Когда говорят про автоматическую оптическую систему обнаружения, многие сразу представляют себе панацею от всех дефектов пайки – мол, поставил и забыл. На деле же даже топовые системы вроде тех, что мы интегрируем в линии Shenzhen HTGD, требуют постоянной калибровки под конкретные платы. Помню, как в 2015 на тестовом запуске AOI от HTGD для BGA-компонентов система стабильно пропускала микроподтёки флюса – пришлось переписывать алгоритм сравнения эталонных изображений с учётом коэффициента преломления под разными углами.
Ранние версии ПО для автоматической оптической системы обнаружения работали по принципу жёстких допусков – любой выход за границы шаблона считался браком. На многослойных платах с переходными отверстиями это вызывало до 40% ложных срабатываний. В HTGD к 2019 доработали адаптивную систему, где учитывается тепловая деформация текстолита после печи – сейчас это стандарт для их флагманской серии GDK-8000.
Кстати, о камерах – переход с монохромных CMOS на полихромные с ИК-фильтром позволил выявлять скрытые дефекты под компонентами. Но пришлось увеличить выдержку до 3 мс, что замедлило общий цикл проверки на 15%. Компенсировали за счёт параллельной обработки изображений с двух сканеров – решение, кстати, позаимствовали у медицинского томографа.
Самое сложное – обучение нейросети для распознавания приемлемых вариаций паяльной пасты. На проекте для автопрома мы три месяца кормили систему снимками допустимых менiscusов, пока она не научилась отличать нормальную липкую пасту от окисленной. До сих пор раз в квартал обновляем базу эталонов.
Когда мы впервые подключили AOI к автоматическому принтеру паяльной пасты от HTGD, возникла парадоксальная ситуация – система детектировала идеально нанесённую пасту как брак из-за разницы в освещении. Пришлось синхронизировать спектральные характеристики светодиодов в обоих устройствах. Сейчас на их сайте gdk-smt.ru можно увидеть, как это реализовано в комплексах серии 'Смарт-лайн'.
Особенно ценна обратная связь с дозаторами – когда AOI обнаруживает недостаточное количество пасты под конкретным компонентом, следующий цикл печати корректируется в реальном времени. Правда, для этого требуется калибровка с точностью до микрометра – малейшая вибрация сводит на нет все преимущества.
Интересный случай был с модулем термоконтроля – оказалось, что ИК-датчики AOI конфликтуют с пирометрами печи оплавления. Решили разнесением рабочих частот, но пришлось перекраивать всю экранировку.
Самое разрушительное – это экономия на калибровочных шаблонах. Как-то на производстве в Подольске пытались использовать самодельные калибровочные мишени – через месяц автоматическая оптическая система выдавала погрешность в 12 микрон. Пришлось экстренно заказывать фирменные эталоны у HTGD с голографической разметкой.
Многие забывают про температурную компенсацию – при +28°C в цехе оптические искажения уже превышают допустимые 0.003%. Мы теперь всегда рекомендуем устанавливать AOI в отдельные термостабильные зоны, хоть это и увеличивает стоимость проекта на 18-20%.
Ещё одна боль – пыль на поляризационных фильтрах. Даже микроскопические частицы искажают контрастность. Разработали специальный график чистки с регистрацией в журнале – кажется мелочью, но именно это снижает количество ложных тревог на 7-9%.
Локальные производители микросхем часто используют нестандартные корпуса – например, те же 'Ангстремовские' процессоры имеют скруглённые выводы вместо прямоугольных. Пришлось создавать отдельные библиотеки эталонов для отечественных компонентов – стандартные алгоритмы HTGD их отвергали как брак.
С металлокерамическими корпусами вообще отдельная история – их отражающая поверхность требует специальной настройки освещения. Помог трюк с диафрагмированием – уменьшили апертуру объектива на 30%, пожертвовав резкостью, но выиграв в контрастности.
Интересно, что для военных заказчиков пришлось разрабатывать режим 'слепой проверки' – когда система фиксирует дефекты без сохранения изображений в память. Технически сложно, но необходимо по требованиям безопасности.
Сейчас экспериментируем с гибридной системой – комбинация автоматической оптической системы обнаружения и рентгеновского контроля. Особенно перспективно для плат с скрытыми переходами – но пока не удаётся добиться приемлемой скорости обработки данных.
HTGD анонсировала встроенный ИИ для прогнозирования деградации паяных соединений – по косвенным признакам вроде изменения коэффициента отражения олова. На тестах система предсказывает 80% отказов за 200 циклов до их возникновения – если это подтвердится, будет прорыв.
Лично я скептически отношусь к полному отказу от эталонных изображений – нейросети всё ещё нестабильны при смене партии флюса. Возможно, лет через пять... Но пока надёжнее комбинированный подход – и классический, и машинный анализ параллельно.
