PCB ညီလာခံတွင် မတူညီသော ပြဿနာများစွာ ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။ ၎င်းတို့တွင် အစိတ်အပိုင်းများ ပျောက်ဆုံးနေခြင်း၊ ရွှေ့ပြောင်းထားသော သို့မဟုတ် လိမ်ထားသော ဝါယာကြိုးများ၊ မှားယွင်းသော အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုခြင်း၊ ဂဟေမလုံလောက်ခြင်း၊ အလွန်အမင်းထူသော အဆစ်များ၊ ကွေးထားသော IC တံများနှင့် စိုစွတ်မှုမရှိခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤချို့ယွင်းချက်များကို ဖယ်ရှားရန်၊ တပ်ဆင်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများကို ဂရုတစိုက်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော်၊ အစိတ်အပိုင်းများသည် နှစ်များတစ်လျှောက် အလွန်သေးငယ်လာပြီး ရှုပ်ထွေးသောချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေရန် 3D AOI ကို အသုံးပြုပါသည်။
2D AOI သည် အရောင်ခြားနားမှုနှင့် မီးခိုးရောင်စကေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို အသုံးပြုကာ အစိတ်အပိုင်းများကို စစ်ဆေးရန် အစီအစဥ်ပုံရိပ်ပေါ်တွင် မှီခိုနေသော်လည်း 3D AOI သည် အမြင့်မြေပုံများနှင့် ထုထည်ဒေတာကိုဖမ်းယူရန်အတွက် အဆင့်မြင့် 3D ပုံရိပ်မော်ဂျူးများ (ဥပမာ၊ DLP ပရိုဂျက်တာတစ်လုံးတည်း + ထောင့်ပေါင်းစုံကင်မရာများ) ကို အသုံးပြုပါသည်။ သိသာထင်ရှားသော အားသာချက်မှာ 3D AOI သည် သာမန်မျက်စိဖြင့်မမြင်နိုင်သော ချို့ယွင်းချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည် (ဥပမာ- ချိတ်ဆက်ကိရိယာများ သို့မဟုတ် capacitors များကဲ့သို့ မြင့်မားသောအစိတ်အပိုင်းများအောက်တွင်)၊ စစ်ဆေးရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် ချော်လဲသွားသည့် ချို့ယွင်းချက်အရေအတွက်ကို လျှော့ချနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျနိုင်ပါသည်။
မတူညီသော ရှုထောင့်မှ ပုံများစွာကို ရိုက်ယူသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ပိုမိုတိကျပါသည်။ 3D AOI စက်သည် ၎င်းစစ်ဆေးထားသော PCB နှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အသုံးပြုပြီး ၎င်းနှင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲထားသည့် ပုံကြမ်းဖြစ်သည်။ ထို့နောက် ၎င်းသည် တည်နေရာ၊ အတိုင်းအတာ တိုင်းတာခြင်းနှင့် အစိတ်အပိုင်းများ လွဲမှားခြင်းအပါအဝင် ကွဲလွဲမှုများကို အစီရင်ခံသည်။
3D AOI သည် အဆင့်မြင့်ကဏ္ဍများအတွက် အရေးကြီးသည်-
မော်တော်ယာဥ်- ဘေးကင်းရေး-အရေးပါသော PCBs (ဥပမာ ADAS မော်ဂျူးများ) အတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အာမခံသည်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာများ- စိုက်နိုင်သော အီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်းများတွင် ဂဟေဆက်ခိုင်မာမှုကို သက်သေပြသည်။
အာကာသယာဉ်- ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမြင့်မားသော စည်းဝေးပွဲများအတွက် IPC Class 3 စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီသည်။
၎င်းတို့၏ PCBA အချို့သည် ရှုပ်ထွေးပြီး သိပ်သည်းဆမြင့်မားသောကြောင့် စမတ်ဖုန်းများ၊ တက်ဘလက်များ၊ စမတ်နာရီများ၊ AR မျက်မှန်များ၊ အီလက်ထရွန်းနစ်ထိန်းချုပ်ယူနစ်များနှင့် ယာဉ်များ၊ နှလုံးခုန်နှုန်းထိန်းကိရိယာများ၊ အာရုံကြောလှုံ့ဆော်ပေးသည့်စနစ်များ၊ ခရီးဆောင်မော်နီတာများ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး အလိုအလျောက်စနစ်ထိန်းချုပ်မှု modules၊ 5G အခြေစိုက်စခန်းများ၊ optical-PC ဆက်သွယ်ရေးကိရိယာများ အစရှိသည်တို့ လိုအပ်ပါသည်။ သိပ်သည်းဆမြင့်သော အစိတ်အပိုင်းများသည် 01005 အထုပ်အစိတ်အပိုင်းများ (0.4mm × 0.2mm) ကဲ့သို့သော မိုက်ခရိုစကေးအစိတ်အပိုင်းများကဲ့သို့သော BGA/LGA ဂဟေဘောလုံးချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေရန် 3D AOI ကို အသုံးပြုရပါမည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူများအတွက် တိကျသေချာသော ထုတ်ကုန်များကို ထုတ်လုပ်ရန် စွမ်းရည်ရှိသည်။ ကုန်ထုတ်လုပ်မှု ထူးချွန်မှုရရှိရန် မဟာဗျူဟာမြောက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတစ်ခုအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ PCB စည်းဝေးပွဲများ၏ အရည်အသွေးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် 3D AOI စက်များကို အသုံးပြုပါသည်။
3D AOI ၏တန်ဖိုးသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းများအတွက် ချွတ်ယွင်းချက်ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းထက် ကျော်လွန်ပါသည်။
လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
1. ဂဟေထည့်သည့် ပမာဏ၊ အမြင့်နှင့် ကျဆင်းမှုကို တိုင်းတာပြီး stencil printers (ဥပမာ၊ stencil pressure သို့မဟုတ် squeegee speed ကို ချိန်ညှိခြင်း) သည် batch-level ဂဟေချွတ်ယွင်းချက်များကို ကာကွယ်ရန် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်ချက်ပေးသည်။
2. PCB အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို စစ်ဆေးပါ။ အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုအတွက် စွယ်စုံသုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
3. Multi-product detection ကို ပံ့ပိုးပေးသည် (ဥပမာ- TV motherboards မှ power adapter PCBs သို့ပြောင်းခြင်း) သည် <5 မိနစ်ကြာသည့် switch time ဖြင့် high-mix, low-volume trends နှင့် ချိန်ညှိပေးပါသည်။
4. ရောစပ်ထားသော THT (အပေါက်) နှင့် SMT ဘုတ်များကို ထောက်လှမ်းပါ။
5. ဘုတ်၏ နှစ်ဖက်စလုံးကို တစ်ကြိမ်တည်းကြည့်ပါ၊ ပိုမြန်ပြီး ပိုထိရောက်သည်။
ကုန်ကျစရိတ်ထိန်းချုပ်ရေး
1. SMT အဆင့်တွင် ဂဟေပြဿနာများ (vs. နောက်ပိုင်းတွင် စုဝေးခြင်း) သည် ဘုတ်တစ်ခုလျှင် ပြန်လည်ပြုပြင်စရိတ် 70% လျှော့ချသည် (အရံအကာများ/ကြိုးများ ဖြုတ်ထားရန် မလိုအပ်ပါ)။
2. စွမ်းအင်အညစ်အကြေးများကို 15-25% ဖြတ်တောက်ပြီး reflow မီးဖိုများတွင် အပူဓာတ်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်သည်။
3. စားသုံးသူအီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းများအတွက် ပြန်အမ်းနှုန်းကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ရောင်းချပြီးနောက် ကုန်ကျစရိတ်များကို သက်သာစေပြီး လိုက်နာမှုအန္တရာယ်များကို ရှောင်ရှားသည်။
Data-driven ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း။
၎င်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်ဆိုင်ရာပြဿနာများ (ဥပမာ၊ ကောက်နေရာစက်များတွင် နော်ဇယ်ဝတ်ဆင်မှု၊ ကွဲလွဲနေသောမီးဖိုမှ ကွဲလွဲချက်များ) ကိုရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ၎င်းသည် ချို့ယွင်းချက်အမျိုးအစားများ (ဥပမာ၊ အအေးခံဂဟေ၊ မှားယွင်းမှု) ကို အလိုအလျောက် ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။
စာတိုက်အချိန်- မတ်လ ၃၁-၂၀၂၅