PCBA技術 - 自動光検出器

アバウトPCBAファクトリー自動光検出器

コンポーネントパッケージサイズの縮小とプリント配線板パッチ密度の増加に伴い，sma検査がますます難しくなり，マニュアルの目視検査が不十分となり，生産性，品質管理のニーズを満たす安定性と信頼性が困難である。したがって、自動検査を実現するための特別な検査装置の使用がますます重要である。まず、製造に用いられる検査装置は光学系である。この種の装置は、SMAが光源によって照明され、SMAの反射光が演算用光学レンズで集光され、SMAがオンしているかどうかを計算するために使用される。コンポーネントの位置と溶接条件は、このタイプの機器は自動光学検査（AOI）機器と呼ばれています。

葵作業原理

aoi検出の基本原理は，人工光源，led光，光学レンズ，ccdを介して被検物体を照明し，プログラムされた規格で反射した光の量を比較，解析し，判定することである。ここではリフローはんだ付け後のaoiを例にとります。リフローの後のAOIは、通常、二次元葵と三次元葵に分けられます。

2次元aoiは垂直カメラを採用し，色・高輝度法によるはんだ接合部の品質判定を実現した。典型的な製品は、図6 - 10に示すようにオムロンVT - WINです。機械が作動しているとき、赤、緑、および青色のリング照明は、回路基板を照らすために異なる高さにある。図6−11に示すように、カラーカメラをリング照明の中心線上に垂直に設置し、回路基板画像を抽出する。赤色光は、他の2つの光線よりも基板表面から高い位置にあるので、基板表面に対する入射角が大きい。平坦な表面上で光っている光は、カメラの方向に直接反射され、半田面に光っている光は直接反射されない。したがって、平坦部のために、カメラは赤い領域を捕らえます。赤色光の原理と同様に、緑色領域は、カメラによって捕捉されたわずかに傾斜したはんだ表面であり、青色領域は、カメラによって捕捉された急峻な傾斜したはんだ表面である。このように、3次元ハンダ接合の形状をカラー輝度モードで2次元カラー画像に変換することができる。

角度カメラを追加しながら三次元AOI垂直カメラを使用します。垂直方向のカメラが上から下に見えるとき、角度カメラは、手動の目視検査と同じように、同時に側からはんだジョイント像を観察します。局所的な詳細を見るためには、光や視野角を調整する必要がある。したがって，3 d aoiは故障検出能力が強い。例えば、PLCC装置の溶接品質を試験する場合、3D AOIの利点を十分に明らかにすることができる。三次元aoiの照明システムは，光源として発光ダイオードの独立に制御可能なアレイを使用する。発光ダイオードは、正確なリングアレイに配置され、全ての視野に焦点を合わせられる。内側の円に近いほど、光は垂直角度になり、外側の円に近いほど、照明角がより傾いてくる。これらのダイオードは、最適な照明のテクスチャ、角度、方向および密度を達成するためにプログラミングによって制御することができるそれは、検査の画面の角度、方向、照明の明るさを調整するために使用することができます任意の検査のユニークな要件を満たすために。Teradyneオプティマ7300 AOIは典型的な三次元AOIです、このモデルは、垂直方向のカメラと4つの角度カメラを使って検出システムを形成します。

照明パッチ処理008解析アルゴリズム

異なるAOIソフトウェアとハードウェア設計は、彼ら自身の特徴を持ちます。一般に，解析・判定アルゴリズムは，設計ルールチェック（drc）法とパターン認識法の2つに分類できる。

DRCメソッドは、ある規則に従ってパターンを検査することです. 例えば, すべての接続ははんだ接続に基づいているべきです, そして、全てのリード幅および間隔は、指定された値. アルゴリズムのはんだペースト橋検出画像に基づいて, のデジタル画像を抽出した後 PCBボード 半田ペースト, パッド間の半田ペーストの形状に応じてブリッジであるか否かを判定する. ある感度で測定された半田ペーストの形状が予め設定された警告線を超える場合, 橋と見なす. DRC法は、検査されたグラフィックスの正確性をアルゴリズム的に保証する特性を有する, 対応するA 0 iシステムは製造が容易である, アルゴリズム論理は高速処理を容易にする, プログラム編集量は少ない, そして、データは小さなスペースを占める. しかし, この方法は境界を決定できない, そして、境界の位置を決定する特定の方法を設計するのがしばしば必要です. パターン認識方法は、AOIシステムに格納されたデジタル化された画像を実際の検査画像と比較して、検査結果を得る. 例えば, テスト時PCB回路基板, コンピュータ支援設計モデルに基づいて、テストファイル（標準デジタル画像）とテスト対象ファイル（実際のデジタル画像）を比較する. 組み立てられたPCBの品質検査を実行するためにこの原則を使用してください. この方法の検出精度は標準画像に依存する, 使用する解像度検出プログラム, そして、より高い検出精度を達成することができます, しかし、それは収集されたデータの大量の特性とリアルタイムデータ処理のための高い必要条件を持っています. 画像認識方法はDRCの設計原理を設計データと置き換える, 明らかな実用上の利点がある.