Як обрати систему AOI* (частина 3): тривалість робочого циклу, портативність програми та контроль процесів

06.10.2023 |

* AOI (Automatic optical Inspection) – Автоматизований оптичний контроль

У третій частині ми поговоримо про інші критерії вибору AOI, які часто зустрічаються: час роботи, можливість передачі програм між лініями та корисність згенерованих даних для керування процесом.

Час циклу (Cycle Time, CT)

Очікуваний робочий цикл AOI – час, необхідний для завантаження, перевірки та вивантаження плат – залежить головним чином від CT всього обладнання в лінії, необхідного для виробництва конкретного продукту за певними специфікаціями. Що стосується самого AOI, то поступове зменшення розміру пікселя збільшує час циклу і більшість систем AOI змушені йти на компроміс: аналіз дуже дрібних компонентів і дефектів уповільнює процес.

Щоб вирішити цю дилему, деякі системи оснащені кількома камерами. Наприклад, існують системи камер, що складаються з двох блоків, з низькою і високою роздільною здатністю і відповідно різним полем зору. Машини з багатокамерними системами перевіряють дуже маленькі компоненти камерою з вищою роздільною здатністю. Однак впровадження багатокамерної машини у виробництво все одно збільшує тривалість циклу та обмежує гнучкість.

Інший підхід до проблеми робочого циклу полягає у використанні технологій алгоритмів для покращення роздільної здатності без зменшення поля зору, що сповільнює процес перевірки. Однією з таких технологій є субпікселі. AOI на основі алгоритму здатні значно покращити роздільну здатність за допомогою обробки зображень цим методом. Завдяки використанню субпіксельних алгоритмів для перевірки невеликих компонентів робочий цикл не подовжується без потреби.

Крім того, коли процес монтажу дуже різноманітний, час циклу може бути проблемою для AOI на основі аналізу зображень, оскільки машина повинна перевіряти все більше різних зображень у базі даних. Щоб підтримувати прийнятну кількість помилкових спрацьовувань, банк зображень повинен постійно зростати. Аналіз зображень на основі багатьох різних базових зображень займає все більше часу: це одна з найпоширеніших скарг серед користувачів AOI на основі аналізу зображень.

Портативність програми (Program Portability, PP)

Ця функція особливо важлива не тільки для великих виробників з декількома лініями SMT, а й для невеликих компаній навіть з двома лініями. Неможливість використовувати ту саму програму перевірки на обох лініях є величезною проблемою з точки зору ресурсів і витрат. Користувачі AOI на основі зображень стикаються з цією проблемою частіше, ніж користувачі AOI на основі алгоритму, просто через потребу в зображеннях. Наприклад, щоб мати можливість перемістити програму, камера та освітлення в AOI лінії 1 мають бути ідеальною копією камери та освітлення в машині лінії 2. Іншими словами, оператор повинен зіставити зображення з лінії 1 до зображень із лінії 2, використовуючи дві дуже схожі, але завжди дещо різні системи зору.

Програми AOI на основі алгоритмів базуються не на реальних зображеннях, а на вимірюваннях компонентів і друкованих плат. Коли машини належним чином відкалібровані, програми можна повністю переносити та взаємозамінювати від одного AOI до іншого. Це явно впливає на загальну вартість, скорочуючи процес розробки та усуваючи необхідність збирати більше зображень.

Контроль процесів (Process Control, PC)

Все більше і більше користувачів бажають використовувати AOI як базу для контролю свого процесу. Однак, щоб гарантувати ефективний контроль процесу, AOI має бути точним і повторюваним. Використання банку зображень для перевірки компонентів не може забезпечити найкращі результати, оскільки цей метод покладається лише на те, що було перевірено раніше. Він не враховує мінливість процесу та перешкоджає точному, детальному визначенню того, що підлягає контролю. Крім того, системи на основі зображень навчаються на льоту разом з оператором і часто вимагають послаблення допусків під час перевірки, щоб зменшити помилкові тривоги. Управління процесом стає складним, якщо не неможливим, якщо у вашому розпорядженні такі дані.

З іншого боку, AOI на основі алгоритму вимірюють компонент з посиланням на дані та критерії САПР, які не базуються на жодній вивченій характеристиці. Ці системи базуються на геометричній формі фактичного компонента, визначеному в програмі САПР. Цей метод забезпечує точні та повторювані дані, які можна використовувати в управлінні процесом. Машини AOI на основі алгоритмів використовуються для керування процесом з 2002 року та залишаються системою вибору для виробників, які вимагають суворих параметрів контролю процесу на своїх лініях монтажу.

У наведеній нижче таблиці підсумовано переваги та недоліки обох категорій AOI:

AOI на основі зображення AOI на основі алгоритму
Час програмування +
Помилковий коефіцієнт прийому +
Коефіцієнт помилкових викликів +
Час циклу + +
Портативність програми +
Контроль процесів +

Завдяки швидкому програмуванню та тривалості циклу AOI на основі зображень дуже вражають під час демонстрації або в перші кілька днів використання. Незабаром після цього користувачі починають страждати від високого рівня помилкових викликів, поганого виявлення дефектів і відсутності портативності. Це явно впливає на якість і збільшує вартість.

За матеріалами сайту https://tek.info.pl