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Oberflächeninspektion von Leiterplatten

KI-Inspektionssystem mit Manta-Kameras

Die Leiterplattenindustrie ist eine der wettbewerbsfähigsten Branchen in Taiwan. Automated Optical Inspection (AOI)-Anlagen sind dabei für die Verbesserung der Produktionskapazität und des Ausbeutegrads der Produkte von entscheidender Bedeutung. AOI-Anlagen können mitten in Produktionslinien platziert werden, um Halbfabrikate zu prüfen, ohne die Produktionskapazität zu beeinträchtigen. Die AOI-Ausrüstung ist somit eine wichtige Investition in den Herstellungsprozess von Leiterplatten und stellt mit 15% einen vergleichsweise hohen Anteil an der Gesamtinvestitionssumme dar.
G4 Technology hat ein auf KI-Algorithmen basierendes Inspektionssystems entwickelt. Es besteht aus Allied Visions Manta G-032C, einem hochauflösenden Fujifilm-Objektiv und der visuellen Inspektionssoftware SuaKIT AI von SUALAB mit dem neuesten Deep-Learning-Algorithmus. Das System kann in Echtzeit Bilder erfassen und PCB-Fehler prüfen, erkennen, markieren und klassifizieren.

Die Herausforderung

Gefahr des übertriebenen Ausschusses

AOI ist eine automatisierte visuelle Inspektion, die die Oberfläche einer Leiterplatte scannt. Abhängig von der Bildverarbeitungstechnologie können AOI-Geräte dann prüfen, ob Fehler wie Kurzschlüsse, übermäßiges oder unzureichendes Kupfer, offene Stromkreise, Kerben, Grate, Kupferschlacken, fehlende Komponenten und Verformungen vorliegen. Da es eine Vielzahl von Oberflächenfehlern gibt, ist die Inspektion schwieriger als bei allgemeinen elektronischen Bauteilen.

Derzeit sieht sich die AOI-Inspektion mit dem Phänomen des überhöhten Ausschusses konfrontiert. Aufgrund der extrem hohen Anforderungen sind die Designparameter von AOI-Geräten sehr streng. So kommt es durch die Überempfindlichkeit der Geräte zu einem übertriebenen Ausschuss. Laut Statistik beträgt die Fehlerquote bei den "Nicht-in-Ordnung-Teilen" bis zu 70%, was bedeutet, dass 70% der aussortierten Halbfabrikate fehlerfrei sind. Deswegen muss eine zweite manuelle Überprüfung erfolgen, um zwischen echten und fälschlicherweise erkannten Fehlern zu unterscheiden, bevor sie in die Produktionslinie zurückkehren.

Die Lösung

KI-System zur Fehlerinspektion von G4 Technology

G4 Technology Co., Ltd in Taiwan bietet Lösungen für die industrielle Bildverarbeitung und AOI sowie Dienstleistungen für den erfolgreichen Einsatz der Bildverarbeitungstechnologie in Unternehmen an. Durch strenge Qualitätskontrollen in der Fertigung will das Unternehmen nicht nur die Ausbeuterate von Produkten und die Produktionseffizienz verbessern, sondern auch die Prüfkosten effektiv senken.

G4 Technology hat ein KI-System zur Fehlerinspektion entwickelt. Dieses System kann mittels einer Allied Vision Manta G-032C Industriekamera, einem hochauflösenden Objektiv von Fujifilm und SUALABs visueller KI-Inspektionssoftware SuaKIT mit dem neuesten Deep-Learning-Algorithmus Bilder erfassen, um in Echtzeit PCB-Fehler zu inspizieren, zu erkennen, zu markieren und zu klassifizieren.

Der Nutzen

Verbesserte Bildinterpretation

Die von SUALAB entwickelte Deep-Learning-Technologie nutzt ein künstliches neuronales Netzwerk zur Analyse von PCB-Bildern. Im Vergleich zur herkömmlichen visuellen Technologie kann dieses Fehlerprüfsystem komplexe Bilder analysieren, deutlich die Fähigkeit zur Bildinterpretation sowie die Genauigkeit der automatischen visuellen Inspektion verbessern und eine automatische Klassifizierung von Fehlern durchführen. Die erforderlichen Bilddaten in der Anfangsphase des Deep-Learning-Algorithmus variieren mit unterschiedlicher Komplexität der Bilder. In der Regel werden 50 bis 100 Bilder benötigt, so dass dieses System problemlos mit kundenspezifischen Fehlerstandards umgehen kann.

Die Kamera erfüllt mit ihrer hohen Bildrate die Anforderungen einer Echtzeit-Prüfung.

Die Kamera: Manta G-032

Hochwertige Manta-Kamera sorgt für Genauigkeit und Stabilität

Die Manta G-032C Kamera ist eine hochwertige Industriekamera mit einer Auflösung von 656 × 492 Pixeln (0,3 Megapixel). Ihre 80 Bilder pro Sekunde erfüllen die Anforderungen des Normalbetriebs. In der Regel wird nach 15 Minuten ein entsprechendes neuronales Netzwerk erstellt. Danach können 80 Bilder pro Sekunde gesammelt und in Echtzeit in einer Produktionslinie verarbeitet werden.

 "Die Kameras von Allied Vision eignen sich aufgrund ihrer deutschen Qualität und Stabilität am besten für den KI-Inspektionsalgorithmus. Je nach Anwendungsfall können fast alle Allied Vision Kameraserien als ideale Wahl für die Leiterplatteninspektion angesehen werden. Wenn Kunden beispielsweise höhere Anforderungen an die Bildqualität haben, kann eine hochauflösende Kameraserie von Allied Vision wie die Prosilica GT eingesetzt werden", betont der General Manager von G4 Technology, Herr Ken Chou.

Highlights auf einen Blick

  • Zuverlässige Kameras in Industriequalität liefern Bilder mit 80 fps.
  • Leiterplattenfehler werden in Echtzeit inspiziert, erkannt, markiert und klassifiziert.
  • Deutlich verbesserte Fähigkeit zur Bildinterpretation und Genauigkeit der automatischen Sichtprüfung