Пры зборцы друкаванай платы можа ўзнікнуць мноства розных праблем. Да іх адносяцца адсутныя кампаненты, зрушаныя або скрыўленыя правады, выкарыстанне няправільных кампанентаў, недастатковая пайка, празмерна тоўстыя злучэнні, пагнутыя кантакты мікрасхемы і адсутнасць змочвання. Каб ліквідаваць гэтыя дэфекты, неабходна старанна праверыць сабраныя і прыпаяныя кампаненты. Аднак з гадамі кампаненты сталі надзвычай малымі, і для пошуку складаных дэфектаў выкарыстоўваецца 3D-аналіз аб'ёмнай прасторы (AOI).
У той час як 2D AOI абапіраецца на планарную візуалізацыю для праверкі кампанентаў з выкарыстаннем каляровага кантрасту і аналізу ў адценнях шэрага, 3D AOI выкарыстоўвае перадавыя модулі 3D-візуалізацыі (напрыклад, адзін DLP-праектар + шматвугольныя камеры) для атрымання карт вышынь і аб'ёмных дадзеных. Відавочная перавага заключаецца ў тым, што 3D AOI можа выяўляць дэфекты, нябачныя няўзброеным вокам (зацененыя ўчасткі, напрыклад, пад высокімі кампанентамі, такімі як раздымы або кандэнсатары), што памяншае колькасць дэфектаў, якія праслізгваюць падчас працэсу праверкі, і дазваляе дасягнуць большай дакладнасці.
Яны значна больш дакладныя, бо робяць некалькі здымкаў з розных ракурсаў. 3D-машына AOI выкарыстоўвае праграмнае забеспячэнне для параўнання друкаванай платы, якую яна правярае, са схемай, з дапамогай якой яна была запраграмавана. Затым яна паведамляе пра любыя разыходжанні, у тым ліку пра месцазнаходжанне, вымярэнні памераў і няправільнае выраўноўванне кампанентаў.
3D AOI мае вырашальнае значэнне для развітых сектараў:
Аўтамабільная прамысловасць: Забяспечвае надзейнасць крытычна важных для бяспекі друкаваных плат (напрыклад, модуляў ADAS)
Медыцынскія прылады: правярае цэласнасць паяння ў імплантаванай электроніцы.
Аэракасмічная прамысловасць: адпавядае стандартам IPC класа 3 для высоканадзейных вузлоў.
Некаторыя з іх друкаваных плат складаныя і маюць высокую шчыльнасць, што можа ствараць схаваныя рызыкі дэфектаў, такія як смартфоны, планшэты, разумныя гадзіннікі, акуляры дапоўненай рэальнасці, электронныя блокі кіравання і перадавыя сістэмы дапамогі кіроўцу ў транспартных сродках, кардыястымулятары, нейрастымулятары, партатыўныя маніторы, модулі кіравання прамысловай аўтаматызацыяй, базавыя станцыі 5G, абсталяванне аптычнай сувязі і г.д. У тых галінах прамысловасці, якія патрабуюць мікрамаштабных або высокашчыльных кампанентаў, друкаваныя платы павінны выкарыстоўваць 3D AOI для выяўлення дэфектаў шарыкаў прыпою BGA/LGA, такіх як мікрамаштабныя кампаненты, такія як кампаненты корпуса 01005 (0,4 мм × 0,2 мм).
Мы маем магчымасць вырабляць гэтыя высокадакладныя вырабы для кліентаў. І ў якасці стратэгічнай інвестыцыі ў дасягненне высакаякаснай вытворчасці мы выкарыстоўваем 3D-машыны AOI для павышэння якасці і эфектыўнасці нашых зборак друкаваных плат.
Каштоўнасць 3D AOI выходзіць за рамкі выяўлення дэфектаў і ўключае аптымізацыю працэсаў, кантроль выдаткаў і прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных.
Аптымізацыя працэсаў
1. Вымярае аб'ём, вышыню і асадку паяльнай пасты, забяспечваючы зваротную сувязь у рэжыме рэальнага часу для трафарэтных прынтараў (напрыклад, рэгулюючы ціск трафарэта або хуткасць ракеля) для прадухілення дэфектаў паяння на ўзроўні партыі.
2. Праверце розныя тыпы друкаваных плат. Гэта універсальны інструмент для праверкі якасці.
3. Падтрымлівае выяўленне некалькіх прадуктаў (напрыклад, пераключэнне з матчыных плат тэлевізара на друкаваныя платы адаптараў харчавання) з часам пераключэння <5 хвілін, што адпавядае тэндэнцыям высокага спажывання і нізкага аб'ёму.
4. Выяўляе змешаныя платы тыпу THT (скразныя) і SMT.
5. Аглядае абодва бакі дошкі адначасова, хутчэй і больш эфектыўна.
Кантроль выдаткаў
1. Выяўляе праблемы з пайкай на этапе паверхневага мантажу (у параўнанні з паслязборкай), што зніжае выдаткі на пераробку платы на 70% (не патрабуецца разборка корпусаў/кабеляў).
2. Аптымізуе тэрмічнае прафіляванне ў печах паплавлення, скарачаючы страты энергіі на 15–25%.
3. Зніжэнне ўзроўню вяртання бытавой электронікі дазваляе зэканоміць выдаткі на пасляпродажнае абслугоўванне і пазбегнуць рызык, звязаных з невыкананнем патрабаванняў.
Прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных
Ён можа аўтаматычна вызначаць прасторава-часавыя размеркаванні тыпаў дэфектаў (напрыклад, халодная пайка, няправільнае сумяшчэнне), каб вызначыць праблемы працэсу (напрыклад, знос соплаў у машынах тыпу «захоп і ўстаноўка», анамаліі печы паяння.
Час публікацыі: 31 сакавіка 2025 г.