Визуальный контроль дефектов печатных плат/сборок: как искусственный интеллект и 3D-зрение меняют «интеллектуальный глаз» в производстве электроники.

За крошечной печатной платой скрывается революция в визуальном контроле, точность которого измеряется в микрометрах.

В области производства электроники качество печатных плат (PCB) и их сборок (PCBA) напрямую определяет производительность и надежность электронных изделий. По мере того, как электронные устройства переходят к высокой плотности и миниатюризации, традиционный ручной визуальный контроль уже не может соответствовать требованиям современной промышленности к точности и эффективности.

Технология визуального контроля, использующая оптическую визуализацию и компьютерные алгоритмы, обеспечивает высокоскоростное и высокоточное автоматическое выявление дефектов печатных плат/компонентов и стала важнейшим звеном в обеспечении качества производства электроники.

1. Технологическая эволюция: переход от ручного визуального контроля к визуальному контролю с использованием искусственного интеллекта.

Ранние методы контроля качества печатных плат в основном основывались на визуальном осмотре вручную в сочетании с электрическим тестированием. Этот метод в значительной степени зависел от опыта оператора и был подвержен усталости и субъективным факторам, что приводило к высокой частоте ошибок. С увеличением плотности схем, миниатюризацией и высокой плотностью компонентов поверхностного монтажа традиционные методы контроля качества перестали соответствовать потребностям современного производства.

Технология автоматической оптической инспекции (АОИ) позволила автоматически выявлять дефекты печатных плат посредством оптического сканирования и обработки изображений. Хотя системы АОИ первого поколения в некоторой степени повысили эффективность инспекции, они все еще имели недостатки в выявлении мельчайших дефектов на сложном фоне.

В последние годы, благодаря стремительному развитию искусственного интеллекта и технологий 3D-зрения, системы автоматического оптического контроля (AOI) пережили революционный прорыв. В частности, успешное применение алгоритмов глубокого обучения в области распознавания изображений значительно повысило точность и эффективность обнаружения дефектов печатных плат.

Современные системы визуального контроля на основе искусственного интеллекта способны не только выявлять дефекты, но и оптимизировать процесс контроля за счет анализа данных и обучения, обеспечивая замкнутый цикл перехода от «оценки дефектов» к «оптимизации процесса».

Технологии контроля качества переживают скачок вперед: от традиционного 2D-контроля к "полномерному 3D-контролю с использованием искусственного интеллекта", становясь ключевой движущей силой высококачественного развития производства электроники.

2. Основная технология: состав системы и алгоритмические прорывы в визуальном контроле с использованием искусственного интеллекта.

Полная автоматизированная система оптического контроля AOI включает четыре основных этапа: получение изображения, обработка данных, анализ изображения и формирование отчета. Система получает изображения проверяемого объекта с помощью оптических датчиков, затем анализирует и обрабатывает изображения с помощью алгоритмов и, наконец, выявляет возможные дефекты.

На этапе получения изображений система освещения, камера и система управления работают совместно для получения высококачественных изображений, полученных в ходе контроля. Современные передовые системы часто используют многоугловое освещение, камеры высокого разрешения и даже технологию 3D-визуализации для получения информации о глубине поверхностей объектов.

На этапе обработки и анализа данных традиционные методы в основном опираются на заранее заданные пороговые значения и правила, в то время как современные системы обнаружения на основе ИИ используют алгоритмы глубокого обучения для автоматического изучения признаков дефектов на основе огромных массивов данных, что значительно повышает точность обнаружения.

Передовые алгоритмы, такие как YOLO (You Only Look Once), продемонстрировали значительные преимущества в обнаружении дефектов печатных плат. Предложенная улучшенная модель YOLO-HMC достигает средней точности (mAP) 98,6% на общедоступном наборе данных о дефектах печатных плат, эффективно выявляя мельчайшие дефекты, такие как обрывы цепи, короткие замыкания и заусенцы.

Еще одним важным прорывом является объединение характеристик с нескольких ракурсов. Благодаря одновременному получению изображений печатной платы сверху и с нескольких сторон, система может проводить всестороннюю проверку компонентов под разными углами, эффективно решая проблему визуальных «слепых зон» при одном ракурсе.

Для дефектов, которые трудно обнаружить при взгляде сверху, таких как дефекты паяных соединений выводов и отслоение компонентов, технология многоракурсного просмотра значительно повышает надежность обнаружения.

Технология трехмерного визуального контроля, использующая такие методы, как проекция цифровой решетки с переменной частотой, позволяет точно измерять информацию о высоте компонентов, эффективно решая проблему неточного определения дефектов деформации и наклона, характерных для традиционного двухмерного контроля.

3. Сценарии применения: технические решения для четырех основных сценариев

Выявление дефектов в процессе пайки

Пайка — это ключевой процесс соединения электронных компонентов с печатными платами. Микродефекты (такие как некачественная пайка, пустоты и недостаточное количество припоя) в процессах поверхностного монтажа, DIP-корпуса и упаковки микросхем, невидимые невооруженным глазом, напрямую влияют на надежность изделия.

Технология AI+3D стала ключом к решению проблемы обнаружения микродефектов при пайке. Например, серия Zenith AOI от Koh Young, основанная на технологии 3D-измерений, обеспечивает результаты обнаружения в соответствии со стандартом IPC-610 и может эффективно обнаруживать различные дефекты, такие как отсутствие припоя, смещение и перемычки.

Рентгеновское контрольное оборудование AX9100VS от Unilink Technology объединяет возможности обнаружения в режимах 2D/2.5D/3D, поддерживая как планарную КТ, так и конусно-лучевую КТ в двухрежимном 3D-режиме с разрешением, близким к нанометру, что позволяет точно фиксировать дефекты микронного уровня. Контроль качества установки/вставки компонентов.

По мере развития печатных плат в направлении «высокой плотности, миниатюризации и гибкости» трехмерные вопросы «наличия, положения и состояния» компонентов во время установки/вставки стали ключевым аспектом контроля качества.

Оборудование 3D AOI II от Rectron Technology использует технологию объединения 2D и 3D-технологий. Благодаря технологии проекции цифровой решетки с переменной частотой достигается точное обнаружение компонентов на разной высоте, эффективно решая проблемы, возникающие при традиционном 2D-контроле, такие как наклон и деформация.

Интеллектуальная 3D-рентгеновская система контроля ViTrox V810Ai QX1 сочетает в себе сверхвысокое разрешение изображения и передовые алгоритмы искусственного интеллекта, что позволяет точно обнаруживать мельчайшие дефекты и высокоточно восстанавливать 3D-модели внутренних структур.

Специализированная инспекция для конкретных сценариев

Традиционное контрольно-измерительное оборудование испытывает трудности в особых ситуациях, таких как прозрачные материалы (например, клеи в процессах дозирования), гибкие подложки и покрытия, обусловленные характеристиками материала или структурной скрытостью.

Система Xceed 3D AOI от PARMI использует технологию лазерного обнаружения для точного измерения толщины и однородности прозрачных материалов, а также адаптирована для обнаружения изгиба гибких подложек, устраняя ограничения традиционного оптического контроля в «нечеткой идентификации» прозрачных/гибких материалов.

Контроль качества на всех этапах производственного процесса на основе анализа данных.

Современный визуальный контроль с использованием ИИ вышел за рамки простого обнаружения дефектов и развивается в направлении замкнутой системы «обнаружение-анализ-отслеживаемость-оптимизация».

Высокоскоростные компьютерные томографы серии VT-X750 от Omron обеспечивают высокую точность обнаружения благодаря технологии 3D-КТ, а использование технологий искусственного интеллекта снижает требования к квалификации операторов и значительно сокращает время программирования.

Система AOI InsightX от Lasertek обеспечивает централизованное управление данными, предлагая профессиональный анализ данных и визуализацию графиков, помогающие руководителям производственных линий отслеживать состояние производства в режиме реального времени. При возникновении аварийных ситуаций система может быстро связать различные отделы для оптимизации параметров производственной линии.

4. Технические проблемы: Основные трудности в обнаружении дефектов печатных плат.

Несмотря на значительный прогресс в технологиях визуального контроля с использованием искусственного интеллекта, в их практическом применении остается ряд проблем:

Основная сложность заключается в обнаружении мельчайших дефектов. Из-за вариаций технологического процесса дефекты поверхности печатных плат обычно меньше 4500 пикселей, а заусенцы и другие дефекты — даже меньше 300 пикселей. Изображения печатных плат высокого разрешения могут достигать 6,5 миллионов пикселей, что означает, что крошечные дефекты составляют всего 0,005%-0,07% от общего числа пикселей изображения.

В сложных условиях подложка печатной платы содержит множество крошечных контактных площадок, переходных отверстий и плотную проводку. Эти структуры похожи на реальные дефекты, что серьезно затрудняет точное извлечение ключевых элементов моделью.

Одновременное обнаружение нескольких дефектов также представляет собой серьезную проблему. В процессе производства печатных плат могут возникать различные типы дефектов, и любое незначительное отклонение от нормы качества может повлиять на стабильность работы компонента. Это предъявляет более высокие требования к модели, требующей эффективного и точного одновременного выявления нескольких дефектов.

Кроме того, система обнаружения должна найти баланс между скоростью, точностью и сложностью модели. Хотя последняя модель YOLOv8 обеспечивает улучшенную точность, количество параметров значительно увеличилось (приблизительно до 30,07 миллионов) по сравнению с примерно 7,03 миллионами параметров в YOLOv5, что затрудняет развертывание на устройствах без поддержки графического процессора.

5. Тенденции развития: разведка, интеграция и стандартизация.

Технология визуального обнаружения дефектов печатных плат/PCBA развивается в более интеллектуальном и эффективном направлении, демонстрируя три основные тенденции:

Глубокая интеграция ИИ является ключевой тенденцией. Система повторной проверки с использованием ИИ от компании Dezhi развернута на платформенном уровне, поддерживая несколько производственных линий, использующих одну и ту же модель, платформу обучения и интерфейс повторной проверки, что обеспечивает повторное использование ресурсов модели и унифицированное управление данными.

Расширение применения 3D-технологий и рентгеновского излучения. Оборудование для 3D-рентгеновского контроля, такое как AX9500 от Union Technology, позволяет проводить 3D-реконструкцию и анализ BGA-компонентов и упакованных микросхем, обеспечивая неразрушающий контроль внутренних дефектов. Рентгеновская система CA20 от Comet Yxlon специально разработана для решения задач, связанных со сложными 3D-интегральными схемами в современных корпусах, обеспечивая превосходные 2D- и 3D-изображения для обнаружения деталей на микронном уровне с нанометровым разрешением.

Оптимизация аппаратного и программного обеспечения в сотрудничестве становится все более важной. Система PILOT VX от Seica автоматически оптимизирует процесс тестирования в режиме реального времени с помощью анализа на основе искусственного интеллекта, сокращая время тестирования до 50%. Система TR7600F3D SII Plus от TRI может легко интегрироваться с интеллектуальными производственными линиями и MES-системами, обеспечивая совместимость и оптимизируя будущие производственные процессы.

В будущем электронное производство будет в большей степени полагаться на интеллектуальные системы обнаружения, основанные на данных. Выставка электронного производственного оборудования Munich Shanghai Electronics Production Equipment Show 2026 соберет ведущие компании отрасли, такие как Koh Young, Juzi Technology и Omron, для демонстрации новейших инновационных решений в области тестирования и измерений.

Системы визуального контроля нового поколения станут не только инструментами выявления дефектов, но и основой комплексного управления качеством. Собирая и анализируя производственные данные в режиме реального времени, эти системы смогут прогнозировать потенциальные проблемы, оптимизировать параметры процесса и, в конечном итоге, достичь интеллектуального производства без дефектов.

Контроль качества в электронной промышленности смещается от «послепроизводственной инспекции» к «профилактике в режиме реального времени», что изменит систему стандартов качества в электронной промышленности.