Когда говорят про автоматическое оптическое обнаружение, многие сразу представляют себе просто камеру над конвейером — но на деле это целая философия контроля качества. В нашей работе с Shenzhen HTGD Intelligent Equipment постоянно сталкиваюсь с тем, что клиенты недооценивают, как сильно AoI влияет на итоговый выход годных изделий.
Помню, как в 2012 году мы тестировали одну из первых систем AOI на платах с BGA-компонентами. Тогда алгоритмы распознавания ещё путали теневые блики с холодными пайками — приходилось вручную настраивать пороги яркости для каждого типа компонентов. Именно тогда я понял, что высококачественное автоматическое обнаружение это не про ?купить и работать?, а про постоянную адаптацию под конкретную производственную среду.
Компания HTGD, начиная с разработок паяльных паст в 2008, прошла тот же путь — их оборудование всегда отличалось продуманной интеграцией систем инспекции. В отличие от многих конкурентов, они изначально закладывали в конструкцию машин совместимость с оптическими датчиками, а не просто добавляли камеры как опцию.
Сейчас на их сайте gdk-smt.ru можно увидеть, как эволюционировали системы контроля — от простого обнаружения отсутствующих компонентов до анализа формы паяльного файла. Это тот случай, когда производитель действительно понимает всю цепочку процессов.
Самая частая проблема — попытка сэкономить на калибровке. Видел как на одном заводе целый месяц мучились с ложными срабатываниями, пока не обнаружили, что вибрация от соседнего оборудования сдвинула эталонные метки на 0.3 мм. После этого мы всегда рекомендуем клиентам HTGD делать выравнивающие плиты с запасом прочности.
Другая история — когда технолог выставляет пороги чувствительности ?на глазок?. Помню случай с конденсаторами 0201: при стандартных настройках система пропускала 5% дефектов, но при ужесточении параметров начинала отвергать 20% годных плат. Пришлось разрабатывать многоуровневую схему проверки с перекрёстным анализом текстур.
Именно поэтому в современных системах автоматическое оптическое обнаружение всегда идёт в связке с машинным обучением — статические алгоритмы уже не справляются с разнообразием дефектов.
С появлением компонентов 01005 классические методы AOI начали давать сбои. Здесь важно не только разрешение камеры, но и угол освещения — мы в HTGD экспериментировали с шестью различными схемами подсветки, пока не нашли комбинацию, которая стабильно выявляет перемычки между выводами.
Интересный момент: на многослойных платах с скрытыми Via иногда возникают артефакты из-за неравномерного теплового расширения. Однажды целая партия плат шла с ложными дефектами пайки, пока мы не поняли, что проблема в коэффициенте преломления лака при конкретной температуре в цехе.
Сейчас для таких случаев мы используем термокамеры в комплексе с оптическими — дороже, но зато исключаем сезонные колебания качества.
Когда в 2019 году мы начали внедрять системы AoI с прямой связью с MES, многие клиенты жаловались на ?избыточность данных?. Но через полгода те же самые производства уже не могли работать без детальной статистики по типам дефектов в разрезе смен и оборудования.
Например, на одном предприятии удалось выявить корреляцию между влажностью в цехе и частотой образования шариков припайки — система автоматического обнаружения собирала статистику три месяца, прежде чем мы увидели закономерность.
Сейчас HTGD поставляет решения с предиктивной аналитикой — оборудование не просто фиксирует дефекты, но и прогнозирует когда нужно обслуживать дозаторы паяльной пасты или менять фиксирующие оснастки.
Раз в квартал обязательно нужно проверять калибровку оптики — даже на дорогих системах японского производства наблюдал дрейф параметров на 2-3% за полгода. Особенно критично для линий, работающих в три смены.
Часто забывают про чистку светодиодов подсветки — налёт флюса снижает контрастность на 15-20%, что напрямую влияет на достоверность обнаружения.
И главное — не пытайтесь экономить на обучении операторов. Видел как квалифицированный настройщик на 30% повышал эффективность системы по сравнению с автоматическими предустановками.
Сейчас тестируем системы с гигапиксельными камерами и ИИ-обработкой в реальном времени — это уже совсем другой уровень высококачественного обнаружения. Но интересно, что простые алгоритмы сравнения эталонов до сих пор эффективны для 70% типовых задач.
Думаю, следующий прорыв будет в области мультиспектрального анализа — уже сейчас экспериментируем с комбинацией ИК и УФ диапазонов для выявления микротрещин.
В HTGD продолжают развивать линейку оборудования — их последние разработки в области автоматического оптического контроля показывают, что компания следует принципу ?сильный бренд, поддержка производства?, не просто копируя западные аналоги, а предлагая решения для реальных производственных задач.
