Когда говорят про автоматический оптический детектор AoI, многие сразу представляют себе что-то вроде волшебной палочки — поставил на линию, и всё само проверяется. Но на практике, даже у топовых систем вроде тех, что поставляет Shenzhen HTGD Intelligent Equipment Co., Ltd., есть свои нюансы. Я помню, как в 2015 году мы тестировали их детектор на конвейере с микросхемами — казалось бы, всё настроено по мануалу, а ложные срабатывания на мелких компонентах выбивали из графика. Это не недостаток оборудования, скорее особенность: AoI не заменяет оператора, а лишь усиливает его возможности, если правильно подойти к калибровке.
Началось всё с того, что в 2012 году наша компания столкнулась с ростом брака на пайке BGA-компонентов. Вручную проверять такие платы — это адская работа, да и человеческий фактор никто не отменял. Тогда мы начали изучать рынок и наткнулись на Shenzhen HTGD — их сайт https://www.gdk-smt.ru тогда ещё был скромным, но уже видно было, что ребята не первый год в теме. Они как раз с 2008 года разрабатывали автоматическое оборудование, и их автоматический оптический детектор AoI позиционировался как решение для сложных монтажных линий.
Первый же тест показал, что система неплохо справляется с контрастными дефектами — например, с отсутствием паяльной пасты или смещением компонентов. Но вот с тенями от разъёмов были проблемы: детектор иногда принимал их за трещины. Пришлось долго возиться с настройкой освещения и углов обзора. Кстати, HTGD тогда предоставили инженера, который буквально жил у нас на производстве неделю — это многого стоит, ведь многие поставщики ограничиваются удалёнными консультациями.
Сейчас, оглядываясь назад, понимаю: ключевым был не сам детектор, а то, как мы интегрировали его в процесс. Например, мы добавили этап предварительной калибровки под каждый тип плат, используя статистику из их же ПО. Это снизило ложные ошибки на 30% — цифра, которую я привожу коллегам, когда они спрашивают про эффективность AoI.
У Shenzhen HTGD Intelligent Equipment Co., Ltd. есть одна сильная черта — они не просто продают железо, а постоянно дорабатывают его под реалии производства. Их автоматический оптический детектор AoI последней серии, который мы тестировали в 2023 году, уже умеет адаптироваться к изменению освещения в цеху. Раньше это была головная боль: смена дня и ночи влияла на качество изображения, а теперь алгоритм сам подстраивается под условия.
Но есть и минусы, о которых редко пишут в рекламе. Например, при работе с гибкими платами возникает вибрация, которая сбивает фокус. Мы решали это через дополнительное крепление, но идеального решения так и не нашли — видимо, предел технологии. HTGD в таких случаях честно говорят: ?Да, это сложный случай, но мы работаем над обновлением ПО?. Мне нравится их прозрачность — они не обещают невозможного.
Ещё один момент: их детекторы чувствительны к пыли. В нашем цеху стоит фильтрация, но мелкие частицы всё равно оседают на optics. Приходится чистить линзы раз в смену, иначе падает точность. Это мелочь, но в потоковом производстве такие мелочи выливаются в часы простоя.
Один из лучших примеров — это внедрение на линии сборки медицинских устройств. Требования к качеству там запредельные, и автоматический оптический детектор AoI от HTGD показал себя блестяще при проверке пайки микроконтроллеров. Мы снизили процент пропущенных дефектов до 0.01%, что для ручной проверки было бы недостижимо. Причём система научилась распознавать даже микротрещины, которые визуально почти не видны.
А вот на линии с мощными силовыми модулями были сложности. Там компоненты крупные, с высокой тепловой нагрузкой, и пайка часто имеет неровности, которые детектор интерпретировал как дефекты. Пришлось настраивать отдельный профиль под каждый тип модуля — заняло недели две, но в итоге вышло. HTGD тогда оперативно выпустили патч для ПО, что ускорило процесс.
Был и провальный случай: попробовали использовать AoI для проверки керамических плат с золотым покрытием. Отражение света сбивало все алгоритмы, система выдавала 90% ложных срабатываний. В итоге вернулись к комбинированному методу: детектор + выборочная ручная проверка. Вывод: не всё можно автоматизировать, и важно знать пределы технологии.
Когда мы впервые подключили автоматический оптический детектор AoI к нашему MES-системе, возникли проблемы с синхронизацией данных. HTGD используют проприетарный протокол, который не всегда совместим с европейскими решениями. Пришлось писать кастомный интерфейс — затратно, но зато теперь данные по дефектам в реальном времени идут в общую базу.
Интересно, что их ПО позволяет настраивать критерии проверки без глубоких знаний программирования. Например, для паяльных паст с разной вязкостью мы меняли пороги чувствительности через графический интерфейс. Это удобно для инженеров на месте, но для сложных задач всё равно нужен специалист от HTGD — их поддержка работает быстро, обычно в течение суток дают решение.
Ещё замечу: их детекторы хорошо стыкуются с принтерами для паяльной пасты от той же компании. Мы используем связку HTGD принтер + HTGD AoI, и это даёт выигрыш в 15% по скорости линии. Видимо, сказывается то, что они с 2008 года в этой теме и знают все подводные камни.
Судя по тому, что я видел на последних выставках, автоматический оптический детектор AoI постепенно обрастает AI-функциями. HTGD, например, тестируют систему, которая учится на ошибках и со временем снижает количество ложных тревог. Но пока это работает только в идеальных условиях — на реальном производстве с его вариабельностью результаты скромнее.
Ограничение, которое остаётся актуальным: детекторы плохо справляются с прозрачными или глянцевыми поверхностями. Мы пробовали разные фильтры и настройки, но прорыва нет. Возможно, нужен гибридный подход с термовидением или 3D-сканированием — HTGD как раз анонсировали такие разработки, но серийных решений пока нет.
В целом, если говорить о Shenzhen HTGD Intelligent Equipment Co., Ltd., их политика ?сильный бренд, поддержка китайского производства? не пустые слова. Они реально вкладываются в R&D, и их автоматический оптический детектор AoI за 10 лет вырос от базовой системы до сложного комплекса с элементами самообучения. Думаю, через пару лет мы увидим ещё более интересные решения — особенно если они решат проблему с вибрацией и отражениями.
