Moderne End-of-Line-AOI-Systeme erkennen fast alle sichtbaren Fehler auf oberflächenmontierten Baugruppen, die sie durchlaufen. Dennoch besteht immerwährend der Druck, sich weiter zu verbessern.
Neue SMT-Bauteilgehäuse, darunter kleinere passive SMDs und Halbleiter in Chipgröße, stellen immer größere Herausforderungen dar, die eine höhere Systemauflösung erfordern. Andererseits werden die etablierten Bauteilgrößen weiterhin verwendet. Vor allem im Automobilsektor unterstützen große Bauteile wie bestimmte Arten von Steckverbindern langlebige Industriestandards, die über Produkt-Generation hinweg beibehalten werden. Die Bandbreite und Vielfalt der Bauteilgrößen, die die Maschine verarbeiten muss, nimmt daher immer weiter zu.
Mehrlagige Leiterplatten sind günstiger denn je zu produzieren, und ihr Einsatz nimmt zu, da die Entwickler alle möglichen Maßnahmen zur Miniaturisierung der Produktabmessungen nutzen. Bei oberflächenmontierten Bauteilen werden die Abstände zwischen den Bauteilen immer geringer, was zu größeren Beleuchtungsproblemen, wie z. B. einer Schattenbildung, führt.
Mit zunehmender Komplexität weist auch jede Baugruppe mehr Merkmale auf, die geprüft werden müssen. Inspektionsalgorithmen werden verbessert und optimiert, um die Vorteile der Leistungssteigerung durch die neuesten Hochleistungsprozessoren zu nutzen. Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in diese Systeme ist eine spannende neue Entwicklung, die die Erkennung von Anomalien drastisch verbessern und beschleunigen kann.
Darüber hinaus sind Verbesserungen, die die Bedienung der AOI-Systeme erleichtern, wichtig, um Programmgenauigkeit und Produktivität zu erhöhen.
Überwindung bisheriger Hürden
Um sicherzustellen, dass die Bildqualität bei immer kleiner werdenden Bauteilen gestochen scharf bleibt, müssen Beleuchtung, Kameraauflösung und Objektiveigenschaften optimiert werden. Im neuesten YRi-V 3D-AOI-System kombiniert Yamaha eine 12 Mp-Kamera mit einer verbesserten 5 µm-Objektivoption (Bild 1), zusätzlich zu den 12 µm- und 7 µm-Objektiv-Typen. Bei der Inspektion von oberflächenmontierten Baugruppen mit hoher Geschwindigkeit erleichtert das hochauflösende Objektiv die Inspektion der winzigen Bauteile in der Größe von 0201-SMD-Chips. Es arbeitet in Verbindung mit dem neuen koaxialen Beleuchtungssystem des YRi-V, das speziell für die Suche nach kleinsten Fehlern entwickelt wurde. Dieses koaxiale Licht kann für den Einsatz in automatisierten Routinen bis hin zu einem einzelnen Inspektionsschritt konfiguriert werden, so dass das YRi-V Fehler wie Kratzer und Risse in Wafer-Level-Chip-Scale-Packages (WLCSPs) erkennen kann, die eine glänzende, reflektierende Oberfläche haben.
Bild 1: Das hochauflösende Objektiv ermöglicht es, auch kleinste Details klar zu erfassen
Neben der höheren Auflösung des Objektivs von 5 µm wurde auch das Bildverarbeitungs-Subsystem durch die neueste Generation von Grafikprozessoren (GPU) aufgerüstet. Dadurch konnte die Inspektionsleistung um 60 bis 100 Prozent gesteigert werden. Der kombinierte Effekt der verbesserten Objektiv- und Rechnertechnologie führt zu einer gleichzeitigen Steigerung von Prüfauflösung und Durchsatz.
Kleinere Bauteilgrößen sind jedoch nur ein Aspekt der Herausforderungen, die die neuesten Baugruppen-Designs mit sich bringen. Da Leiterplattendesigner die Vorteile der kostengünstigen Mehrlagenfertigung nutzen, um mehr Funktionen in Leiterplatten mit kleineren Außenabmessungen unterzubringen, werden die Komponenten mit jeder neuen Produktgeneration enger auf der Leiterplattenoberfläche angeordnet.
Mehrlagenleiterplatten eröffnen den Designern neue Möglichkeiten, stellen aber auch eine Herausforderung für die Inspektion dar. Insbesondere kleine Bauteile wie SMD-Chips können, direkt neben größeren Bauteilen platziert, blinde Flecken verursachen, die eine klare Sicht auf die Anschlüsse des größeren Bauteils und die zugehörigen Lötpads verhindern. Umgekehrt können die größeren Bauteile Schatten auf kleinere Bauteile, wie dazwischen platzierte SMD-Chips, werfen, was die Beurteilung der Lötanschlüsse und etwaiger Kennzeichnungen und Polaritätsmarkierungen auf der Oberfläche verhindert.
Neue Funktionen wie ein 8-Wege-Projektor (Bild 2), der mit Yamahas YRi-V-System erhältlich ist, lösen diese Probleme nun effektiv. Der maximale Messabstand wurde auf 25 mm erhöht. Der verbesserte Projektor verhindert Schattenbildung, indem er für eine gleichmäßige Beleuchtung aller Merkmale im Bildfeld sorgt. Die erweiterten Messmöglichkeiten ermöglichen eine Inspektion im Nahbereich, während gleichzeitig ein breites Spektrum an Bauteilgrößen, von den kleinsten bis zu den größten, gehandhabt werden kann.
Bild 2: Die verbesserte Beleuchtung verhindert Schattenbildung und blinde Flecken
AOI ergänzt um KI
Während die GPU-Leistung der nächsten Generation eine schnellere Bildverarbeitung und Fehlererkennung ermöglicht, ist die künstliche Intelligenz (KI) bzw. das maschinelle Lernen bereit, der AOI - wie auch zahlreichen anderen Aspekten der Industrie- und Verbrauchertechnologie - bahnbrechende neue Fähigkeiten zu verleihen.
Als Vorreiter dieses Trends hat das YRi-V-System von Yamaha wichtige neue KI-basierte Fähigkeiten eingeführt, die die Einrichtung und den Betrieb der Systeme vereinfachen. Dazu gehört der automatische Abgleich von Bauteilbibliotheken, der mithilfe von Deep Learning Bauteiltypen aus Bildern identifiziert und so die automatische Auswahl der optimalen Bauteilbibliothek ermöglicht. Darüber hinaus wird KI zur Unterstützung der 3D-Vermessung von Bauteilen eingesetzt, um Daten für Bauteile zu generieren, die in keiner bestehenden Bibliothek zu finden sind. Schließlich wird KI eingesetzt, um die aufgenommenen Bilder zu analysieren und bei der Beurteilung von Gut/Schlecht zu helfen. Dies kombiniert ein Element der maschinellen Zuverlässigkeit mit der Flexibilität der menschlichen Sichtprüfung, was zu einer schnellen, genauen und wiederholbaren Beurteilung von Gut/Schlecht führt.
4-Winkel-Inspektion und Algorithmen
In der Vergangenheit waren Lötfehler die am schwierigsten zu analysierenden Fehler für AOI-Systeme. Einige davon - wie z. B. Head-in-Pillow-Fehler, die entstehen, wenn das Lot nicht die Bauteilanschlüsse benetzt - sind mit herkömmlichen Systemen und Verfahrensweisen bekanntermaßen schwer zu erkennen. Auch Lotbrücken lassen sich nur schwer mit Sicherheit identifizieren.
Die 4-Winkel-Inspektionskameras von Yamaha haben dazu beigetragen, diese Herausforderungen zu meistern, indem sie Bilder aus schrägen Winkeln aufnehmen, was es dem System ermöglicht, ein Rundum-Bild von jeder Inspektionsstelle zu erfassen. Das YRi-V-System wertet diese Kameras mit einer Auflösung von 20 MPixel auf, um noch feinere Details zu erfassen. In Kombination mit dem Kamera-Upgrade nutzen die verbesserten 4D-Inspektionsalgorithmen die umfangreicheren Bildinformationen, um Probleme wie Brückenbildung und Head-in-Pillow besser erkennen zu können.
Programm-Generierung und Software
Einige AOI-Systeme erbringen ihre optimale Leistung, wenn sie inline mit anderen Systemen installiert werden, die auf derselben Softwareplattform laufen. Ein offenerer Ansatz, wie ihn Yamaha verfolgt, ermöglicht es den Anwendern, auch dann die volle Leistung ihres AOI-Systems zu entfalten, wenn sie mit allen Arten von Equipment in der Fertigungslinie arbeiten. Insbesondere die schnelle Programmerstellung ist mit Yamahas YSUP-Software möglich, die auf einer offenen und lizenzfreien Basis verfügbar ist.
Die YSUP-Software mit vollem Funktionsumfang kann Inspektionsdaten direkt aus CAD/CAM oder YGX konvertieren und unterstützt standardmäßig auch Gerberdaten. Außerdem kann die YSUP-Funktionalität in der YRi-V Offline-Programmiersoftware AOI-Programme aus ODB++-Daten erstellen, ohne dass eine YGX-Datei benötigt wird. Wenn der Leiterplatten-Positionsdruck in den ODB++-Daten enthalten ist, kann er als vereinfachtes Bild importiert werden, um die Positionierung neuer Bauteile mit dem Offline-Programmierplatz zu unterstützen. Dadurch müssen die Programmierer nicht mehr das AOI-System der Produktion blockieren, um die Leiterplatte zu scannen und eine Bildvorlage zu erstellen, so dass die normale Produktion nicht unterbrochen werden muss.
Die Software generiert und zeigt automatisch virtuelle Bilder der Produktionsleiterplatte an, ohne dass spezielle Kenntnisse der Mitarbeiter erforderlich sind. Zu den weiteren automatischen Funktionen gehört die Erkennung von Bauteilen mit Durchgangslöchern und die Möglichkeit, entsprechende Inspektionsdaten zu erzeugen. Außerdem gibt es neue Funktionen zur Unterstützung der Datenoptimierung, einschließlich der automatischen Erkennung von Prüfbereichen auf der Grundlage von Bauteilformen und Pad-Positionen. Das erhöht den Komfort und macht Inspektions-Frames überflüssig. Darüber hinaus ermittelt die Software automatisch die Einstellungen der Beleuchtungsparameter, um optimale Lichtverhältnisse zu gewährleisten und gleichzeitig das „Ausprobieren“ und die Abhängigkeit von der Erfahrung des Benutzers zu minimieren. Es gibt auch eine automatische Positionskorrektur, die auf dem Ausmaß der Fehlausrichtung der Komponenten basiert, was dazu beiträgt, dass der Bediener möglichst wenig eingreifen muss. Zusammen können diese Funktionen die Datenabgleichszeit um bis zu 50 % verkürzen.
Fazit
Die führenden Elektronikhersteller brauchen eine AOI, die sie bei der weiteren Steigerung ihrer Produktivität unterstützen kann. Es werden Lösungen für beständige Herausforderungen, wie z. B. schwer zu erkennende Mängel, benötigt. Andererseits müssen AOI-Systeme auch die Herausforderungen der neuesten Technologien bewältigen, wie z. B. dicht bestückte Multilayer-Baugruppen.
Um die Fehlererkennung zu verbessern und die Programmierung und Bildanalyse zu beschleunigen, werden jetzt die neuesten Bildverarbeitungstechnologien sowie innovative Techniken wie maschinelles Lernen benötigt. Die neue Generation von AOI-Systemen, die jetzt auf den Markt kommt, bietet auch eine bessere Mehrwinkelbeleuchtung, eine höhere Bildauflösung und eine benutzerfreundliche Software für die Einrichtung und Verwaltung der Systeme, um ihre Besitzer für die kommenden Herausforderungen zu rüsten.
Weitere Informationen finden Sie auf unserer Website https://smt.yamaha-motor-im.de/.
Über Yamaha Robotics SMT Section
Yamaha Surface Mount Technology (SMT) Section ist eine Abteilung der Yamaha Motor Robotics Business Unit in der Yamaha Motor Corporation und wurde 1984 gegründet. Yamahas Bestücker haben sich im SMD-Markt einen Namen gemacht mit Ihrem "Modul-Konzept", dass sie hervorragend mit dem Trend bei der Bestückung von Leiterplatten, hin zu kleineren und vielfältigeren elektrischen/elektronischen Bauteilen, kombinieren können.
Yamaha SMT Section hat einen starken Marktanteil im Bereich der SMD-Bestückung mit über 40.000 (2017) installierten Maschinen. Dies ermöglicht, dass Design und Engineering, Herstellung, Vertrieb und Service in einem umfassenden System durchgeführt werden können. Darüber hinaus hat das Unternehmen seine Kerntechnologien in den Bereichen Servomotor-Steuerung und Bilderkennung für Kamerasysteme für Lotpasten-Drucker, Leiterplatten-Inspektion, Flip-Chip-Hybrid-Bestücker Dispenser und intelligente SMD-Lagersysteme eingebracht. Dies ermöglicht es, eine komplette Linie für die elektrische/elektronische Bauteil-Montage anzubieten, d. h. Yamaha kann den Bedürfnissen der Fertigung mit einer optimalen Auswahl an Systemen begegnen.
Yamaha SMT Section verfügt über Vertriebs-und Service-Niederlassungen in Japan, China, Südost-Asien, Europa und Nordamerika und bietet damit ein globales Vertriebs-und Servicenetz mit kurzen lokalen Wegen.