PCBA 기술 - SMT 공장 자동화 광학 탐지기 정보

PCBA 공장 자동 광학 탐지기 정보

소자 패키징 크기가 줄어들고 인쇄 회로 기판 패치 밀도가 증가함에 따라 SMA의 검사는 점점 더 어려워지고 인공 시각 검사는 부족해지며 안정성과 신뢰성은 생산 및 품질 제어의 요구를 충족시키기 어렵습니다.따라서 전용 검사 장치를 사용하여 자동 검사를 수행하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.우선 생산에 사용되는 검측 기기는 광학 시스템이다.이 유형의 기기는 SMA는 광원에 의해 조명되고 SMA의 반사광은 광학 렌즈에 의해 수집되어 계산되며 컴퓨터 이미지 처리 시스템을 사용하여 SMA가 켜져 있는지 여부를 결정한다는 공통된 특성을 가지고 있습니다. 부품 위치와 용접 조건 때문에 이 유형의 장비를 자동 광학 감지 (AOI) 장치라고 합니다.

1. AOI 작동 원리

AOI 검사의 기본 원리는 인공 광원, LED 램프, 광학 렌즈 및 CCD를 통해 테스트 대상을 조사하고 반사 된 빛의 양을 프로그래밍 표준과 비교, 분석 및 판단하는 것입니다.이 절에서는 리버스 용접 후의 AOI를 예로 들 수 있습니다.환류 후의 AOI는 일반적으로 2D AOI와 3D AOI로 나뉜다.

2D AOI는 수직 카메라를 사용하여 색상과 높은 밝기의 방법으로 용접점의 품질을 판단합니다.일반적인 제품은 그림 6-10과 같이 Omron VT-WIN입니다.기계가 작동할 때 빨간색, 녹색 및 파란색 루프 조명은 회로 기판을 밝히기 위해 다른 높이에 있습니다.컬러 카메라는 그림 6-11과 같이 회로 기판 이미지를 추출하기 위해 원형 조명의 중심선에 수직으로 설치됩니다.적색광은 다른 두 광선보다 기판 표면에서 더 높은 위치에 있기 때문에 기판 표면에 비해 입사각이 더 크다.평면에 비친 빛은 바로 위의 카메라 방향에서 반사되고 용접물 표면에 비친 빛은 바로 위에서 반사되지 않습니다.따라서 평면 부분의 경우 빨간색 영역이 카메라에 스냅됩니다.적색광의 원리와 마찬가지로 녹색 영역은 카메라가 포착한 약간 기울어진 용접재 표면이고, 파란색 영역은 카메라가 촬영한 급격히 기울어진 용접재 면이다.이렇게 하면 색상 밝기 모드를 통해 3D 용접점의 모양을 2D 컬러 이미지로 변환하고 이미지 처리를 통해 특정 수학 모델과 결합하여 추가 처리를 수행하여 용접점의 품질을 검사할 수 있습니다.

3D AOI는 각도 카메라를 추가하면서 수직 카메라를 사용합니다.수직 카메라가 위에서 아래를 볼 때 각도 카메라는 동시에 측면에서 용접점 이미지를 관찰하여 마치 수동으로 눈으로 검사하는 것과 같다.부분적인 디테일을 보기 위해서는 일반적으로 빛과 시야각을 조정해야 한다.따라서 3D AOI는 더욱 강력한 장애 감지 기능을 제공합니다.예를 들어, PLCC 장비의 용접 품질을 테스트할 때 3D AOI의 장점을 충분히 보여줄 수 있습니다.3D AOI의 조명 시스템은 독립적으로 제어 가능한 발광 다이오드 배열을 광원으로 사용합니다.발광 다이오드는 정확한 원형 배열에 배열되어 있으며, 모든 발광 다이오드는 시야에 집중되어 있다.안쪽 동그라미에 가까울수록 빛이 수직 각도에 가까워지고 바깥쪽 동그라미에 가까울수록 조명 각도가 기울어진다. 이 다이오드는 최적의 조명 텍스처, 각도, 방향, 밀도를 위해 프로그래밍 제어가 가능하다.각 검사 화면에서 조명의 각도, 방향 및 밝기를 조정하여 검사의 고유한 요구 사항을 충족할 수 있습니다.Teradyne Optima 7300 AOI는 하나의 수직 카메라와 4개의 각도 카메라를 사용하여 감지 시스템을 구성하는 전형적인 3D AOI입니다.

LED 조명 패치 처리 008

2. 분석 알고리즘

서로 다른 A0I 소프트웨어와 하드웨어 디자인은 그 자체의 특징을 가지고 있다.일반적으로 분석 판단 알고리즘은 설계 규칙 검사(DRC) 방법과 패턴 인식 방법 등 두 가지 유형으로 나눌 수 있다.

DRC 메서드는 특정 규칙에 따라 패턴을 검사합니다.예를 들어, 모든 연결은 용접점을 기준으로 해야 하며 모든 지시선 너비와 간격이 지정된 값보다 작지 않아야 합니다.이 알고리즘에 기반한 용접 브리지 검사 이미지는 PCB 보드 용접의 디지털 이미지를 추출한 후 용접 디스크 간 영역 용접의 모양에 따라 브리지 여부를 판단한다.일정한 민감도에서 측정된 용접 모양이 미리 설정된 경고선을 초과하면 브리지로 간주됩니다.DRC 방법은 알고리즘상 피검도형의 정확성을 보장하는 특징을 가지고 있으며, 상응하는 A0I 시스템은 제조하기 쉽고, 알고리즘 논리는 고속 처리를 실현하기 쉽고, 프로그램 편집량이 적으며, 데이터 사용 공간이 적다.그러나 이 방법은 경계를 결정하는 능력이 매우 약하기 때문에 일반적으로 경계의 위치를 결정하는 특정한 방법을 설계해야 한다.패턴 인식 방법은 AOI 시스템에 저장된 디지털 이미지를 실제 검사 이미지와 비교하여 검사 결과를 얻습니다.예를 들어, PCBA 회로를 테스트할 때 컴퓨터 보조 설계 모델에 따라 테스트 파일(표준 디지털 이미지)과 테스트 대기 파일(실제 디지털 이미지)을 비교합니다.이 원리를 이용해 조립된 PCB에 대해 품질 검사를 한다.이 방법의 검측 정밀도는 사용하는 표준 이미지, 해상도 및 검측 프로그램에 따라 더 높은 검측 정밀도를 실현할 수 있지만, 수집 데이터량이 많고 실시간 데이터 처리에 대한 요구가 높은 특징을 가지고 있다.이미지 인식 방법은 DRC의 디자인 원리를 디자인 데이터로 대체하기 때문에 실용적인 장점이 뚜렷하다.