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노동 비용을 줄이기 위한 aoi 광학 검사 기기의 작동 원리에 대한 간략한 논의 노동 비용을 줄이기 위한 aoi 광학 검사 기기의 작동 원리에 대한 간략한 논의smt 용접의 품질을 효과적으로 제어하고 인력 비용을 줄이기 위해서는 자동화 된 aoi 광학 검사 장치를 잘 사용하는 것이 필요합니다.자동화 된 aoi 광학 검사 장비를 잘 사용 하 여, 그 작동 원리를 이해해야 합니다. 이 방법만 하면 실제 결함 검출을 할 때 그 뒤에 있는 이유를 알 수 있습니다.aoi 검사 장비는 인공 지능 자동화의 한 가지 분야입니다., 그리고 그 원칙은 smt 용접 품질의 수동 검사 과정을 모방하는 것입니다. 자연 빛 대신 인공 광원을 사용 하 여, 인간의 눈 대신 광 렌즈,부품이나 용접제합의 이미지는 광 렌즈 사진으로 얻습니다.컴퓨터가 처리하고 분석한 후, 용접의 결함과 결함이 인간의 뇌를 모방하여 비교되고 판단됩니다. 하지만 기계는 기계입니다.현재 상황에서는, 그들은 인간만큼 유연하고 적응 할 수 없습니다. 그래서 우리는 자동화된 aoi 광학 검사 기기의 작동 원리를 이해해야합니다.우리는 AOI 품질 검사의 역할을 더 잘 할 수 있습니다이것은 제품의 품질을 향상시키고 노동 비용을 줄일 것입니다.노동 비용을 줄이기 위한 aoi 광학 검사 기기의 작동 원리에 대한 간략한 논의아오이 검사의 일반적인 과정은 대부분 그래픽 인식 방법을 통해 동일합니다.AOI 시스템에 저장된 표준 디지털 이미지는 실제 검출된 이미지와 비교하여 검출 결과를 얻습니다.예를 들어, 특정 용접 관절을 검사 할 때, 완전한 용접 관절을 기반으로 표준 디지털 이미지가 설정되고 실제 측정된 이미지와 비교됩니다.검사 결과의 통과 여부는 표준 이미지에 달려 있습니다., 해상도 및 사용 된 검사 프로그램. 그래픽 인식에 사용 된 다양한 알고리즘은 검은색과 흰색의 비율, 색상, 구성, 평균, 합, 차이 등을 계산합니다.,비행기, 코너.aoi 검사 장비의 빛 방사선은 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다: 흰 빛과 색 빛. 흰 빛은 회색 계층 256를 사용하지만 색 빛은 빨간색, 녹색,그리고 푸른 빛빛은 용접기/부품의 표면에 비춰지면 렌즈로 반사됩니다.용매 결합/부품의 높이와 색상의 차이를 반영하기 위해 2차원 이미지의 3차원 디스플레이를 생성합니다.. 사람들은 반사된 빛의 양에 따라 물체를 판단하고 인식합니다. 반사된 빛의 많은 양은 밝기를 나타냅니다. 적은 양은 어둠을 나타냅니다.AOI는 인간의 판단과 같은 원칙에 따라 작동합니다..aoi 검사 장비는 렌즈의 수에 따라 단일 렌즈와 멀티 렌즈 유형으로 분류 될 수 있습니다. 이것은 기술적 솔루션의 구현의 한 가지 옵션입니다.어떤 방법이 더 좋은지 말하기는 어렵습니다.특히 납 없는 용접의 비교적 거친 표면에서, 여러 광원으로부터 다른 각도에서 조명되면 하나의 렌즈로도 우수한 검사 이미지를 얻을 수 있기 때문에,각기 다른 모양의 용접점을 생산할 수 있는, 쉽게 거품을 형성하고, 부분의 한쪽 끝을 들어 올리는 특성을 가지고, 새로운 aoi 검사 장비는 또한 적응형 하드웨어와 알고리즘 업데이트를 받았습니다.

AOI 자동 광학 검사 시스템은 인쇄 회로 생산에 어떻게 적용됩니까? 약 112년간의 노력 끝에 자동 광학 검사 시스템(AOI)이 마침내 인쇄 회로 기판(PCB) 생산 라인에 성공적으로 적용되었습니다. 이 기간 동안 AOI 공급업체의 수가 급증했으며, 다양한 AOI 기술 또한 상당한 발전을 이루었습니다. 현재, 단순한 카메라 시스템부터 복잡한 3차원 X선 검사 시스템까지, 많은 공급업체들이 거의 모든 자동 생산 라인에 적용할 수 있는 AOI 장비를 제공할 수 있게 되었습니다. 지난 10년 동안 솔더 페이스트 프린터와 SMT 배치기의 성능이 향상되어 제품 조립의 속도, 정확성 및 신뢰성이 향상되었습니다. 따라서 대형 제조업체의 수율이 향상되었습니다. 부품 제조업체에서 제공하는 SMT 패키지 부품의 증가도 인쇄 회로 기판 조립 라인에서 자동화 개발을 촉진했습니다. SMT 부품의 자동 배치는 생산 라인에서 수동 조립 중에 발생할 수 있는 오류를 거의 완전히 제거할 수 있습니다. PCB 제조 산업에서 부품의 소형화와 변성은 항상 개발 추세였습니다. 이는 제조업체가 생산 라인에 AOI 장비를 설치하도록 유도했습니다. 더 이상 조밀하게 분포된 부품을 신뢰할 수 있고 일관되게 감지하고 수동 작업에 의존하여 정확한 감지 기록을 유지하는 것이 불가능하기 때문입니다. 반면에 AOI는 반복적이고 정밀한 검사를 수행할 수 있으며, 검사 결과의 저장 및 릴리스도 디지털화할 수 있습니다. 많은 경우, 공정 엔지니어가 솔더 페이스트 프린터 및 조립 공정을 검사하고 조정하면 생산 라인의 솔더 페이스트 오염률(스퍼터율)이 백만 분의 몇(ppm)에 불과하도록 보장할 수 있습니다. 고출력/저혼합 생산 라인의 경우, 일반적인 솔더 페이스트 오염률은 백만 분의 20에서 백만 분의 150 사이입니다. 실제 경험에 따르면, 인쇄 회로 기판 샘플을 샘플링하고 테스트하는 것만으로는 모든 유형의 솔더 페이스트 오염을 감지하기 어렵습니다. 모든 회로 기판에 대해 100% 검사를 수행해야 더 큰 검사 범위를 보장하여 통계적 공정 관리(SPC)를 달성할 수 있습니다. 대부분의 경우, 특정 유형의 솔더 페이스트 오염만 실제로 존재하며, 이러한 솔더 페이스트 오염 물질의 발생은 특정 생산 장비와 연결될 수 있습니다. 많은 경우, 솔더 페이스트 오염 발생을 특정 장치에 기인할 수도 있습니다. 그러나 부품 오프셋(리플로우 공정 중 자체 보정 효과로 인해)과 같은 일부 변수의 경우, 특정 생산 단계로 추적하는 것이 불가능합니다. 따라서 모든 솔더 페이스트 오염을 감지하려면 생산 라인의 각 생산 단계에서 100% 검사를 수행해야 합니다. 그러나 현실적으로, 경제적 고려 사항으로 인해 PCB 제조업체는 각 공정이 완료된 후 모든 회로 기판을 테스트할 수 없습니다. 따라서 공정 엔지니어와 품질 관리 관리자는 검사에 대한 투자와 생산 증가로 인한 이점 사이에서 최상의 균형을 신중하게 고려해야 합니다. 일반적으로, 그림 1과 같이 생산 라인의 네 가지 생산 단계 중 하나 후에 AOI를 효과적으로 적용할 수 있습니다. 다음 단락에서는 SMT PCB 생산 라인에서 네 가지 다른 생산 단계 후에 AOI를 적용하는 방법을 각각 소개합니다. AOI를 대략적으로 문제 예방과 문제 감지의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 다음 설명에서 솔더 페이스트 인쇄, (표면 실장) 장치 배치 및 부품 배치 후의 검사는 문제 예방으로 분류할 수 있으며, 마지막 단계인 리플로우 솔더링 후의 검사는 문제 감지로 분류할 수 있습니다. 이 단계에서의 검사는 결함 발생을 예방할 수 없기 때문입니다. 솔더 페이스트 인쇄 후: 대부분의 경우, 결함 있는 솔더링은 결함 있는 솔더 페이스트 인쇄에서 비롯됩니다. 이 단계에서 PCB의 솔더링 결함을 쉽고 경제적으로 제거할 수 있습니다. 대부분의 2D 감지 시스템은 솔더 페이스트 오프셋 및 기울기, 불충분한 솔더 페이스트 영역, 솔더 스플래시 및 단락을 모니터링할 수 있습니다. 3D 시스템은 솔더의 양도 측정할 수 있습니다. (칩) 장치 배치 후: 이 단계에서의 감지는 부품 누락, 변위, (칩) 장치의 기울기 및 (칩) 장치의 방향 오류를 감지할 수 있습니다. 이 감지 시스템은 또한 미세 피치 및 볼 그리드 어레이(BGA) 부품을 연결하는 데 사용되는 패드의 솔더 페이스트를 확인할 수 있습니다.부품 실장 후: 장비가 PCB에 부품을 실장한 후, 감지 시스템은 PCB에서 누락, 오프셋 및 기울어진 부품을 확인하고 부품 극성 오류도 감지할 수 있습니다. 리플로우 솔더링 후: 생산 라인의 마지막 단계에서 감지 시스템은 부품의 누락, 오프셋 및 기울기, 모든 극성 측면의 결함을 확인할 수 있습니다. 또한 시스템은 솔더 조인트의 정확성과 불충분한 솔더 페이스트, 솔더링 중 단락 및 들어올려진 다리와 같은 결함도 감지해야 합니다. 필요한 경우, 2, 3, 4단계에서 감지를 위해 광학 문자 인식(OCR) 및 광학 문자 검증(OCV) 방법을 추가할 수도 있습니다. 다양한 감지 방법의 장단점에 대한 엔지니어와 제조업체의 논의는 항상 끊이지 않습니다. 실제로 선택의 주요 기준은 부품 및 공정 유형, 결함 스펙트럼 및 제품 신뢰성 요구 사항에 초점을 맞춰야 합니다. 많은 BGA, 칩 스케일 패키징(CSP) 또는 플립칩 부품이 사용되는 경우, 감지 시스템은 효과를 극대화하기 위해 첫 번째 및 두 번째 단계에 적용해야 합니다. 또한 네 번째 단계 후에 검사를 수행하면 저가 소비재의 결함을 효과적으로 식별할 수 있습니다. 항공 우주, 의료 및 안전 제품(자동차 에어백)에 사용되는 PCBS의 경우, 매우 엄격한 품질 요구 사항으로 인해 생산 라인의 여러 위치, 특히 두 번째 및 네 번째 단계 후에 검사를 수행해야 할 수 있습니다. 이러한 유형의 PCB의 경우, X선을 검사에 사용할 수 있습니다. 생산 라인에서 사용되는 AOI를 평가하려면 감지만 수행할 수 있는 시스템과 측정을 수행할 수 있는 시스템을 구분해야 합니다. 부품 누락 및 잘못된 배치와 같은 결함만 찾을 수 있는 감지 시스템은 공정 관리를 위한 도구를 제공할 수 없으므로 PCBS의 생산 공정을 개선하는 데 사용할 수 없습니다. 엔지니어는 여전히 생산 공정을 수동으로 조정해야 합니다. 그러나 이러한 감지 시스템은 빠르고 저렴합니다. 반면에 측정 시스템은 각 부품에 대한 정확한 데이터를 제공할 수 있으며, 이는 생산 공정 매개변수를 측정하는 데 매우 중요합니다. 이러한 시스템은 감지 시스템보다 비싸지만, SPC 소프트웨어와 통합하면 측정 시스템은 생산 공정을 개선하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 전반적으로, 오류 보고의 정확성, 즉 실제 오류(정확한 오류 보고)와 잘못된 경고(잘못된 오류 보고)의 비율만을 기준으로 감지 시스템의 품질을 평가하는 것은 포괄적이지 않습니다. 측정 시스템을 평가하려면 더 작은 허용 오차 범위 내에서 측정 시스템의 정확성에 대한 평가 결과에도 의존해야 합니다. 통계적 공정 관리마지막으로, AOI 시스템의 데이터를 효과적으로 사용하여 생산 공정을 제어하고, 이를 통해 회사가 더 높은 출력과 더 큰 이익을 달성하려면 다음 정보를 숙지해야 합니다.정확한 측정 데이터재현 가능하고 반복 가능한 측정시간과 공간에서 이벤트 측정에 근접생산 공정과 관련된 실시간 측정 공정 및 모든 정보인쇄 또는 실장 공정 중에 AOI 시스템을 설치하면 생산 공정 중에 축적된 다른 공정 변수를 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 리플로우 솔더링 후 부품의 위치가 변경되었는지 측정한다고 가정하면, 수집한 데이터는 실장 공정의 정확성을 반영할 수 없습니다. 실장 후와 리플로우 솔더링 후에 모두 결과를 측정해야 합니다. 그러나 이 정보는 장치 실장을 제어하는 데 거의 쓸모가 없습니다. 모니터링 개발 추세를 고려할 때, 모니터링해야 하는 공정 근처에 AOI 시스템을 설치하면 다음 단계로 진입하려는 매개변수를 신속하게 수정할 수 있습니다. 동시에 근거리 감지는 감지 공정 전에 부적합한 PCBS의 수를 줄일 수도 있습니다.전자 산업의 대부분의 AOI 사용자는 여전히 솔더링 후 검사에만 집중하고 있지만, 부품 및 PCBS의 소형화에 대한 미래 추세는 보다 효과적인 폐쇄 루프 공정 제어를 요구할 것입니다. 효과적인 감지 및 측정 솔루션을 제공할 수 있는 AOI 시스템은 점점 더 많은 사용자를 유치할 것이며, 엔지니어는 이러한 시스템에 대한 투자를 더욱 가치 있게 여길 것입니다. 모든 고객에게 AOI는 제품 생산 라인을 개선하고 완제품의 수율을 높이는 데 계속 중요한 역할을 할 것입니다.

온라인 테스터와 자동 시각 검사 장비의 차이점 분석 I. 서론 최근, 많은 친구들이 다음과 같은 질문을 했습니다. "저희 회사는 자동 회로 기판 테스트 장비를 도입하고 싶습니다. 그런데 온라인 테스터와 자동 시각 검사 장비 중 어떤 것을 선택해야 할지 모르겠습니다." 이러한 친구들의 질문에 답하면서, 저자는 전자 분야의 이러한 친구들이 새로운 테스트 기술에 직면했을 때 충분한 정보가 부족하다는 것을 깊이 느꼈습니다. 동시에, 몇 가지 핵심적인 문제들을 명확히 해야 한다고 생각했습니다. 따라서 이 기사에서는 회로 기판 테스트의 두 가지 방법을 설명하고자 합니다. II. 비용 차이: 비용 측면에서 장비 구매 비용과 이후 사용 비용의 두 가지 항목을 포함해야 합니다. 온라인 테스트 장비와 자동 시각 검사 장비는 이러한 두 가지 비용 측면에서 각각 다른 장점을 가지고 있습니다. 장비 구매 비용 측면에서 일반적으로 온라인 테스터가 가격 면에서 유리합니다. 자동 시각 검사 장비의 가격은 온라인 테스트 장비의 몇 배에서 수십 배에 달합니다. 상대적으로, 기업 내에 자동 시각 검사 장비를 프로그래밍하고 디버깅할 수 있는 사람이 있다면 사용 비용이 비교적 낮아질 것입니다. 온라인 테스터는 또한 사용 시 바늘 디스크 및 프로브와 같은 불가피한 비용이 발생하며, 사용 비용이 자동 시각 검사 장비보다 높습니다. 총 비용은 실제 상황에 따라 달라집니다. 각 기업마다 상황이 다르므로 일반화할 수 없습니다. III. 테스트 속도 차이: 테스트 속도 측면에서 바늘 디스크를 사용하는 온라인 테스터가 분명한 장점을 가지고 있습니다. 동일한 수의 테스트를 수행하기 위해 하나의 온라인 테스트 장비에 여러 대의 자동 시각 검사 장비가 필요합니다. 이 상황은 테스트할 회로 기판의 크기가 커짐에 따라 달라집니다. 컴퓨터 마더보드를 예로 들면, 비교적 최신 온라인 테스터를 사용하면 테스트 시간은 약 10초입니다. 그러나 자동 시각 검사 장비를 사용하면 일반적으로 몇 분이 소요됩니다. IV. 테스트 범위의 차이 테스트 범위 측면에서, 각 장비는 고유한 장점을 가지고 있습니다. 자동 시각 검사 장비는 "가시적인" 부분에서 비교적 좋은 성능을 보이며, 온라인 테스트 장비는 전기적 특성 측면에서 더 나은 성능을 보입니다. 관련 프로젝트는 표 1과 같습니다. 프로젝트 온라인 테스터와 자동 시각 검사 장비는 회로 기판의 개방 회로 및 단락 회로를 측정할 수 있지만, 납땜의 개방 회로 및 단락 회로는 측정할 수 없습니다. 대부분 측정할 수 있습니다. 일부 구성 요소는 특수한 특성으로 인해 테스트할 수 없습니다. PLCC 또는 PGA, BGA 등과 같은 집적 회로 기판의 경우 핀의 개방/단락 회로는 테스트할 수 없지만, 대부분의 누락된 구성 요소는 테스트할 수 있습니다. 일부 구성 요소는 회로의 특성으로 인해 테스트할 수 없습니다. 큰 커패시터가 작은 커패시터와 병렬로 연결된 경우 작은 커패시터의 값을 측정할 수 없으며, 측정 가능한 구성 요소의 값에 편차 또는 결함이 있습니다. 측정 가능하고 측정 불가능한 구성 요소가 잘못 설치된 경우 대부분 측정할 수 있습니다. 일부 구성 요소는 회로의 특성으로 인해 테스트할 수 없습니다. 큰 커패시터가 작은 커패시터와 병렬로 연결된 경우 작은 커패시터는 측정할 수 없지만 대부분은 측정할 수 있습니다. 측정 가능한 것이 있습니다. 일부 구성 요소는 외부 표시가 없기 때문에 테스트할 수 없습니다. 커패시터가 부착된 경우 측정할 수 없습니다. 집적 회로 브래킷의 결함은 측정 가능하고 측정 불가능합니다. 리플로우 납땜 중 표면 실장 구성 요소의 사후 생산 균열은 측정 가능하고 측정 불가능합니다. 리플로우 납땜 중 표면 실장 구성 요소의 砀에 의해 생성된 묘비는 측정 가능하고 측정 가능합니다. 전해 커패시터의 극성은 측정 가능하지만, 필요한 테스트 시간이 길기 때문에 일반 사용자는 가짜 납땜 부품, 빈 납땜 부품, 완전히 로드되지 않은 표면 실장 장치 및 테스트 여부를 테스트하지 않습니다. V. 정확도 차이: 정확도 측면에서 두 장치 모두 프로그램 디버깅에 의존합니다. 그러나 온라인 테스터는 또한 바늘 침대의 협력이 필요하며, 이는 어느 정도의 복잡성을 야기합니다. 반면에, 자동 시각 검사 장비의 프로그램 디버깅의 어려움은 비교적 높습니다. 따라서 정확도와 오판율 측면에서 이러한 두 가지 유형의 장비는 사용자가 실제 사용을 통해 자동으로 판단해야 합니다. VI. 적용 범위의 차이 일반적으로 온라인 테스터는 신뢰할 수 있는 측정 지점이 있는 회로 기판에 적합합니다. 회로 기판 배선으로 인해 핀을 삽입할 수 없는 경우, 온라인 테스터는 사용할 곳이 없는 곤경에 처하게 됩니다. 둘째, 온라인 테스터는 대량 생산 제품에 적합합니다. 바늘 크기의 특정 비용으로 인해 제품의 출력이 너무 적으면 각 회로 기판이 부담해야 하는 바늘 침대의 평균 비용이 너무 높아 경제적 관점에서 비용 효율적이지 않습니다. 자동 시각 측정 장비는 바늘 침대에 의해 제한되지 않지만, 비교적 느린 테스트 속도로 인해 대량 생산 제품에는 적합하지 않습니다. 또한, 비교적 높은 구매 비용으로 인해 이윤이 낮은 제품에는 적합하지 않습니다. 따라서 자동 시각 검사 장비는 소수의 다양한 제품에 적합합니다. 한편으로는 바늘 침대의 비용을 절감할 수 있고, 다른 한편으로는 느린 속도가 소수의 제품 테스트에 압력을 가하지 않습니다. VII. 결론 온라인 테스트 장비와 자동 시각 검사 장비는 각각 장단점이 있으며, 적용 범위도 다릅니다. 어떤 면에서는 상호 보완적인 역할을 할 수도 있습니다. 선택을 해야 한다면, 위의 모든 측면을 고려하여 올바른 결정을 내릴 수 있을 것입니다.

AOI의 기본 원칙 AOI의 기본 원칙영상 비교 원칙, AOI 통계 모델링 원칙, 광학적 원칙 이미지 비교 원칙이미지 비교 원칙: CCD 카메라에 의해 사진이 캡처되고 처리됩니다.특화된 지능형 응용 소프트웨어 (픽셀 분포와 같은 정보를 변환), 밝기와 색을 디지털 신호로 변환하면 필요한 정보로 변환됩니다.AOI 시스템 테스트 프로세스는 주로 테스트 할 부품의 이미지를 표준 이미지와 비교하여 부품이 괜찮는지 여부를 결정합니다., 부품의 크기, 각도, 오프셋, 밝기, 색상 및 위치 등 AOI 통계 모델링의 원칙AOI 통계 모델링은 일련의 OK 템플릿을 학습하여 이미지 변화를 관찰함으로써 OK 및 NG 이미지를 인식하는 시스템의 능력을 향상시킵니다.그리고 모든 OK 이미지에서 보이는 시각적 편차를 결합하여 구성 요소 모양 변화와 가능한 미래의 변화의 특징을 식별합니다. OK 템플릿을 배우는 과정에서, 다음 세 가지 문제는 주로 해결됩니다: 컴포넌트 A의 형태는 어떻게 생겼어야 할까요?즉, 부품의 크기, 모양, 색상, 표면 패턴 등 부위 B에는 어떤 변화가 일어날까요?즉, 구성 요소의 자연적인 크기, 모양, 색상 및 표면 패턴의 변형 규칙입니다. C 컴포넌트의 형태는 얼마나 변할까요? 즉, 구성 요소의 크기, 모양, 색상, 표면 패턴 등이 합리적으로 변화하는 정도입니다. 최종 결과는 위의 요소를 통합 한 테스트 표준 모델이며 OK와 NG 사이에 있습니다.

PCB 설계 레이아웃 속도 및 설계 효율 기술 분석 소개: PCB 라우팅 설계에는 레이아웃 속도를 향상시키는 완벽한 방법이 있습니다. 여기서는 PCB 설계의 레이아웃 속도와 설계 효율을 향상시키는 효과적인 기술을 제공합니다. 이는 고객의 프로젝트 개발 주기를 절약할 뿐만 아니라 설계 제품의 품질을 최대한 보장합니다. PCB 레이어 수 결정 회로 기판의 크기와 배선 레이어 수는 설계 초기 단계에서 결정해야 합니다. 고밀도 BGA(Ball Grid Array) 부품을 사용해야 하는 경우, 이러한 장치의 배선에 필요한 최소 배선 레이어 수를 고려해야 합니다. 배선 레이어 수와 스태킹 방식은 인쇄 라인의 배선 및 임피던스에 직접적인 영향을 미칩니다. 기판 크기는 원하는 설계 효과를 달성하기 위해 레이어링 방식과 인쇄 라인 너비를 결정하는 데 도움이 됩니다. 오랫동안 사람들은 회로 기판의 레이어가 적을수록 비용이 낮아진다고 믿어 왔습니다. 그러나 회로 기판의 제조 비용에 영향을 미치는 다른 많은 요인이 있습니다. 최근 몇 년 동안 다층 기판 간의 비용 차이가 크게 줄었습니다. 설계를 시작할 때 많은 수의 회로 레이어를 사용하고 구리 코팅이 균일하게 분포되도록 하여 설계 후반부에 정의된 규칙 및 공간 요구 사항을 충족하지 못하는 소수의 신호를 발견하여 새로운 레이어를 추가해야 하는 상황을 피하는 것이 가장 좋습니다. 설계 전에 신중하게 계획하면 배선 시 많은 문제를 줄일 수 있습니다. 2. 설계 규칙 및 제한 사항 자동 배선 도구 자체는 무엇을 해야 하는지 알지 못합니다. 배선 작업을 완료하려면 배선 도구가 올바른 규칙과 제약 조건 하에서 작동해야 합니다. 서로 다른 신호 라인은 서로 다른 배선 요구 사항을 가지고 있습니다. 특별한 요구 사항이 있는 모든 신호 라인은 분류되어야 하며, 분류는 설계에 따라 다릅니다. 각 신호 클래스에는 우선 순위가 있어야 합니다. 우선 순위가 높을수록 규칙이 더 엄격합니다. 규칙에는 인쇄 라인 너비, 최대 비아 수, 병렬성, 신호 라인 간의 상호 영향 및 레이어 제한이 포함됩니다. 이러한 규칙은 라우팅 도구의 성능에 상당한 영향을 미칩니다. 설계 요구 사항을 신중하게 고려하는 것은 성공적인 배선을 위한 중요한 단계입니다.

SMT 조립 및 DIP 스루홀 생산에서 AOI 자동 광학 검사 장비와 X-RAY 검사 장비의 차이점은 무엇입니까? SMT 조립 및 DIP 스루홀 생산에서 AOI 자동 광학 검사 장비와 X-RAY 검사 장비의 차이점은 무엇입니까?AOI는 영어로 자동 광학 검사(Automatic Optical Inspection)의 약자입니다. 기본 원리는 빨강, 녹색, 파랑 빛의 반사를 통해 SMT 표면 실장 및 DIP 스루홀 부품 장착 및 납땜이 올바른지, 위치가 좋은지, 누락된 장착 및 역방향 정렬과 같은 결함이 있는지 확인하는 것입니다. 자동화된 검사 장치입니다.AOI(자동 광학 검사)는 표면 실장 기술(SMT) 생산 라인에 적용되는 자동 광학 검사 기기 및 장비입니다. 인쇄 품질, 장착 품질 및 솔더 조인트 품질을 효과적으로 감지할 수 있습니다. AOI 자동 광학 검사 기기를 도구로 사용하여 결함을 줄임으로써 조립 공정 초기에 오류를 식별하고 제거하여 우수한 공정 제어를 달성할 수 있습니다. 결함을 조기에 감지하면 결함 제품이 후속 공정의 조립 단계로 전송되는 것을 방지할 수 있습니다. AOI 자동 광학 검사 기기는 수리 비용을 줄이고 수리할 수 없는 회로 기판의 폐기를 방지합니다. AOI 자동 광학 검사 기기의 구현 목표: 최종 품질: 일반적으로 SMT 생산 라인의 맨 마지막에 배치되어 SMT 제품의 결함을 확인하는 데 사용됩니다. 공정 제어: 인쇄기 및 표면 실장 기술(SMT) 배치기 후에 각각 배치되어 SMT 공정의 결함을 검사하고 피드백 데이터를 제공하는 데 사용됩니다.검사 내용: 솔더 페이스트 결함(유무, 편차, 솔더 부족, 과도한 솔더, 개방 회로, 단락, 오염 등). 부품 결함(부품 누락, 오프셋, 기울기, 똑바로 서기, 옆으로 서기, 부품 전복, 극성 반전, 잘못된 부품, 손상 등). 솔더 조인트 결함(솔더 부족, 과도한 솔더, 연속 솔더 등). X-RAY 비파괴 방사선 검사 장비의 장점 및 특징 X-RAY 비파괴 방사선 검사 장비는 X-선 형광 투시 장치입니다. 그 원리는 X-선이 비금속 물질을 투과할 수 있다는 특성을 활용하는 것입니다.고해상도 강화 스크린과 밀폐된 마이크로 초점 X-선 튜브를 결합한 구조를 채택합니다. 비파괴 X-선 형광 투시 검사를 통해 제품의 내부 이미지를 실시간으로 선명하게 관찰할 수 있습니다. BGA와 같은 부품의 하단 부분이 잘 납땜되었는지, 단락이 있는지 등을 확인합니다. 고밀도 패키징 기술의 급속한 발전은 또한 테스트 기술에 새로운 과제를 제기했습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 새로운 테스트 기술이 끊임없이 등장하고 있으며, X-선 검사 기술이 그 중 하나입니다. BGA의 용접 및 조립 품질을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 오늘날 X-선 검사 시스템은 실험실 고장 분석에만 사용될 뿐만 아니라 생산 환경 및 반도체 산업의 PCB 조립을 위해 특별히 설계되어 고해상도 X-선 시스템을 제공합니다. AXI 비파괴 검사 장치 및 X-선 광학 검사 기기의 구현 목표: X-RAY 비파괴 검사 장치 및 X-Ray 검사 장치는 PCBA, SMT 조립, 반도체 장치, 배터리, 자동차 전자 제품, 태양 에너지, LED 패키징, 하드웨어 부품 및 휠과 같은 산업에 비파괴 검사 솔루션을 제공합니다. X-선 검사 기기의 측정 범위: 다양한 유형의 SMT 칩, 전자 웨이퍼, 반도체 칩, BGA, CSP, SMT, THT, 플립 칩 및 기타 부품 등을 검사하는 데 적합합니다. 용접/패키징 검사 X_RAY(구조, 솔더 조인트 및 솔더 라인이 탈착, 불량 납땜, 누락 납땜, 잘못된 납땜 등). X-RAY 검사 장비의 적용 분야1. BGA 납땜 검사(브리징, 개방 회로, 콜드 솔더링 보이드 등2. 시스템 LSI와 같은 초미세 부품의 연결 상태(끊어진 와이어, 솔더 조인트)3. IC 패키징, 정류기 브리지, 저항기, 커패시터, 커넥터 등의 반도체 검사4. PCBA 납땜 상태 검사5. 하드웨어 부품, 전기 가열 튜브, 펄, 방열판 및 리튬 배터리 등의 내부 구조 검사 SMT 조립 및 DIP 스루홀 생산에서 AOI 자동 광학 검사 장비와 X-RAY 검사 장비의 차이점은 무엇입니까? SMT 패치 가공 산업에서 효과적인 품질 관리 방법의 현재 적용 및 변환 과정. SMT 패치 납땜 생산 및 가공에 대한 기존의 품질 관리 방법은 모두 수동 육안 검사(육안 검사라고 함)에 의존했습니다. 다음으로 현미경 광학 기술이 도입되고 광학 배율 기술이 산업 회로 기판의 품질 검사에 사용됩니다. 나중에 이 기술의 적용이 산업 발전에 대한 요구를 따라갈 수 없다는 것이 밝혀졌습니다. 이 기간 동안 AOI 광학 검사 기기가 등장했습니다. 중국에서는 광학 검사 기술 개발 10년 이상 만에 AOI가 PCBA 표면 실장 기술 생산 및 가공에 필수적인 품질 검사 장치가 되었습니다. AOI 자동 광학 검사 기기는 플렉시블 회로 기판의 수동 외관 검사의 어려운 문제를 효과적으로 해결하여 검사 인건비를 크게 줄이고 비용을 절감했습니다. 점점 치열해지는 시장 경쟁으로 인해 최종 전자 제품 제조업체는 PCBA의 품질 보증에 대해 점점 더 엄격한 요구 사항을 제시하고 있으며, 그 중 칩 납땜에 사용되는 패드의 품질이 특히 엄격합니다. 현재 PCBA 패드의 금 표면 외관 검사의 경우 많은 국내 기업이 여전히 수동 육안 검사 방식을 채택하고 있으며, 이는 낮은 효율성, 낮은 신뢰성 및 낮은 검사 품질과 같은 단점이 있습니다. 인건비가 지속적으로 상승함에 따라 회로 통합 밀도가 점점 더 높아질 것이며, 수동 육안 검사는 필연적으로 머신 비전 검사에 의해 점차적으로 단계적으로 폐지될 것입니다. AOI 자동 광학 검사 기기의 감지 기술은 점점 더 지능화되어 품질 로봇 형태로 점차 성장하고 확장되고 있습니다. AOI 자동 광학 검사 기기의 성능이 지속적으로 향상되고 통합 기능이 점점 더 강력해진다는 전제하에 AOI 자동 광학 검사 기기는 고객에게 검사뿐만 아니라 품질 추적 및 품질 보증을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 성능을 향상시키기 위해 새로운 제품을 지속적으로 개발하는 동시에 AOI 응용 프로그램에 대한 연구도 수행하고 있습니다. 우리는 고객에게 AOI 사용법을 가르치는 것을 목표로 할 뿐만 아니라 고객이 이를 잘 활용하도록 권장합니다. 우리는 유연하게 적용되는 한 시각적 AOI의 전망이 무궁무진하며 고객에게 제공하는 가치 또한 엄청나다고 굳게 믿습니다.

AOI는 비교적 집중된 색상의 SMT 부품 결함을 탐지하는 좋은 비율을 가지고 있습니다. AOI는 비교적 집중된 색상의 SMT 부품 결함을 탐지하는 좋은 비율을 가지고 있습니다.RGB 컬러 모드는 산업 분야에서 사용되는 컬러 표준입니다. 빨간색 (R), 녹색 (G),그리고 파란색 (B) 과 서로가 겹쳐있는. RGB는 빨간색, 녹색 및 파란색 채널의 색을 나타냅니다. 기본적으로 인간의 시각이 인식 할 수있는 모든 색을 포함합니다. 현재 가장 널리 사용되는 색 시스템 중 하나입니다.AOI는 비교적 집중된 색상의 SMT 부품 결함을 탐지하는 좋은 비율을 가지고 있습니다.RGB 색상 모드는 RGB 모델을 사용하여 이미지의 각 픽셀의 RGB 구성 요소에 0 ~ 255 범위 내의 강도 값을 부여합니다. RGB 이미지는 세 가지 색상을 사용합니다.현재 16의 다른 비율로 혼합 될 수 있습니다,777화면 상의 색상, 216 (255 * 255 * 255)다음 그림에서 보여지는 바와 같이색상 이름: 빨간색 값 (붉은) 녹색 값 (녹색) 파란색 값 (파란색)검은색 0 0 0블루 0 0 255녹색 0 255 0시안 0 255 255빨간색 255 0 0마젠타 255 0 255노란색 255 255 0흰색 255 255 255 위 색상 은 흔히 사용 되는 기본 색상 이다. AOI 검사 중, 카메라에 의해 캡처 된 구성 요소 이미지의 각 픽셀의 색상은 RGB의 세 가지 다른 값으로 구성됩니다.구성 요소의 변동 범위를 감지 할 수 있습니다..색상 분석 및 데이터 분석의 특성: AOI는 SMT 부품의 비교적 집중된 색상의 결함을 발견하는 좋은 비율을 가지고 있습니다.콘덴시터 및 IC의 부재 또는 잘못된 부품과 같은, 그리고 프로그래밍과 디버깅 또한 매우 간단합니다.

AOI-OCR 알고리즘 OCR 알고리즘, 즉 문자 인식 알고리즘은 문자 인식 및 감지를 위한 효과적인 이미지 처리 알고리즘입니다. OCR 알고리즘은 두 부분으로 나뉩니다. 첫째, 문자 인식을 위해 충분한 샘플(8개)을 훈련하여 표준 문자 라이브러리를 생성해야 합니다. 둘째, 생성된 표준 문자 라이브러리를 호출하여 테스트할 문자를 인식하고 테스트할 문자가 표준을 준수하는지 확인합니다. OCR 알고리즘은 일반적으로 BGA, QFP, SOP 등과 같은 중요한 구성 요소의 식별에 적용됩니다.

AOI 적색 접착제 알고리즘 빨간색 접착제 알고리즘은 구성 요소의 패드 영역 (황금 엽지 영역) 에서 발생하는 접착제 넘치는 양을 분석하고 얻는 색상 통계 알고리즘을 의미합니다.이 알고리즘은 색상 특징 분석 알고리즘입니다그 중 붉은 접착제의 이미지 특징은 어두운 빨간색이고 구리 필름의 이미지 특징은 밝은 빨간색입니다. 주로 구리 필름 영역에 존재하는 붉은 접착점 분석을 통해.다음 그림에서 보여지는 바와 같이: AOI 적색 접착제 알고리즘 1 영역은 주로 빨간색 접착제입니다. 빨간색 접착제의 이미지 특성은 낮은 밝기이며 주요 색채 채널은 빨간색입니다.높은 밝기로 특징, 그리고 주요 색채 채널은 빨간색이다. 영역 2에 빨간색 접착제 색상 특징이 있을 때, 그것은 " 접착제 오버플로우"로 결정된다. 알고리즘 선택에서 이 알고리즘의 기호는 " 접착제"이다.

AOI-OCV 알고리즘 및 매치 알고리즘 OCV는 검사 대상 이미지와 표준 샘플의 윤곽선 간 유사도를 분석하고 획득하는 이미지 처리 알고리즘을 의미합니다. 이 알고리즘은 주로 윤곽을 분석하고 윤곽 적합도를 제공하여 측정 지점을 감지하고 결정합니다. 이 알고리즘은 주로 부품 오류 및 부품 누락과 같은 결함 감지에 적용됩니다. 감지 알고리즘에서 해당 알고리즘 플래그는 "OCV"입니다. 매치 알고리즘은 검사 대상 이미지의 ROI 이미지 포인트와 표준 샘플의 ROI 이미지 포인트 간 유사도를 분석하는 이미지 처리 알고리즘을 의미합니다. 이 알고리즘은 주로 위치, 부품 오류 및 부품 누락과 같은 결함 감지에 적용됩니다. 감지 알고리즘에서 해당 알고리즘 플래그는 "Match"입니다.

AOI 히스토그램 통계 알고리즘 Histogram statistical algorithm refers to a gray-scale processing and analysis algorithm that determines and detects whether the test point falls within the standard range by statistically analyzing the brightness distribution or brightness variation within the ROI area이 알고리즘은 최대 값 (Max) 알고리즘, 최소 값 (Min) 알고리즘, 밝기 범위 (Range) 알고리즘 및 평균 값 알고리즘을 포함합니다.탐지 알고리즘의 알고리즘 플래그는 "히스토그램"입니다.최대 값 알고리즘은 ROI 영역 내에서 최대 밝기를 가진 N% 밝기 포인트의 평균 밝기를 얻는 회색 계층 통계 알고리즘을 의미합니다.목표 영역이 1000 광도점을 공격하면, 최대 5%의 밝기점, 즉, 50개의 밝기점, 그리고 이 50개의 점의 평균 밝기는 200, 그러면 최대값 알고리즘의 반환 값은 200,그리고 이미지의 최대 값은 200입니다.이 알고리즘은 주로 외계 물체와 같은 결함을 감지하는 데 사용됩니다.최소 값 알고리즘은 ROI 영역 내에서 가장 낮은 밝기를 가진 N% 밝기 포인트의 평균 밝기를 얻는 회색 계층 통계 알고리즘을 의미합니다.목표 영역이 1000 광도점을 공격하면, 최소 5%의 밝기점, 즉 50개의 밝기점, 그리고 이 50개의 점의 평균 밝기는 20이고, 최대값 알고리즘의 반환 값은 20입니다.그리고 이미지의 최대 값은 20입니다.이 알고리즘은 주로 외계 물체와 같은 결함 검출에 적용됩니다.밝기 스판 알고리즘은 ROI 영역 내의 최대 및 최소 값 사이의 밝기 차이를 계산하는 회색 척도의 통계 알고리즘을 의미합니다. 예를 들어,목표 영역의 최대 값이 200이고 최소 값이 20인 경우이 알고리즘은 주로 부실 부품과 같은 결함을 감지하는 데 적용됩니다.평균 값 알고리즘은 ROI 영역 내의 모든 밝기 포인트의 평균 밝기를 계산하는 회색 계층 통계 알고리즘을 의미합니다.이 알고리즘은 주로 부족한 부품과 같은 결함 검출에 적용됩니다..

AOI 알고리즘 상세 설명 - 이미지 통계 모델링 알고리즘 이미지 통계 모델링 알고리즘은 ALeader 전용 검사 알고리즘으로, 거의 모든 검사 분야에 적용됩니다. AOI 통계 모델링은 일련의 OK 템플릿을 학습하고, 이미지 변화를 관찰하며, 모든 OK 이미지에서 보이는 시각적 편향을 결합하여 부품 형상 변화의 특징과 가능한 미래 변화 패턴을 식별함으로써 시스템의 OK 및 NG 이미지 인식 능력을 향상시킵니다. 검사 알고리즘 내에서 해당 알고리즘의 플래그는 "OTHER"입니다. OK 템플릿을 학습하는 과정에서 주로 다음 세 가지 문제가 해결됩니다:부품 A의 형상은 어떠해야 하는가?즉, 부품의 크기, 모양, 색상 및 표면 패턴 등.부품 B에는 어떤 변화가 발생할 것인가?즉, 부품의 자연 치수, 모양, 색상 및 표면 패턴의 변화 규칙.부품 C의 형상은 얼마나 변화할 것인가?즉, 부품의 크기, 모양, 색상, 표면 패턴 등의 변화가 어느 정도까지 허용 가능한가.마지막으로, 위 요소들을 통합하고 OK와 NG 사이에 위치하는 검사를 위한 표준 모델이 얻어집니다.