PCBA技術 - SMTパッチ処理のための最適化AOIアルゴリズム

SMTパッチ処理 メーカは先進機械に投資することでプロセスを改善できる, 収益を増やし利益を得る. 現代, 最新の自動検査ソリューションは入手しやすい, and AOI based on algorithm (Algorithm Based) inspection can also assist in the optimization and improvement of related processes. 次, 詳しく説明しましょう.

検査方法

aoiプラットフォームの検査方法はメーカにより定式化でき，アルゴリズムベースまたは画像ベースである。最後に、すべてのAoisは信頼性の高い画像をサンプルを取得するときに検査の側面が異なります。アルゴリズムに基づく検査は、構成された閾値を有するコンポーネントジオメトリ値およびボード表層を比較するために計測方法を実行する。イメージベースの検査は、画像の明るさ、コントラストを含む過去の検査から収集した歴史的な値を関連付けるでしょうし、検査画像をイメージライブラリを並置。そのうえ、両方の発見方法は、主要な業界SMTメーカーの生産ラインで現在使われます。しかし，新しいaoiマシンを購入する際に正しい判断をするためには，主な違いを理解する必要がある。

2 .画像検査

イメージベースのAOIは良いサンプルと欠陥のサンプルに適している独自のコンポーネントライブラリを作成するイメージを収集します。このタイプの方法は、相関ベースの画像検査とも呼ばれ、これは歴史的データベースとのコンポーネントの比較によって動作する。画像ベースの検査aoiはより速く，プログラムが容易であるが，初期構成とサンプル同定はオペレータによって行われ，ヒューマンエラーは避けられない。この検査方法が有効であるためには，良好な（非欠陥）ボードと多数のサンプルが必要である。このメソッドは、サンプルと格納されたイメージの間のピクセルグレーレベル標準偏差を比較することによってチェックします。イメージベースの検査aoiは生産ラインのサイクル時間に大きな影響を与える。

3 .アルゴリズムについて

アルゴリズムは一連のプロセス，ステップ，または一連の規則から成る。その後、計算、測定、および予めプログラムされた結果が実行される。

アルゴリズムベース検査

アルゴリズムベースの検査ソフトウェアがどのように機能するかを理解するために，コンポーネント値を理解しなければならない。スマートライブラリは便利なので、成功したチェックに必要な値を格納する必要がありますので、各コンポーネントのデータシートから値を収集するエンジニアや演算子の時間を節約。

適切な検査を構成するために、各コンポーネントの幾何学的な値を収集する必要があります。良いソリューションを提供するために、サプライヤーは、プログラミング時間を簡素化し、スマートライブラリを提供するために専門知識を使用することができます。psopを例にとります。包括的なアルゴリズムに基づく検出構成のために、ピン配布（長さ、幅と高さ）（ピンサイズを含む）のサイズは、必要です。

さらに、インテリジェントボード曲げ補償アルゴリズムは、回路基板上の異なる座標の高さを測定するために光学値を使用する。検索値の偏差に応じて次のアルゴリズム値を補償する。

検出アルゴリズム

設定時 PCB検査, 複数の検査領域が選択され、関連する値が設定されます. 演算子は、各コンポーネントが対応する値を持つようにする必要があります. 各欠陥ごと, SMTパッチ校正または製造ラインのオペレーターは検査構成を設定しなければならない. 各検査アルゴリズムの操作は異なる, つまり、変数が異なるかもしれないことを意味します.

葵検査法に関する考察

1）コンフィギュレーションの変更を確認するには、業界の専門知識を持つオペレータが必要です。さらに、マンパワーやトレーニングをより高価にしますが、アルゴリズムベースのAOIはあまり注意を必要としません。aoiベースのアルゴリズムを購入する場合，優先度は顧客サポートの可用性とaoiソフトウェアの使いやすさに与えられる。

2）aoiアルゴリズムに基づいて出力率を上げることが期待される。その後、修正アクションリクエスト（車）と他の品質の問題を減らす。

3）エンジニアリング変更順序と不安定pcb設計はアルゴリズムベースのaoi機械に影響する。新製品の生産・打上げ時期スケジュールに従って生産の検査体制を検討する。

結論

自動光学検査ソリューションを選択する場合, まず、生産ラインの要件を理解する必要があります. 加えて, 現在の生産ミックス, PCB設計 安定性と利用可能なマンパワーは検査解によって評価される. アルゴリズムベースのAOIは実際に生産ラインの出力を増加させますしかし, その複雑なプログラミングはマシンのROI. インテリジェントコンポーネントライブラリ, 経験豊富な演算子と効率的な顧客サポートプログラミングを助ける. SMTチップ処理会社のためのアルゴリズムベースのAOIの実装のための重要な成功要因は、独立して検査ソリューションを実行できる程度である.