Andererseits werden weiterhin etablierte Bauteilgrößen verwendet. Insbesondere im Automobilsektor bilden große Bauteile, wie beispielsweise bestimmte Steckverbinder, das Rückgrat etablierter Industriestandards, die seit Generationen Bestand haben. Folglich nimmt die Bandbreite und Vielfalt der von den Maschinen zu verarbeitenden Bauteilgrößen stetig zu.
Die Produktion von Multilayer-Leiterplatten ist kostengünstiger denn je, und ihre Verwendung nimmt zu, da Entwickler alle Möglichkeiten ausschöpfen, um die Produktabmessungen zu miniaturisieren. SMD-Bauteile werden immer weiter auseinander platziert, was größere Herausforderungen an die Beleuchtung mit sich bringt, beispielsweise durch Schattenbildung.
Mit zunehmender Komplexität der Bestückung weist jede Leiterplatte zudem mehr zu prüfende Merkmale auf. Um dem zu begegnen, können Inspektionsalgorithmen verbessert und optimiert werden, um die Leistungssteigerungen der neuesten Prozessoren optimal zu nutzen. Die Integration von KI in diese Prozessoren ist eine vielversprechende neue Entwicklung, die die Anomalieerkennung deutlich verbessern und beschleunigen kann.
Darüber hinaus sind Verbesserungen, die den Einsatz von AOI-Systemen erleichtern, wichtig, um die Genauigkeit und Produktivität der Programme zu steigern.
Überwindung historischer Herausforderungen
: Um auch bei immer kleineren Bauteilgrößen eine hohe Bildqualität zu gewährleisten, ist die Optimierung von Beleuchtung, Kameraauflösung und Objektiveigenschaften entscheidend. Im neuesten YRi-V 3D-AOI-System kombiniert Yamaha eine 12-MP-Kamera mit einer verbesserten 5-µm-Objektivoption (Abbildung 1) sowie 12-µm- und 7-µm-Objektiven. Bei der Hochgeschwindigkeitsprüfung von SMD-Baugruppen ermöglicht das hochauflösende Objektiv die Inspektion selbst kleinster Teile bis hin zur Größe eines SMD-0201-Chips. Es arbeitet mit dem neuen koaxialen Beleuchtungssystem des YRi-V zusammen, das speziell für die Erkennung kleinster Defekte entwickelt wurde. Dieses koaxiale Licht kann für automatisierte Abläufe bis hin zur Einzelschrittprüfung konfiguriert werden. So kann das YRi-V Defekte wie Kratzer und Risse in Bauteilen wie z. B. WLCSP-Bauteilen (Wafer-Level Chip Scale Encapsulated) mit glänzender, reflektierender Oberfläche erkennen.
Abbildung 1. Das hochauflösende Objektiv ermöglicht die klare Erfassung kleinster Details.
Zusätzlich zur höheren Auflösung des 5-µm-Objektivs wurde das Bildverarbeitungssystem mit Grafikprozessoren (GPUs) der neuesten Generation optimiert. Dadurch konnte die Inspektionszykluszeit um 60–100 % verkürzt werden. Die Kombination aus verbessertem Objektiv und optimierter Verarbeitungstechnologie führt zu einer gleichzeitigen Steigerung von Inspektionsauflösung und Durchsatz.
Kleinere Bauteilgrößen sind jedoch nur ein Aspekt der Herausforderungen moderner Leiterplattendesigns. Da Leiterplattenentwickler die kostengünstige Mehrlagenfertigung nutzen, um mehr Funktionen auf kleineren Leiterplatten unterzubringen, werden die Bauteile mit jeder neuen Produktgeneration weiter auseinander platziert.
Mehrlagen-Leiterplatten bieten zwar spannende neue Möglichkeiten für Entwickler, stellen aber auch eine Herausforderung für die Inspektion dar. Insbesondere kleine Bauteile wie SMD-Chips können, wenn sie neben größeren Bauteilen platziert werden, tote Winkel erzeugen und so die Sicht auf die I/O-Pins und zugehörigen Lötpads der größeren Bauteile behindern. Umgekehrt können größere Bauteile Schatten auf kleinere Komponenten werfen, beispielsweise auf dazwischenliegende SMD-Chips. Dadurch wird die Beurteilung von Lötanschlüssen, Oberflächenmarkierungen und Polarität erschwert.
Neue Funktionen, darunter ein 8-Wege-Projektor (Abbildung 2), der im Yamaha YRi-V-System verfügbar ist, beheben diese Probleme nun effektiv. Der maximale Messabstand wurde zudem auf 25 mm erweitert. Der verbesserte Projektor eliminiert Schatten, indem er eine gleichmäßige Ausleuchtung aller Elemente im Sichtfeld gewährleistet. Die erweiterten Messmöglichkeiten erlauben eine detaillierte Prüfung von Bauteilen unterschiedlichster Größe.
Abbildung 2. Verbesserte Beleuchtung beseitigt Schatten und tote Winkel.
KI-gestützte AOI:
Die GPU-Leistung der nächsten Generation ermöglicht zwar eine schnellere Bildverarbeitung und Fehlererkennung, doch künstliche Intelligenz (KI) bzw. maschinelles Lernen wird der AOI – wie in vielen anderen Bereichen der Industrie- und Konsumtechnologie – bahnbrechende neue Möglichkeiten eröffnen.
Yamahas YRi-V-System, das diesen Trend anführt, hat wichtige neue KI-basierte Funktionen eingeführt, die die Einrichtung und Bedienung der Geräte vereinfachen. Dazu gehört der automatische Abgleich von Bauteilbibliotheken. Mithilfe von Deep Learning werden Bauteiltypen aus Bildern identifiziert, um die optimale Bauteilbibliothek automatisch auszuwählen. Darüber hinaus unterstützt KI die 3D-Bauteilvermessung, um Daten für Bauteile zu generieren, die in keiner bestehenden Bibliothek vorhanden sind. Schließlich analysiert KI die aufgenommenen Bilder und hilft, deren Genauigkeit zu bestimmen. Dies kombiniert die Sicherheit maschineller Verfahren mit der Flexibilität der menschlichen Sichtprüfung und führt zu einer schnellen, präzisen und reproduzierbaren Gut/Schlecht-Bewertung.
Vier-Winkel-Inspektion und Algorithmen
: Lötfehler stellen traditionell die größte Herausforderung für AOI-Systeme dar. Einige Fehler, wie beispielsweise Lötbrücken, die entstehen, wenn das Lot nicht richtig an den Bauteilanschlüssen haftet, sind mit herkömmlichen Geräten und Verfahren bekanntermaßen schwer zu erkennen. Auch Lötbrücken lassen sich oft nicht sicher identifizieren.
Yamahas Vierwinkel-Inspektionskameras haben dazu beigetragen, diese Herausforderungen zu meistern, indem sie Bilder aus schrägen Winkeln aufnehmen und so ein vollständiges Bild jeder Inspektionsstelle ermöglichen. Das YRi-V-System rüstet diese Kameras mit einer 20-Megapixel-Auflösung auf, um noch feinere Details zu erfassen. In Kombination mit der verbesserten Kamera nutzen optimierte 4D-Inspektionsalgorithmen die erweiterten Bildinformationen, um die Erkennung von Problemen wie Lötbrücken und Lötbrücken zu verbessern.
Programm- und Softwaregenerierung:
Einige AOI-Systeme erzielen optimale Ergebnisse, wenn sie in die Produktionslinie mit anderen Geräten integriert sind, die dieselbe Softwareplattform verwenden. Ein offenerer Ansatz, wie er von Yamaha verfolgt wird, ermöglicht es Anwendern, das volle Potenzial ihres AOI-Systems auszuschöpfen, indem sie mit beliebigen Geräten in der Produktionslinie arbeiten. Insbesondere die schnelle Programmgenerierung ist mit Yamahas Open-Source- und lizenzfreier YSUP-Software möglich.
Die umfassende YSUP-Software kann Inspektionsdaten direkt aus CAD/CAM- oder YGX-Dateien konvertieren und unterstützt standardmäßig auch Gerber-Daten. Darüber hinaus kann die YSUP-Funktionalität der Offline-Programmiersoftware YRi-V AOI-Programme aus ODB++-Daten erstellen, ohne dass eine YGX-Datei erforderlich ist. Ist die Leiterplattenvorlage in den ODB++-Daten vorhanden, kann sie als vereinfachtes Bild importiert werden, um die Positionierung neuer Bauteile an der Offline-Programmierstation zu erleichtern. Dadurch entfällt für die Programmierer die Notwendigkeit, das AOI-System der Fabrik zum Scannen der Leiterplatte und Erstellen eines Vorlagenbildes zu bedienen, wodurch Produktionsunterbrechungen vermieden werden.
Die Software generiert und zeigt automatisch virtuelle Bilder der Leiterplatte an, ohne dass spezielle Fachkenntnisse erforderlich sind. Zu den weiteren automatisierten Funktionen gehört die Erkennung von Durchsteckbauteilen mit der Möglichkeit, entsprechende Inspektionsdaten zu generieren. Neue Funktionen ermöglichen zudem Datenanpassungen, wie die automatische Erkennung von Inspektionsbereichen basierend auf Bauteilformen und Pad-Positionen. Dies erhöht den Bedienkomfort und macht Inspektionsrahmen überflüssig. Außerdem ermittelt die Software automatisch die Beleuchtungsparameter, um eine optimale Ausleuchtung zu gewährleisten und so Ausprobieren und die Abhängigkeit von der Benutzererfahrung zu minimieren. Die automatische Positionskorrektur, basierend auf dem Ausmaß der Bauteilfehlausrichtung, minimiert den Bedienereingriff zusätzlich. Zusammen können diese Funktionen die Dateneinrichtungszeiten um bis zu 50 % reduzieren.
Fazit:
Führende Elektronikhersteller benötigen heute ein AOI-System (Applied Optical Image), um ihre Produktivität weiter zu steigern. Lösungen sind für altbekannte Herausforderungen wie schwer erkennbare Defekte erforderlich. Darüber hinaus müssen moderne AOI-Systeme auch den Herausforderungen neuer Technologien, wie z. B. dicht bestückten Multilayer-Leiterplatten, gerecht werden.
Neueste Bildverarbeitungstechnologien sowie innovative Verfahren wie maschinelles Lernen sind notwendig, um die Fehlererkennung zu verbessern und Bildanalyse und Programmierung zu beschleunigen. Die neue Generation von AOI-Systemen bietet zudem eine überlegene Mehrwinkelbeleuchtung, eine höhere Bildauflösung und benutzerfreundliche Software für Einrichtung und Verwaltung und rüstet Anwender damit für zukünftige Herausforderungen.
