PCBA 기술 - smt 패치 처리를 위한 최적화된 AOI 알고리즘

SMT 패치 가공 제조업체는 첨단 기계에 투자하여 공정을 개선하고 수익성을 높이며 더 많은 이익을 얻을 수 있습니다.오늘날 최신 자동화 검사 솔루션은 더욱 쉽게 얻을 수 있으며, 알고리즘 기반 AOI 검사도 관련 프로세스를 최적화하고 개선하는 데 도움을 줄 수 있다.다음으로 자세히 설명하고 분석해보겠습니다.

1. 검사 방법

AOI 플랫폼의 검출 방법은 제조업체가 제정할 수 있으며 알고리즘 기반일 수도 있고 이미지 기반일 수도 있다.마지막으로, 샘플을 검색 할 때 모든 AOI는 신뢰할 수있는 이미지이지만 검사의 측면은 다릅니다.알고리즘 기반 체크는 구성 요소 형상 값과 보드 표면을 구성된 임계값과 비교하는 계량 프로그램을 수행합니다.이미지 기반 검사는 이미지 밝기, 명암비를 포함하여 과거 검사로부터 수집된 히스토리 값과 연관되며 이미지 라이브러리를 검사 이미지와 병치합니다.또한 이 두 가지 검사 방법은 현재 업계 최고의 smt 제조업체의 생산 라인에서 사용되고 있습니다.그러나 새로운 AOI 시스템을 구입하거나 현재 검사 프로세스를 평가하거나 새로운 검사 장비를 재구성할 때 올바른 결정을 내릴 수 있도록 주요 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

2. 이미지 기반 검사

이미지 기반 AOI는 좋은 샘플과 결함 있는 샘플을 위한 자체 구성 요소 라이브러리를 만들기 위해 이미지를 수집합니다.이러한 유형의 메서드는 종속성 기반 이미지 검사라고도 하며, 구성 요소를 히스토리 데이터베이스와 비교하여 작동합니다.이미지 기반 감지 AOI는 더 빠르고 쉽게 프로그래밍할 수 있지만 초기 구성 및 샘플 인식은 운영자에 의해 수행되며 인적 오류는 피할 수 없습니다.이런 검사방법을 효과적으로 하기 위해서는 량호 (결함이 없는) 판재와 대량의 견본이 필요하다.이 방법은 샘플과 저장 이미지 사이의 픽셀별 그레이스케일 표준 편차를 비교하여 검사합니다.이미지 기반 검사 AOI는 생산 라인의 주기 시간에 큰 영향을 미칩니다.

3. 알고리즘 정보

알고리즘은 일련의 프로세스, 단계 또는 일련의 규칙으로 구성됩니다.그런 다음 계산, 측정 및 사전 프로그래밍 결과를 수행합니다.

4. 알고리즘 기반 검출

알고리즘 기반 검사 소프트웨어가 어떻게 작동하는지 이해하기 위해서는 구성 요소 값을 알아야 합니다.스마트 라이브러리는 성공적으로 검사하는 데 필요한 값을 포함해야 하기 때문에 엔지니어와 운영자가 각 구성 요소의 데이터 테이블에서 값을 수집하는 시간을 절약할 수 있습니다.

올바른 체크를 구성하려면 각 어셈블리의 형상 값을 수집해야 합니다.공급업체는 좋은 솔루션을 제공하기 위해 전문 지식을 활용하여 프로그래밍 시간을 단순화하고 스마트 라이브러리를 제공할 수 있습니다.PSOP의 경우통합 알고리즘 기반 감지 구성의 경우 PIN 분포의 크기 (길이, 너비 및 높이) (핀 크기 포함) 가 필요합니다.

또한 스마트 보드 굴곡 보상 알고리즘은 광학 값을 사용하여 회로 기판의 다른 좌표의 높이를 측정합니다.검색 값의 편차에 따라 후속 알고리즘 값을 보상합니다.

5. 검출 알고리즘

PCB 검사를 구성하면 여러 검사 영역이 선택되고 관련 값이 설정됩니다.운영자는 각 어셈블리에 해당 값이 있는지 확인해야 합니다.각 결함에 대해 smt 패치 방지 또는 가공 생산 라인의 운영자는 검사 구성을 설정해야 합니다.각 검사 알고리즘의 동작이 다르다는 것은 고려할 수 있는 변수가 다르다는 것을 의미한다.

6.AOI 검사방법의 주의사항

1) 구성의 변경 사항을 확인하려면 업계 전문가가 필요합니다.또한 인력과 교육 비용은 더 많이 들지만 알고리즘 기반 AOI는 덜 신경 써야 합니다 (예: 유지 관리, 미세 조정 등). AOI 기반 알고리즘을 구매할 때는 고객이 지원하는 가용성과 AOI 소프트웨어의 용이성을 우선시합니다.

2) AOI 알고리즘을 기반으로 출력 속도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.그런 다음 수정 조치 요청(CAR) 및 기타 품질 문제를 줄입니다.

3) 공정 변경서와 불안정한 PCB 설계는 알고리즘 기반 AOI 기계에 영향을 줄 것이다.생산의 검사배치는 신제품의 생산과 출시시간표에 근거하여 고려해야 한다.

7. 결론

자동 광학 검사 솔루션을 구입할 경우 먼저 생산 라인의 요구 사항을 파악해야 합니다.또한 검사 솔루션을 기반으로 현재 포트폴리오, PCB 설계 안정성 및 가용 인력을 평가했습니다.알고리즘 기반 AOI는 확실히 생산 라인의 생산량을 향상시킵니다.그러나 복잡한 프로그래밍은 시스템의 ROI를 제한할 수 있습니다.지능형 구성 요소 라이브러리, 숙련된 운영자 및 효율적인 고객 지원이 프로그래밍에 도움이 될 것입니다.smt 칩 가공 회사가 알고리즘 기반 AOI를 구현하는 주요 성공 요인은 그들이 독립적으로 검사 솔루션을 실행할 수 있는 정도입니다.