sprawdzeniu montażu jeszcze przed lutowaniem. Nie działa na zasadzie testera, który stwierdza, że na linii znajduje się produkt niezgodny, który należy odrzucić.
Maszyna SOI zapobiega powstaniu produktu niezgodnego i pozwala podjąć odpowiednie działania jeszcze zanim błąd powstanie, a więc zanim — z punktu widzenia procesu zarządzania jakością — produkt stanie się niezgodny.
W momencie, gdy maszyna SOI zasygnalizuje błąd, mamy szansę nie dopuścić do niezgodności. – tłumaczy ekspert.
Wizyjna kontrola jakości PCB z maszyną SOI
Tym, co wyróżnia maszynę SOI Fitech, jest także kwestia tworzenia programu dla nowego produktu. O ile w przypadku maszyn AOI tworzenie programów wymaga wiedzy eksperckiej, program dla SOI jest w stanie napisać pracownik linii. W jaki sposób?
Widząc zdjęcie referencyjne, pracownik potwierdza, czy pakiet jest na pewno wykonany właściwie, weryfikując położenie komponentów z danymi projektowymi. Jeśli tak zatwierdza konfigurację i po chwili obliczeń nowy program jest gotowy do użytku. – wyjaśnia Madej.
Jak to możliwe, że konfiguracja procesu testowania nie wymaga klasycznego programowania maszyny? Dzięki zastosowaniu sieci neuronowych. Algorytmika sztucznej inteligencji, oparta o machine i deep learning, próbuje naśladować sposób pracy ludzkiego mózgu.
W naszej maszynie SOI traktujemy zdjęcia, które robi maszyna, jako input dla sieci, które na ich podstawie — mówiąc w uproszczeniu — potrafią stwierdzić, czy na danej płytce w danym położeniu znajduje się poprawny komponent. — dodaje ekspert.
Kiedy taczka jest lepsza od bolidu Formuły 1?
Zastanówmy się nad pytaniem co jest lepsze – bolid formuły 1 czy taczka? To zależy. Przede wszystkim, w jakim celu chcemy skorzystać z danego rozwiązania. Jeśli bierzemy udział w wyścigach, z pewnością lepiej sprawdzi się ultraszybki samochód. Natomiast do przewiezienia cegieł na budowie — taczka. Tak samo można odpowiedzieć na pytanie, czy lepszym rozwiązanie są maszyny AOI, czy SOI.
To zależy. Jeśli np. producent wytwarza jakieś urządzenia medyczne i musi sprawdzić dokładnie jakie są zwilżenia czy kształty lutów, to nie będzie w stanie zrobić tego za pomocą maszyny SOI, która do tego nie służy. W tej przykładowej sytuacji producent musi się zaopatrzyć w maszynę AOI i zatrudnić eksperta programistę. Natomiast jeśli chciałby sprawdzić czy montaż jest prawidłowy zanim zlutuje pakiet, maszyna AOI oraz proces jej utrzymania i programowania będą zbyt kosztowne. To tak, jakby wozić cegły Ferrari. Da się, tylko czy to ma sens?
