SMT製造における3DSPI技術の重要な役割と知的な応用:SMT出力を向上させる究極の解決策
抽象
電子機器の製造業界では 製品が高密度と小型化へと 移行するにつれてSMT (Surface Mount Technology) での溶接ペスト印刷の質が最終製品の信頼性を直接決定する3D SPI (三次元溶接パスタ検査) 技術は,高精度検出能力により,SMTプロセスにおける不可欠な品質管理方法となっています.この記事では,技術的原則について詳しく説明します.3D SPI の基本的な機能,インテリジェントなアプリケーション,そしてそれ以前のプロセスと次のプロセスとの相互作用,3D SPI を通して生産効率を向上させ,再加工コストを削減する方法について全面的に理解できるようにします.また,AIと産業4の統合の将来の発展傾向も期待しています.0.
1.3DSPI技術:SMT製造における品質保護者
SMTの製造プロセスでは,欠陥の74%は溶接ペスト印刷の問題から生じる.従来の2DSPIは平面の欠陥のみを検出できるが,3DSPIは,3次元画像技術によって溶接パスタの体積,高さ,形状などの主要なパラメータを正確に測定し,欠陥検出率を大幅に改善することができます.
1.1 レーザー三角測定方法
初期3DSPIはレーザー三角化方法を採用しました 溶接パスタ表面にレーザーを投射し CCDカメラを使って反射した光点を捕捉することで高さは三角形幾何学的関係と組み合わせて計算されましたこの方法では,単一の点の高さしか測定できず,効率が比較的低い.
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画像点Aとオブジェクトに照らされた参照点Oに基づいて,オブジェクトの各点からこの参照点までの2次元画像距離Lを計算する.三角学の原理によると2D画像距離 L を使って物体の高さ H を変換する.
1.2 多線レーザースキャン技術
検出速度を向上させるため,業界は複数の点の高度を同時に測定できる多線レーザースキャン技術を導入しました.まだ以下の制限があります:
レーザー照射点のみを正確に測定できるが,残りのエリアを設置し推定する必要がある.これは正確さに影響する.
物の表面に反射されるため,PCBは砂吹き (実際の生産では実現できない) する必要があります.
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1.3 ALeader シェン州ビジョンの構造光3D技術 (PMP)
現在,主流の3DSPIは,構造光3D技術である相測定プロフィロメトリ (PMP) を採用しています.原則は以下のとおりです.
投影格子 (シヌソイド格子) はPCBの表面を照らし,光と暗の光条を交互に形成する.
カメラは変形したストライプを捕捉し 段階変化によって高さの情報を計算します
二重投影格子技術が採用され,影の領域の誤りを取り除き,測定精度を向上させる.
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(影と二重投影の単一投影は互いを補完できる)
レーザースキャンと比較して,PMP技術には以下の利点があります.
✔ 完全 フィールド 覆い 盲点 検出 は ない
✔ PCB の 色 や 反射 干渉 に 耐える
✔ 高密度のマイクロパッド (例えば01005部品) に適しています
2ALeader 3D SPI の基本機能とアプリケーション
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2.1 高精度検出能力
容量,面積,高さの測定:容量,面積,高さ,オフセット,不十分なスチール,過剰なスチール,連続スチール,スチール先端,金指,汚染,赤い粘着プロセス,その他の外観の欠陥
反干渉能力: 自動的にPCBの歪みを補償し,異なる色のPCBS (緑,赤,黒,など) に適応します.
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3D SPI は,追加の操作なしでボードの屈曲を自動的に補償する機能を持つべきです
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3D SPI は,どんな色でもPCBSで同じ性能レベルを確保すべきです
複数のマークポイント認識: 円形,交叉形,長方形などの非標準的なマークポイント位置付けをサポートします.
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2.2 インテリジェントデータ分析とプロセス最適化
高さ分布図: 溶接パスタの高さ分布を視覚化し,欠陥のある領域を迅速に特定する (例えば,スクレイパー圧力不均等,鋼網の問題など).
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Cpk トレンドモニタリング: リアルタイム統計処理制御 (SPC),印刷安定性の分析.
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早期警告機能: 重要な欠陥が連続して発生すると自動的にアラームを鳴らし,事前にプロセスパラメータを調整します.制御点が設定値範囲の同じ側で連続して表示される場合3D SPI は,この時点で提示し警告し始めるべきです.
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2.3 自動プログラムと高速ライン交換
Gerber/CADインポート: 自動プログラミングは5分で完了し,オペレーターへの依存を軽減します.
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ステップ鋼網検査:特殊パッド (BGAなど) の独立したパラメータ設定をサポートします.
3ALeasder 3D SPI とインテリジェント製造のデータリンク
3.1 印刷機との閉ループフィードバック
印刷を省いたり 過剰なチンを検出したりすると 自動で印刷機に返信され 擦り取り機の圧力を調整したり 鉄網を清掃します
バッドマークボードを特定し,表面マウント技術 (SMT) 機器に欠陥ボードの位置をスキップするように通知し,生産効率を改善します.
3.2 AOI と協働して検出
3D SPI の重要なデータは,重点再検査を達成するために,炉の前にまたは後に AOI に送信することができます.
3点の調整機能 (3D SPI + 炉前のAOI + 炉後のAOI) は,欠陥の根本原因を追跡するのに役立ちます.
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組み込みのSPCシステムでは 3つの段階で検出されたデータと画像を統合し,どの段階が間違えたのか,何が問題になったのか,エンジニアとのコミュニケーションを容易にする.
3.3 IPC-CFX 規格を遵守する
IPC-CFX通信プロトコルに基づいて,デバイス間のデータ相互通信が達成され,スマートファクトリー建設が容易になります.
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4将来の発展傾向
AI駆動のインテリジェント検出: ディープラーニングを組み合わせて欠陥分類を最適化し 誤警報率を減らす
リアルタイムの適応調整: 印刷機とリフロー溶接でダイナミックな閉ループ制御を形成する.
5G+産業インターネット: 遠隔モニタリングとビッグデータ分析を可能にし,予測的なメンテナンス能力を強化する.
結論
3DSPI技術は SMTのインテリジェント製造における 重要な要素となっています深州ビジョンのALeaderは,高精度検出アルゴリズムで,生産生産性と効率を大幅に改善しましたAIとインダストリーの深い統合により,将来,AIとインダストリーは03DSPIは電子製造を"ゼロデфект"目標に向けてさらに推進し,企業にスマートなアップグレードを達成するのに役立ちます.
