При сборке печатных плат может возникнуть множество различных проблем. К ним относятся отсутствующие компоненты, смещенные или скрученные провода, использование неправильных компонентов, недостаточная пайка, чрезмерно толстые соединения, изогнутые выводы ИС и отсутствие смачивания. Для устранения этих дефектов необходим тщательный осмотр собранных и спаянных компонентов. Однако за последние годы компоненты стали чрезвычайно маленькими, и для поиска сложных дефектов используется 3D AOI.
В то время как 2D AOI полагается на плоскостную визуализацию для проверки компонентов, используя цветовой контраст и анализ оттенков серого, 3D AOI использует передовые модули 3D-визуализации (например, один DLP-проектор + многоракурсные камеры) для захвата карт высот и объемных данных. Очевидным преимуществом является то, что 3D AOI может определять дефекты, которые не видны невооруженным глазом (затененные области, например, под высокими компонентами, такими как разъемы или конденсаторы), уменьшая количество дефектов, которые проскальзывают в процессе проверки, и может быть более точным.
Они гораздо точнее, поскольку делают несколько снимков с разных углов. Машина 3D AOI использует программное обеспечение для сравнения проверяемой ею печатной платы с запрограммированной ею схемой. Затем она сообщает о любых несоответствиях, включая местоположение, измерение размеров и несоосность компонентов.
3D AOI имеет решающее значение для передовых секторов:
Автомобильная промышленность: обеспечивает надежность критически важных для безопасности печатных плат (например, модулей ADAS)
Медицинские приборы: проверяет целостность припоя в имплантируемой электронике.
Авиакосмическая промышленность: соответствует стандартам IPC Class 3 для высоконадежных узлов.
Некоторые из их печатных плат сложны и имеют высокую плотность, что может создавать риски скрытых дефектов, например, смартфоны, планшеты, умные часы, очки дополненной реальности, электронные блоки управления и передовые системы помощи водителю в транспортных средствах, кардиостимуляторы, нейростимуляторы, портативные мониторы, модули управления промышленной автоматикой, базовые станции 5G, оптическое коммуникационное оборудование и т. д. Печатные платы в тех отраслях, где требуются микромасштабные или высокоплотные компоненты, должны использовать 3D AOI для обнаружения дефектов шариков припоя BGA/LGA, таких как микромасштабные компоненты, такие как компоненты корпуса 01005 (0,4 мм × 0,2 мм).
У нас есть возможность производить эти высокоточные продукты для клиентов. И в качестве стратегических инвестиций в достижение производственного совершенства мы используем 3D AOI-машины для повышения качества и эффективности наших сборок печатных плат.
Ценность 3D AOI выходит за рамки обнаружения дефектов и включает оптимизацию процессов, контроль затрат и принятие решений на основе данных.
Оптимизация процесса
1. Измеряет объем, высоту и осадку паяльной пасты, предоставляя обратную связь в реальном времени для трафаретных печатников (например, регулируя давление трафарета или скорость ракеля) для предотвращения дефектов пайки на уровне партии.
2. Проверка различных типов печатных плат. Это универсальный инструмент для проверки качества.
3. Поддерживает обнаружение нескольких продуктов (например, переключение с материнских плат телевизоров на печатные платы адаптеров питания) со временем переключения <5 минут, что соответствует тенденциям в области широкого ассортимента и малых объемов.
4. Обнаруживает смешанные платы THT (сквозной монтаж) и SMT.
5. Смотрит на обе стороны доски одновременно, быстрее и эффективнее.
Контроль затрат
1. Выявляет проблемы пайки на этапе поверхностного монтажа (по сравнению с постсборочным), снижает затраты на доработку платы на 70% (не требуется разборка корпусов/кабелей).
2. Оптимизирует температурное профилирование в печах оплавления, сокращая потери энергии на 15–25%.
3. Сокращение количества возвратов бытовой электроники позволяет сэкономить послепродажные расходы и избежать рисков несоответствия требованиям.
Принятие решений на основе данных
Он может автоматически определять пространственно-временное распределение типов дефектов (например, холодная пайка, несоосность), чтобы точно определять проблемы процесса (например, износ сопла в подъемно-транспортных машинах, аномалии печи оплавления).
Время публикации: 31 марта 2025 г.