另一方面，既定的元件尺寸仍然被广泛使用。尤其是在汽车行业，大型元件（例如某些类型的连接器）是代代相传的行业标准的基石。因此，机器必须处理的元件尺寸范围和种类也在不断增加。
多层板的生产成本比以往任何时候都更低，随着设计人员竭尽所能缩小产品尺寸，多层板的应用也日益广泛。表面贴装元件之间的间距越来越大，这带来了更大的照明挑战，例如阴影。
此外，随着装配复杂性的增加，每块电路板上需要检测的特征也越来越多。为了应对这些挑战，可以改进和优化检测算法，以充分利用最新处理引擎带来的性能提升。将人工智能引入这些处理引擎是一项令人振奋的新进展，可以显著提高异常检测的效率和速度。
此外，改进自动化光学检测 (AOI) 设备的使用方法对于提高程序的准确性和生产效率也至关重要。
克服历史障碍
：为了确保在元件尺寸不断缩小的情况下仍能保持图像清晰度，优化照明、相机分辨率和镜头特性至关重要。在最新的 YRi-V 3D AOI 系统中，雅马哈除了提供 12µm 和 7µm 镜头外，还配备了 12MP 相机和增强型 5µm 镜头选项（图 1）。在高速检测表面贴装组件时，高分辨率镜头能够轻松检测最小的零件，例如 SMD 0201 芯片。它与 YRi-V 的新型同轴照明系统配合使用，该系统专为检测微小缺陷而设计。这种同轴光源可配置用于自动化流程，甚至可实现单步检测，使 YRi-V 能够识别晶圆级芯片封装 (WLCSP) 等具有光亮反射表面的元件中的划痕和裂纹等缺陷。
图 1. 高分辨率镜头能够清晰捕捉微小细节。
除了 5 µm 镜头的高分辨率外，图像处理子系统也采用了最新一代图形处理单元 (GPU) 芯片进行增强。这使得检测周期缩短了 60% 至 100%。改进的镜头和处理技术的结合，实现了检测分辨率和吞吐量的同步提升。
然而，更小的元件尺寸只是最新电路板设计带来的挑战之一。随着电路板设计人员利用经济实惠的多层制造技术在更小的印刷电路板上集成更多功能，每一代产品中元件在电路板表面的间距都在不断增大。
虽然多层电路板为设计人员提供了令人兴奋的新机遇，但也给检测带来了挑战。特别是，小型元件（例如 SMD 芯片）在放置在较大元件旁边时会形成盲区，阻碍对较大元件的 I/O 引脚和相关焊盘的清晰观察。相反，较大的元件可能会在较小的元件（例如放置在它们之间的SMD芯片）上投下阴影，从而妨碍对焊点、表面标记和极性的评估。
雅马哈YRi-V系统新增的8向投影仪（图2）等功能，有效解决了这些问题。最大测量距离也扩展至25毫米。改进后的投影仪通过确保视野内所有元件的均匀照明来消除阴影。扩展的测量能力使得在处理从最小到最大的各种尺寸元件时，都能进行近距离检测。
图 2. 增强型照明消除了阴影和盲区。
人工智能增强型 AOI：
虽然机器的下一代 GPU 性能实现了更快的图像处理和缺陷检测，但人工智能 (AI) 或机器学习有望为 AOI 带来颠覆性的新功能，正如它在工业和消费技术的许多其他方面所做的那样。
引领这一趋势的是雅马哈的 YRi-V 系统，它引入了重要的全新 AI 功能，有助于简化设备设置和操作。这些功能包括自动元件库匹配，它利用深度学习从图像中识别元件类型，从而自动选择最佳元件库。此外，AI 还用于辅助 3D 元件测量，以生成现有库中未包含的元件数据。最后，AI 还用于分析捕获的图像并帮助确定其准确性。这结合了机器的确定性和人类视觉检查的灵活性，从而实现快速、准确且可重复的合格/不合格判断。
四角度检测和算法
：一直以来，焊点缺陷都是 AOI 系统最难分析的缺陷。有些缺陷，例如焊料未能充分润湿元件端子而导致的“枕形焊点”缺陷，使用传统设备和方法很难检测。焊桥也难以准确识别。
雅马哈的四角度检测相机通过从倾斜角度拍摄图像，帮助克服了这些挑战，使系统能够捕捉到每个检测位置的完整图像。YRi-V 将这些相机升级为 2000 万像素，以捕捉更精细的细节。结合相机升级，改进的 4D 检测算法利用增加的图像信息，增强了对焊桥和“枕形焊点”缺陷等问题的检测。
程序和软件生成：
一些 AOI 系统在与运行相同软件平台的其他设备串联安装时性能最佳。而雅马哈采用的更开放的方法，允许用户通过与生产线上的任何类型的设备配合使用，充分发挥 AOI 系统的潜力。特别是，使用雅马哈的开源且免许可的 YSUP 软件可以快速生成程序。
功能全面的YSUP软件可以直接转换来自CAD/CAM或YGX的检测数据，并标配Gerber数据。此外，YRi-V离线编程软件的YSUP功能无需YGX文件即可从ODB++数据创建AOI程序。如果ODB++数据中包含PCB模板，则可以将其作为简化图像导入，以便使用离线编程工作站定位新元件。这样，编程人员无需控制工厂的AOI系统扫描PCB并创建模板图像，从而避免中断正常生产。
该软件无需任何专业知识即可自动生成并显示生产印刷电路板的虚拟图像。其他自动化功能包括检测所有通孔元件，并生成相应的检测数据。新增功能还允许进行数据调整，例如根据元件形状和焊盘位置自动检测检测区域。这提高了便利性，并省去了检测框。此外，该软件会自动确定照明参数设置，以确保最佳照明效果，最大限度地减少试错和对用户经验的依赖。基于元件错位量的自动位置校正功能可进一步减少操作员干预。这些功能结合起来，可将数据设置时间缩短高达 50%。
结论：
当今领先的电子组装商需要应用光学成像 (AOI) 系统来帮助他们持续提高生产效率。他们需要针对长期存在的挑战（例如难以识别的缺陷）寻找解决方案。此外，最新的 AOI 系统还必须应对新技术带来的挑战，例如高密度多层板。
现在需要最新的图像处理技术以及机器学习等前沿技术来增强缺陷检测能力，并加速图像分析和编程。新一代 AOI 系统还引入了卓越的多角度照明、更高的图像分辨率以及用于设置和管理的易用软件，使用户能够应对未来的挑战。
