Когда речь заходит об автоматическом оптическом обнаружении, многие сразу представляют себе сложные алгоритмы и безупречные результаты. Но на практике всё иначе — особенно в связке с решениями от OEMKOH Young. Часто встречаю заблуждение, что их системы работают 'из коробки' без тонкой настройки. Увы, это не так. Приходилось сталкиваться с ситуациями, когда даже качественное оборудование выдавало ложные срабатывания из-за неправильно подобранного освещения или калибровки. Вот где начинается настоящая работа.
Внедряли мы как-то систему от OEMKOH Young на линии пайки компонентов BGA. Казалось бы, стандартная задача. Но именно здесь проявились нюансы, которые в спецификациях не упоминаются. Например, чувствительность к вибрациям конвейера — пришлось дополнительно стабилизировать транспортер, иначе ложные ошибки сыпались постоянно. Это тот случай, когда теория расходится с практикой кардинально.
Особенно сложно было с мелкими компонентами — 0201 и меньше. Алгоритмы OEMKOH Young справлялись, но требовали индивидуальных настроек под каждый тип плат. Причем настройки эти не сводились к простому выбору шаблона — приходилось экспериментировать с углами освещения и порогами чувствительности. Иногда занимало до двух дней, чтобы добиться стабильного результата.
Запомнился случай с контрастными подложками — на темном текстоле система периодически 'теряла' выводные компоненты. Решение нашлось не в документации, а в переписке с техподдержкой — оказалось, нужно было калибровать не под стандартный эталон, а под конкретный материал основы. Такие моменты и отличают опытного инженера от новичка.
В наших реалиях часто приходится адаптировать оборудование под неидеальные условия — перепады напряжения, запыленность, температурные колебания. С системами OEMKOH Young здесь есть интересный парадокс — с одной стороны, они достаточно устойчивы, с другой — требуют более строгого соблюдения климатических норм, чем заявлено. Особенно это касается оптики — малейшее запотевание линз в сыром цеху приводило к катастрофическому падению точности.
Еще один момент — подготовка операторов. Обнаружил, что интуитивный интерфейс — это хорошо, но без понимания физических принципов работы оптического контроля операторы часто совершают критические ошибки. Например, пытаются 'упростить' настройки, когда система выдает много ошибок, вместо того чтобы искать причину в технологическом процессе.
Особенно показательна история с одним из местных производителей электроники — они жаловались на низкую повторяемость результатов. При детальном анализе выяснилось, что проблема была не в AOI, а в нестабильности паяльной пасты. После перехода на более качественные материалы и сотрудничества с Shenzhen HTGD Intelligent Equipment Co., Ltd., которая с 2008 года специализируется на автоматическом оборудовании, ситуация кардинально улучшилась. Их подход к контролю качества оказался созвучен требованиям к точности обнаружения дефектов.
Калибровка — это отдельная тема. Многие недооценивают необходимость регулярной поверки систем AOI. В OEMKOH Young предусмотрены встроенные процедуры, но они не отменяют необходимости использования эталонных образцов. Причем эти образцы должны максимально точно воспроизводить реальные платы — включая возможные дефекты. Иначе рискуем получить ситуацию, когда система идеально находит несуществующие проблемы и пропускает реальные.
Интересный опыт получили при валидации системы для контроля паяных соединений QFN. Стандартные алгоритмы плохо справлялись с оценкой качества пайки под корпусом. Пришлось разрабатывать комбинированный подход — совмещение данных с нескольких углов обзора с термографическим контролем. Результат превзошел ожидания, но потребовал серьезной доработки ПО.
Заметил также, что эффективность обнаружения сильно зависит от согласованности всех этапов производства. Например, если принтер для нанесения паяльной пасты не обеспечивает стабильность дозирования, даже самая совершенная система AOI будет выдавать необъективные результаты. Здесь принципиально важна интеграция всего технологического цикла — от печати до пайки.
Работая с OEMKOH Young, оценил важность грамотной технической поддержки. Не раз возникали ситуации, когда оперативное вмешательство инженеров производителя спасало проект. Например, при обновлении прошивки возник конфликт с кастомными настройками — специалисты OEMKOH оперативно предоставили патч, адаптированный под наши условия.
Особенно ценно, когда производитель понимает специфику локального рынка. Компания Shenzhen HTGD Intelligent Equipment Co., Ltd., чей сайт https://www.gdk-smt.ru предлагает комплексные решения, демонстрирует именно такой подход — их инженеры всегда готовы предложить варианты адаптации оборудования под конкретные производственные задачи. Это особенно важно при работе со сложными проектами, где стандартные решения не работают.
Запомнился кейс с автоматизацией контроля гибких плат — стандартные алгоритмы обнаружения не справлялись с деформацией основы. Совместно с техподдержкой OEMKOH разработали методику динамической коррекции геометрии изображения. Решение оказалось настолько удачным, что его внедрили в качестве стандартной опции для подобных задач.
За годы работы наблюдал, как менялись требования к системам AOI. Если раньше главным было обнаружение очевидных дефектов, то сейчас необходим прогнозирующий анализ. Системы OEMKOH Young постепенно двигаются в этом направлении — в последних версиях ПО появились функции статистического контроля процессов, позволяющие выявлять тенденции к ухудшению качества до появления брака.
Интересно проследить, как изменилось отношение к false call rate. Раньше стремились минимизировать его любой ценой, теперь же понимаем, что иногда лучше немного повысить процент ложных срабатываний, но не пропустить реальный дефект. Особенно критично это для ответственных применений — медицинской, аэрокосмической техники.
Современные реалии требуют интеграции AOI в общую систему управления производством. Здесь особенно важна совместимость с протоколами обмена данными. В решениях OEMKOH этот аспект проработан достаточно хорошо — есть возможность гибкой интеграции с MES-системами, что позволяет строить полноценные системы управления качеством в реальном времени.
Если говорить о будущем, то очевидный тренд — сочетание оптических методов с другими технологиями контроля. Например, уже сейчас тестируем гибридные системы, где AOI от OEMKOH дополняется рентгеновским контролем для скрытых дефектов. Результаты обнадеживают — удается обнаруживать до 98% всех видов дефектов.
Еще одно направление — использование машинного обучения для адаптивной настройки параметров контроля. Первые эксперименты показывают, что система может самостоятельно подбирать оптимальные настройки под разные типы плат, сокращая время переналадки. Правда, пока это требует значительных вычислительных ресурсов.
Особый интерес представляет миниатюризация компонентов — при переходе к размерам 01005 и менее традиционные методы AOI достигают физических пределов. Здесь возможно потребуется принципиально новый подход — возможно, комбинация оптических и спектральных методов анализа. Производители вроде Shenzhen HTGD Intelligent Equipment Co., Ltd. уже ведут соответствующие разработки, что дает надежду на решение этих challenges в обозримом будущем.
