Dans le processus de fabrication de la technologie de montage en surface (SMT), l'inspection optique automatisée (AOI) est une étape cruciale pour garantir la qualité du soudage et la cohérence de l'assemblage. Pour tirer pleinement parti de l'efficacité de l'AOI dans la production réelle, en plus de s'appuyer sur les performances matérielles de l'équipement, il est essentiel de maîtriser une série de techniques pratiques pour améliorer la précision de l'inspection, réduire les taux de fausses alarmes et accélérer la gestion des anomalies.
Premièrement, la sélection et la combinaison appropriées des modes de source lumineuse constituent une technique fondamentale pour améliorer la qualité de l’imagerie. Différents défauts présentent des caractéristiques très différentes dans différentes conditions d'éclairage. Par exemple, pour les joints de soudure présentant une mauvaise soudure ou un mouillage insuffisant, un éclairage annulaire à faible angle - peut être utilisé pour améliorer le contraste des contours ; pour les caractéristiques sphériques et l'interférence d'ombre des billes de soudure BGA, la lumière coaxiale ou la lumière diffuse doivent être combinées pour réduire la réflexion ; lors de l'inspection des caractères et des marquages de polarité, la lumière incidente verticale peut être utilisée pour obtenir des limites claires. Une commutation et une combinaison habiles de sources lumineuses peuvent mettre en évidence efficacement les caractéristiques des défauts et éviter les détections manquées et les faux jugements.
Deuxièmement, la création du pochoir et l'étalonnage de la ligne de base doivent être précis jusqu'à la version du PCB et les différences entre les panneaux. L'expérience montre que l'utilisation directe d'un pochoir générique peut déclencher de fausses alarmes de défaut en raison de différences dans la taille des tampons, l'espacement ou la sérigraphie environnante. Des procédures de test spécifiques doivent être établies pour différents modèles de produits, et un étalonnage multi-point doit être effectué à l'aide d'échantillons standard avant la mise en œuvre afin de garantir une correspondance précise du système de coordonnées et du grossissement, garantissant ainsi la comparabilité et la répétabilité des données de mesure.
Troisièmement, les paramètres de seuil doivent trouver un équilibre entre sensibilité et spécificité. La recherche aveugle d'un taux de détection élevé entraînera une erreur d'étiquetage d'un grand nombre de joints de soudure normaux, augmentant ainsi la charge de réinspection-. La clé est d'abord de collecter un certain nombre d'images d'échantillons positives et négatives, d'analyser les différences d'échelle de gris, de forme et de texture entre les défauts et les bons produits, puis d'affiner -les paramètres de seuil étape par étape, en vérifiant l'effet via de petits essais par lots-, en se rapprochant progressivement de la fenêtre de détection optimale.
Quatrièmement, l'utilisation judicieuse des fonctions multi-vues et de grossissement local peut améliorer la fiabilité de la détection dans les zones complexes. Pour les zones difficiles telles que les broches de connecteur, les QFP à pas fin ou les réseaux RC densément remplis, une zone de détection locale distincte et une analyse à plus haute résolution peuvent être définies pour éviter de manquer des défauts détaillés en raison des limitations de résolution dans l'analyse globale.
Cinquièmement, établissez des habitudes pour la classification, les statistiques et l'analyse des tendances des données sur les défauts. En catégorisant les défauts selon leur type, leur emplacement et leur moment d’apparition, les points faibles du processus peuvent être rapidement identifiés. Par exemple, une augmentation du pontage pendant une certaine période peut indiquer une pression anormale de la raclette, et un mauvais alignement fréquent dans une zone spécifique peut être lié à l'usure des buses de la machine de prélèvement-et-de placement. La liaison des données avec des sources telles que SPI et la machine de sélection-et-de placement pour former une boucle de rétroaction-en boucle fermée améliore considérablement la nature ciblée des améliorations des processus.
Enfin, le renforcement de la formation des opérateurs sur l'identification d'images de défauts typiques et l'établissement de procédures concises de ré-inspection et de traitement peuvent éviter les retards de production dus à des alarmes mal interprétées. En combinant ces techniques, l'inspection optique automatisée SMT intercepte non seulement avec précision les défauts, mais les transforme également en une source d'informations efficace pour l'optimisation des processus, offrant ainsi une solide garantie d'une fabrication de haute-qualité.