SAKI smt 3D AOI machine 3Di MS2

להלן מבוא מקיף ל-SAKI 3D AOI 3Di MS2, הכולל את מיקומו, טכנולוגיית הליבה, תכונותיו הפונקציונליות, יישומים בתעשייה ויתרונותיו התחרותיים. התוכן מאורגן על סמך סטנדרטים כלליים בתעשייה ומאפיינים אופייניים של ציוד דומה. לפרמטרים ספציפיים, אנא עיינו במידע הרשמי:

1. סקירת הציוד

דגם: סאקי 3Di MS2

סוג: ציוד בדיקה אופטית אוטומטית תלת-ממדית (AOI)

מטרה מרכזית: משמש לבדיקת איכות תלת-ממדית בדיוק גבוה לאחר הרכבת PCB בקווי ייצור SMT (טכנולוגיית הרכבה משטחית) על מנת להבטיח שמחברי הלחמה, הרכבת רכיבים וכו' עומדים בתקני התהליך.

מסלול טכני: שילוב הדמיה תלת-ממדית רב-זוית עם אלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי לפתור את המגבלות של AOI דו-ממדי מסורתי בזיהוי גובה ורכיבים מורכבים.

2. טכנולוגיית ליבה ותצורת חומרה

(1) מערכת הדמיה תלת-ממדית

עיקרון טכני:

טריאנגולציה בלייזר או הקרנת אור מובנית, באמצעות סריקה רב-צירית לקבלת נתונים תלת-ממדיים כגון גובה, נפח, צורה של חיבור הלחמה וכו'.

הרזולוציה יכולה להגיע לרמת מיקרון (כגון חזרתיות של 1 מיקרומטר בציר Z), ותומכת בזיהוי רכיבים זעירים (כגון חבילת 01005).

מערכת מקור אור:

מקור אור משולב רב-ספקטרלי (כגון RGB+אינפרא אדום) משפר את ניגודיות הפגמים (כגון גישור, חיבורי הלחמה קרה) על ידי תאורה בזוויות שונות.

(2) בקרת תנועה מדויקת במיוחד

מנוע ליניארי במהירות גבוהה: השגת מיקום וסריקה מהירים, התאמה לקווי ייצור בעלי קצב גבוה (כגון UPH ≥ 300 לוחות/שעה).

אפשרות למסלול כפול: תצורות מסוימות תומכות בזיהוי סינכרוני במסלול כפול כדי לשפר את התפוקה.

(3) פלטפורמת תוכנה חכמה

סיווג פגמים בבינה מלאכותית:

בהתבסס על ספריית אלגוריתמי הלמידה העמוקה, הוא מזהה באופן אוטומטי חיבורי הלחמה גרועים (הלחמה לא מספקת, חללים, קיזוזים וכו') ופגמים ברכיבים (מצבות, חלקים שגויים וכו'), ובכך מפחית את שיעור אזעקות השווא.

ניהול פורמולות:

תומך בתכנות וסימולציה לא מקוונות, מחליף במהירות דגמי מוצר ומפחית את זמן החלפת הקו.

3. פונקציות ליבה ויכולות זיהוי

(1) גילוי חיבורי הלחמה

כימות פרמטרים תלת-ממדיים: מדידת גובה, נפח, זווית מגע וכו' של חיבור הלחמה, ושיפוט מדויק של פגמים כגון חיבורי הלחמה קרה, גישור וכדורי הלחמה.

בדיקת BGA/CSP: סריקת חיבורי הלחמה נסתרים דרך קצה הרכיב כדי לפתור את בעיית הנקודה המתה של AOI דו-ממדי.

(2) בדיקת מיקום רכיבים

קיום/קוטביות: זיהוי רכיבים חסרים, הפוכים ושגויים.

דיוק מיקום: זיהוי קיזוז והטיה (כגון רגלי הלחמה צדדיות של QFN).

(3) תאימות

התאמת סוג הלוח: לוח גמיש (FPC), לוח קשיח, לוח נחושת עבה וכו'.

מגוון רכיבים: רכיבי מיקרו 0201 ועד מחברים גדולים וכיסויי מיגון.

4. תרחישי יישום בתעשייה

תחום אמינות גבוהה:

אלקטרוניקה לרכב: ECU, מודול חיישן (תואם לתקן IPC-A-610 Class 3).

ציוד רפואי: PCB להתקן מושתל, הדורש אפס פגמים.

אריזה בצפיפות גבוהה:

לוח אם לסמארטפון (אריזת POP), מודול תקשורת 5G.

שילוב קו ייצור אוטומטי:

קישור עם SPI (זיהוי משחת הלחמה), תנור הזרמה מחדש ונתוני ציוד אחרים כדי להשיג בקרת איכות מלאה בתהליך.

5. ניתוח יתרון תחרותי

(1) בהשוואה ל-AOI דו-ממדי מסורתי

פחות שיפוטים שגויים: נתוני גובה תלת-ממדיים נמנעים מהפרעות צבע והשתקפות.

כיסוי רחב יותר: יכול לזהות חיבורי הלחמה נסתרים (כגון רכיבי מסוף תחתון).

(2) בהשוואה ל-AOI תלת-ממדי דומה

איזון בין מהירות לדיוק: טכנולוגיית הסריקה המקבילה של SAKI מתחשבת הן במהירות הזיהוי והן ברזולוציית הפרטים.

ממשק נתונים פתוחים: תומך באינטגרציה עם מערכות MES/SPC כדי לסייע בבניית מפעלים חכמים.

(3) יעילות כלכלית

הפחתת עלויות בדיקה חוזרת: דיוק גבוה מפחית את שעות הבדיקה החוזרת הידנית.

תחזוקה מונעת: זיהוי תנודות בתהליך (כגון הדפסת משחת הלחמה חריגה) מראש באמצעות ניתוח מגמות.

6. פונקציות מורחבות אופציונליות

בדיקה דו-צדדית: בדיקה דו-צדדית מלאה של PCB בהידוק אחד.

אופטימיזציה עצמית של בינה מלאכותית: למידה מתמדת של דפוסי פגמים חדשים ועדכון דינמי של סטנדרטים של בדיקה.

אבחון מרחוק: ניטור ותחזוקה של ציוד בזמן אמת דרך האינטרנט של הדברים (IoT).

7. פתרונות אופייניים לנקודות כאב של משתמשים

בעיה: סיכון לריקול עקב בדיקה שהוחמצה של חיבורי הלחמה של מעגל מודפס לרכב.

→ פתרון 3Di MS2: באמצעות ניתוח נפח חיבורי הלחמה תלת-ממדי, 100% מחיבורי ההלחמה בעלי גובה לא מספיק נקלטים.

בעיה: שינויים תכופים בקו הייצור מובילים לאיתור ניפוי שגיאות AOI גוזל זמן.

פתרון: ספריית נוסחאות לא מקוונת + התאמה באמצעות בינה מלאכותית, קיצור זמן המעבר ל-10 דקות.