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机器视觉

机器视觉如何优化电子产品生产

  2015年10月29日  

  引言

  现在,若不使用机器视觉,则无法生产半导体。事实上,机器视觉是一种使能技术,其已使实现当今集成电路所需的密度成为可能,并使这类电路的生产能够符合成本效益。电子材料、活动组件、IC封装、无源元件和成品电子设备的供应商均采用机器视觉促进高质量生产以及降低成本。

  作为二维和三维机器视觉基础的技术在电子装配应用中正变得更强大、更实用。现在,视觉系统可提供更高的分辨率、更快的速度和更佳的色彩属性。由于LED技术的发展,光源变得更强大,这使得生产线上的多方向和连续性光源更具成本效益。

  视觉系统产品具有功能强大的视觉工具,经过拥有广泛应用专业知识的专业人员部署,电子生产工程师能够满足苛刻的生产和包装要求,以确保产品质量和安全。

  电子行业中的检验挑战

  表面贴装元件(SMD)的尺寸缩小到只有几毫米或者更微小,如晶体管、电容器、电阻器和其它组件,以在印刷电路板(PCB)上实现更大的密度和功能。尺寸减少与功能增加相结合极大地改进了电子设备的性能,但也导致几乎无法以符合成本效益的生产速度进行人工装配或检验。

  多年来,在元件布局之前的PCB翘曲检验、SMD拾取、放置和贴装验证以及焊接验证应用中,机器视觉一直是一种极为重要的工具。通过采用二维和三维解决方案,机器视觉定位托盘上的PCB,引导高速拾放机器人至单个SMD元件进行拾取,将机器人手臂引导回PCB以放置SMD,最后,验证焊接连接,以确认每根SMD引线是否穿过PCB或者经过安装孔。

  若没有机器视觉的速度和精度作为机器人引导机制,现代PCB的组装将不可能实现。此外,由于电路板上元件的密度,采用人工方法将完全无法进行焊接验证。机器视觉不仅可验证连接,而且在出现焊接开裂、回流不足或者其它工艺特征的情况下,当制造工程师需要在问题装配线上排除故障时,其可提供缺陷反馈。

  随着无源SMD和活动微处理器组件的尺寸不断缩小,高速生产线上可能错误放置或颠倒的元件只能通过机器视觉技术提供的自动检测例程确定。在SMD元件的例子中,机器视觉允许电子产品制造商在采取额外的附加价值步骤之前正确地放置或验证元件,从而减少返工和提高产量。

  从历史上看,激光扫描设备被用于验证每个SMD以及微处理器引线(在其与PCB连接的位置)上的微型焊接连接。虽然这种方法允许制造商自动检验元件之间越来越小的间距,但激光扫描速度缓慢且价格昂贵。新的三维机器视觉技术允许批量分析焊膏和球等,以在采取额外的附加价值步骤之前验证电气连接。

  鉴于新的政府法规的颁布,如《关于限制在电子电器设备中使用某些有害成分的指令》(RoHS指令),禁止铅等有毒金属在电子产品元件制造中的使用已经变得更加重要。虽然这样做对环境更安全,但采用锡和其他金属替代焊接材料将给电子产品制造商带来众多新的挑战,如须晶须以及缺口和裂缝等更常见的问题。所有这些条件均要求仔细控制回流焊接工艺,以防止短路和不良连接。只有通过仔细监测和使用实时机器视觉检验数据,制造工程师才有希望保持对他们焊接工艺的控制。

  产品可追溯性/供应链管理

  为了保证产品安全和高效召回,生产商必须能够快速识别和定位供应链中可能对消费者构成危害的潜在故障元件。

  虽然由于微型化和自动化装配实现了成本节省,面对日益增加的功能,电子产品的价格一直保持相对稳定,但制造商在他们的整个生产车间必须具有可视性,以保持利润率。这意味着,在额外的劳动和精力花费在缺陷产品上之前,必须成功执行每个制造节点的产品检验和自动化装配流程的闭环控制。

  同时,制造商面临更大的监管负担,需要跟踪他们的产品,验证环境合规性,同时需要限制因来自二级供应商的缺陷组件造成的产品召回。在这些情况下,机器视觉产品跟踪处于企业网络的最前沿,在整个制造流程中跟踪产品,向管理层提供他们需要优化生产的数据,同时保护他们的公司免受资金风险。

  机器视觉让供应链管理变得更轻松

  电子产品制造过程中采用的可追溯性系统越佳、越精确,则能够越快地识别和解决问题。下面是机器视觉帮助管理供应链的四种方式:

  1. 改进在制品的管理

  2. 减少库存

  3. 优化生产工具的可用性和使用

  4. 最大限度地减少不合格产品的配送

  总结

  随着电容器和其它无源元件的测量尺寸精确至微米以及半导体的关键测量尺寸为纳米,自动化机器视觉提供了唯一符合成本效益的半导体元件和电子装配质量检查方式。当与直接自动化信号测试结合使用时,机器视觉让制造商能够控制电子制造过程中的每个步骤——从来件检验到装配、包装和运输。

  此外,机器视觉能够读取元件上二维数据代码以及JEDEC托盘信号的能力,为OEM制造商提供了查看和管理他们整个供应链的能力,从而促进了精益化、利润驱动型电子企业的发展,以满足当今快速变化市场的需求。

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