Präzisions-Leiterplattenherstellung, Hochfrequenz-Leiterplatten, mehrschichtige Leiterplatten und Leiterplattenbestückung.
PCBA-Technologie

PCBA-Technologie - SMT automatischer Röntgendetektor und seine zukünftige Entwicklung

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PCBA-Technologie - SMT automatischer Röntgendetektor und seine zukünftige Entwicklung

SMT automatischer Röntgendetektor und seine zukünftige Entwicklung

2021-11-11
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Author:Will

Über uns PCBA-Fabrik automatischer Röntgendetektor

Röntgenstrahlen haben eine starke Durchdringbarkeit und sind die frühesten Instrumente, die in verschiedenen Testgelegenheiten verwendet werden. Röntgenperspektivbilder können die Dichteverteilung von Lötstellendicke, -form und -masse zeigen. Diese Indikatoren können die Schweißqualität der Lötstellen vollständig widerspiegeln, einschließlich offener Schaltkreise, Kurzschlüsse, Löcher, Löcher, innere Blasen und unzureichender Zinn und können quantitativ analysiert werden. Röntgenstrahlen werden durch eine Mikrofokusröhre erzeugt, durchlaufen ein Fenster in der Röhre und werden auf die Probe projiziert. Die Röntgenabsorptionsrate der Probe hängt von der Zusammensetzung und dem Anteil der in der Probe enthaltenen Materialien ab. Die Röntgenstrahlen, die durch die Probe gehen, bombardieren die Jodbeschichtung auf dem röntgensensitiven Panel und regen Photonen an. Diese Photonen werden von der Kamera erfasst, um ein Signal zu erzeugen, das verarbeitet und verstärkt wird und vom Computer weiter analysiert und beobachtet wird. Verschiedene Probenmaterialien haben unterschiedliche Opazitätskoeffizienten zu Röntgenstrahlen, und das bearbeitete Graustufenbild kann den Unterschied in Dichte und Materialdicke des untersuchten Objekts zeigen.

Definition und Funktion von SMT-Verfahren Datei

Derzeit gibt es zwei Arten von Röntgendetektoren, die häufiger verwendet werden, eine ist ein direkter Röntgendetektor und die andere ist ein 3D-Röntgenstrahlstratifizierter Scandetektor. Ersteres ist preiswert, kann aber nur zweidimensionale Bildinformationen liefern, und es ist schwierig, den maskierten Teil zu analysieren. Letztere können die inhärenten Defekte von Lötstellen, versteckten Lötstellendefekten von BGA und anderen Flächenarray-Geräten und verwandten inhärenten Defekten der Komponenten selbst erkennen. 3D-Röntgen-Schichtscannendetektor Diese Erkennungstechnologie verwendet die Scanstrahl-Röntgen-Schichtfotografie-Technologie, die dreidimensionale Bildinformationen erhalten und Schatten beseitigen kann. Es wird mit Computerbildverarbeitungstechnologie kombiniert, um hochauflösende Erkennung von Lötstellen auf der inneren Schicht von Leiterplatte und SMA durchzuführen, und ist besonders geeignet für die Erkennung versteckter Lötstellen unter verpackten Geräten wie BGA und CSP. Durch die dreidimensionalen Bilder der Lötstellen können die dreidimensionale Größe der Lötstellen, die Lotmenge und der Benetzungsstatus des Lots gemessen werden, und die Lötstellenfehler können genau und objektiv bestimmt werden. Die Qualität der metallisierten Durchgangslöcher der Leiterplatte kann auch zerstörungsfrei getestet werden. Derzeit hat die relativ fortschrittliche 3D-Röntgen-Schichtscanning-Technologie in praktischen Anwendungen noch gewisse Einschränkungen, wie die Erkennung von internen Mikrorissen, die weiter verbessert werden müssen.

Leiterplatte

SMT Patch AOI bestehende Probleme und künftige Entwicklungstendenzen

Obwohl AOI eine höhere Effizienz als manuelle visuelle Inspektion hat, werden die Ergebnisse schließlich durch Bildaufnahme und -analyse und -verarbeitung erzielt, und die zugehörige Softwaretechnologie der Bildanalyse und -verarbeitung hat noch nicht das Niveau des menschlichen Gehirns erreicht. Daher sind im tatsächlichen Gebrauch einige besondere Situationen, wie Fehleinschätzung und Auslassung der AOI, unvermeidlich. Daher werden Mustererkennung und Intelligenz die Entwicklungsrichtung der AOI-Technologie werden.

1) Grafische Erkennungsmethode ist zum Mainstream der Anwendung geworden

Da sich die wichtigsten Inspektionsobjekte (wie SMD-Komponenten, Leiterplattenschaltungen, Lötpastendruckgrafiken usw.), die in SMT für AOI-Technologie verwendet werden, schnell entwickeln, ist es schwierig, mit den entsprechenden Designregeln und Standards vollständig Schritt zu halten. Aus diesem Grund ist die DRK-Methode, die auf Designregeln basiert, schwierig anzuwenden, und die schnelle Entwicklung der Computertechnologie hat das Problem der Hochgeschwindigkeits-Grafikverarbeitung gelöst, wodurch die Grafikerkennungsmethode praktischer wurde. Derzeit werden verschiedene AOI-Technologien der Mustererkennung immer häufiger in SMT verwendet.

2) AOI-Technologie entwickelt sich in Richtung Intelligenz

Unter den Eigenschaften der Miniaturisierung, der hohen Dichte, der schnellen Montage und der diversifizierten Varietäten von SMT ist die Menge an Erkennungsinformationen groß und komplex, ob es sich um Echtzeit-Erkennungs-Feedback oder in Bezug auf die Genauigkeit von Analyse und Diagnose handelt, hängt es von manueller Arbeit ab. Es ist fast unmöglich, die von AOI erhaltenen Qualitätsinformationen zu analysieren und zu diagnostizieren, und intelligente AOI-Technologie, die manuelle automatische Analyse und Diagnose ersetzt, ist eine unvermeidliche Entwicklung geworden. Das Prinzipdiagramm des intelligenten AOI-Systems nimmt die Lötstellenformerkennung und die Expertensystemanalyse an. Es basiert auf der Lötstellenmorphologie Theorie und Methode ist ähnlich der automatischen visuellen Inspektion, das heißt, das optische System und Bildverarbeitungsmaßnahmen werden verwendet, um die Form der Lötstelle online zu messen. Der Computer vergleicht die tatsächliche Form der erhaltenen Lötstellen mit der angemessenen Form des Systeminventars, identifiziert schnell die fehlerhaften Lötstellen, die den zulässigen Formbereich überschreiten, und verwendet intelligente Technologie, um ihre Fehlerarten und Ursachen automatisch zu analysieren und auszuwerten, um Prozessparameteroptimierungsanpassungen zu bilden Echtzeit-Steuerinformationen, Echtzeit-Feedback-Kontrolle der Lötstellenqualität sowie Aufzeichnung und statistische Verarbeitung von Analyse- und Auswertungsinformationen.