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【虹科】質(zhì)量問(wèn)題能否發(fā)生在AOI過(guò)程之外?

虹科智能感知 ? 2023-04-07 10:24 ? 次閱讀
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虹科了解制造業(yè)努力追求高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),旨在實(shí)現(xiàn)0%的質(zhì)量漏檢。這在醫(yī)療、航空和國(guó)防市場(chǎng)等高度管制的行業(yè)中尤其明顯。

自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(AOI)自開(kāi)創(chuàng)以來(lái)已取得了長(zhǎng)足進(jìn)展。如今的AOI機(jī)器配備了最新2D/3D檢測(cè)技術(shù),通常用于生產(chǎn)的不同階段,從生產(chǎn)開(kāi)始時(shí)檢測(cè)裸板,一直到回流焊后生產(chǎn)。

對(duì)于表面貼裝技術(shù)(SMT)檢測(cè),AOI是檢測(cè)缺陷、缺失或外加組件、錯(cuò)誤組件、焊接質(zhì)量、錫膏不足、乃至翻轉(zhuǎn)和傾斜組件的一個(gè)重要工具。

AOI系統(tǒng)的工作原理是將機(jī)器內(nèi)攝像頭拍攝的圖像與已知的良好參考板進(jìn)行比較。該方法通過(guò)模式或模板匹配來(lái)工作,也可以通過(guò)數(shù)據(jù)文件來(lái)提取組件信息進(jìn)行檢測(cè)。

傳統(tǒng)AOI可能需要大量時(shí)間來(lái)編制檢測(cè)程序,但一旦完成,就不必在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)每塊板進(jìn)行手動(dòng)檢測(cè),從而節(jié)省了時(shí)間。對(duì)于較短的運(yùn)行或快速原型,操作人員可能會(huì)發(fā)現(xiàn),設(shè)置AOI的時(shí)間權(quán)衡不值得,而人工目視檢查或其他更傳統(tǒng)的方法可能更適合。

如果從一個(gè)電子制造商角度看整個(gè)過(guò)程,你就會(huì)發(fā)現(xiàn)AOI是在生產(chǎn)過(guò)程中盡早發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的一個(gè)關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)顯示,越早發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤制造,成本就越低??蛻?hù)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致索賠,制造商的損失最大,因?yàn)榭赡芤馕吨耆鎿Q產(chǎn)品。

那么在AOI過(guò)程之外,哪里會(huì)出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題?以下強(qiáng)調(diào)了生產(chǎn)過(guò)程中錯(cuò)誤漏檢風(fēng)險(xiǎn)較高的領(lǐng)域

Q

如何知道零件是否正確?

讓我們看看國(guó)防領(lǐng)域中的自定義連接器。從供應(yīng)商那里收到的零件,很容易忽視最輕微的缺陷。比如你可能從供應(yīng)商處收到了連接器錯(cuò)誤旋轉(zhuǎn)的部件。這些錯(cuò)誤在離開(kāi)供應(yīng)商工廠之前未被發(fā)現(xiàn),而你的團(tuán)隊(duì)在收到零件時(shí)也未注意到這些缺陷。

或許旋轉(zhuǎn)連接器的錯(cuò)誤直至被焊接上才被注意到。而此時(shí)一個(gè)缺陷已變得十分昂貴。僅依靠人工目視檢查接收的部件可能會(huì)在生產(chǎn)的最初階段存在錯(cuò)誤漏檢的重大風(fēng)險(xiǎn)。

Q

如何確保在極性等方面無(wú)錯(cuò)誤?

在焊接通孔組件或進(jìn)行返工時(shí),如何確保在放置、組件類(lèi)型、極性或損壞方面無(wú)錯(cuò)誤?

盡管由于尺寸、電氣性能和成本的原因,SMT組件已變得越來(lái)越受歡迎,但通孔組件在強(qiáng)度和長(zhǎng)期兼容性方面提供了額外的優(yōu)勢(shì)。這對(duì)國(guó)防和航空航天等行業(yè)尤為重要,在這些行業(yè)中,沖擊和振動(dòng)測(cè)試對(duì)設(shè)計(jì)至關(guān)重要,以確保強(qiáng)度,并需要較長(zhǎng)生命周期來(lái)保持兼容性。

同樣重要的是,要記住,并不是所有組件都可以用SMT設(shè)計(jì),盡管大多數(shù)PCB板設(shè)計(jì)會(huì)使用SMT,但仍有一些組件需要手動(dòng)焊接通孔。因?yàn)檫@是在工藝后期手動(dòng)進(jìn)行的,所以通常是以目視的方式進(jìn)行檢查。存在的風(fēng)險(xiǎn)是,由于焊接步驟和檢查步驟都有人工操作參與,因此存在一個(gè)很大的窗口會(huì)出現(xiàn)質(zhì)量漏檢。

同樣,當(dāng)AOI系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)缺陷時(shí),需要返工來(lái)糾正問(wèn)題并提高產(chǎn)量(對(duì)比扔掉電路板)。返工通常由手動(dòng)進(jìn)行,也是由人工手動(dòng)檢查。不會(huì)再送回AOI機(jī)器。這可能會(huì)在幾個(gè)不同方面增加風(fēng)險(xiǎn)。首先,是否是正確的返工過(guò)程?第二,在返工過(guò)程中是否有其他部件受到錯(cuò)誤的影響?

舉例來(lái)說(shuō),假設(shè)一個(gè)直流-直流(DC-DC)轉(zhuǎn)換器需要更換,并對(duì)電路板進(jìn)行返工。成功替換了元件,但是返工的電路板在客戶(hù)收到后仍然不工作。經(jīng)過(guò)仔細(xì)檢查,看起來(lái)像是電路板的一些額外組件在返工期間意外地“炸掉”了,導(dǎo)致了故障。而故障則從快速的目視檢查中溜走了。

通過(guò)在最終檢驗(yàn)的離線檢查中實(shí)施機(jī)器視覺(jué)攝像系統(tǒng),上述類(lèi)型的錯(cuò)誤可以被最小化,以確保客戶(hù)收到的是上等質(zhì)量。這些系統(tǒng)可以作為一種工具,在目視檢查過(guò)程中幫助檢測(cè)人員,在產(chǎn)品離廠之前發(fā)現(xiàn)意外錯(cuò)誤。

Q

錯(cuò)誤發(fā)生在流程的哪個(gè)環(huán)節(jié)?

在最后的包裝階段,使用機(jī)器視覺(jué)攝像機(jī)作為“跟蹤和追蹤”系統(tǒng)的一部分,可以是加強(qiáng)質(zhì)控的另一個(gè)領(lǐng)域。每個(gè)板的映像會(huì)自動(dòng)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中,而無(wú)需增加現(xiàn)有進(jìn)程的額外時(shí)間。

這樣的好處是,在客戶(hù)提出索賠的情況下,制造商可以在電路板離廠之前獲得一份圖像副本,以確認(rèn)電路板的狀態(tài)。這是一種創(chuàng)建生產(chǎn)數(shù)字記錄簡(jiǎn)單且有效的方法,同時(shí)節(jié)省解決客戶(hù)索賠的時(shí)間和精力。

機(jī)器視覺(jué)相機(jī)和基于軟件的系統(tǒng)最近有了一個(gè)更易實(shí)現(xiàn)的價(jià)格點(diǎn),并且有了與現(xiàn)有相機(jī)易集成的無(wú)代碼軟件工具。

通過(guò)將視覺(jué)系統(tǒng)與可追溯性和數(shù)字化功能結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢查,制造商和質(zhì)控經(jīng)理能夠縮小質(zhì)量漏洞,并通過(guò)虹科開(kāi)箱即用的解決方案提供針對(duì)AOI錯(cuò)誤的二次檢查,以保護(hù)其業(yè)務(wù)

虹科AI網(wǎng)關(guān)

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關(guān)鍵特點(diǎn):

1.與現(xiàn)有的檢測(cè)硬件、軟件和終端用戶(hù)流程配合。

2.支持的GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多種接口協(xié)議。

3.強(qiáng)大的NVIDIA GPU可以部署開(kāi)源或自定義算法,包括預(yù)先訓(xùn)練好的TensorFlow深度學(xué)習(xí)模型和使用OpenCV等開(kāi)源庫(kù)開(kāi)發(fā)的Python plug-ins。

虹科AI軟件平臺(tái)

關(guān)鍵特點(diǎn):

直觀的、基于web的eBUS AI Studio平臺(tái)允許任何用戶(hù)(從非程序員到高級(jí)開(kāi)發(fā)人員)設(shè)計(jì)、培訓(xùn)、測(cè)試和部署自己的AI和計(jì)算機(jī)視覺(jué)插件。

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