L'application, les progrès et les défis de l'IA dans l'inspection de la fabrication de CMS.

Ces dernières années, l'industrie de la fabrication électronique a connu de profonds changements, avec l'émergence rapide de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique. Ces technologies de pointe ont favorisé l'automatisation, optimisé le contrôle de la qualité et fourni des données et des informations précieuses dans la fabrication de la technologie de montage en surface (SMT) de l'assemblage de cartes de circuits imprimés (PCBA). L'intégration de l'IA dans la fabrication électronique marque le passage des méthodes traditionnelles à des approches plus intelligentes et plus adaptatives. D'autre part, la fusion de l'IA et de l'AOI représente une opportunité de transformation. Surmontant les difficultés, l'industrie du CMS a adopté des solutions d'IA grâce aux progrès réalisés dans le domaine du matériel, de la vision artificielle et des algorithmes d'IA. Ces développements ont permis de renforcer les structures mécaniques et de réduire les faux positifs. Dans les secteurs où les exigences de fiabilité sont élevées, tels que l'automobile et l'aérospatiale, l'IA comble les lacunes de l'inspection automatisée tout en répondant aux exigences de production et en améliorant continuellement les processus. Par coïncidence, les machines de prélèvement et de placement et les machines à rayons X de Nectec ont toutes mis en œuvre les fonctions de calcul en temps réel de l'IA pour améliorer la précision et la rapidité du montage des composants des puces. Il est intéressant de savoir ce qui fait de l'IA un élément indispensable du processus de fabrication SMT. Cinq points méritent d'être mentionnés.

Premier point, l'assistance à l'automatisation de l'IA. Au début, la programmation de l'AOI implique que les ingénieurs configurent manuellement des centaines de paramètres d'inspection sur la base des données CAO des circuits imprimés. Ce processus complexe et fastidieux peut prendre jusqu'à 10 heures pour chaque nouvelle conception. Les solutions de programmation par IA ont transformé ce processus en générant automatiquement des programmes AOI complets en quelques minutes, sans intervention humaine. Ces outils de programmation automatisés fonctionnent en analysant les fichiers de conception des PCB, les nomenclatures, les formes/tailles des composants, et en proposant automatiquement des conditions d'inspection optimales. Les algorithmes de vision artificielle et d'apprentissage profond peuvent rapidement extraire des informations clés des fichiers de conception pour recommander une programmation d'inspection adaptée au circuit imprimé. Cette automatisation simplifie le passage d'un circuit imprimé à l'autre. 

Deuxièmement, le système d'inspection fiable de l'IA. L'un des avantages les plus utiles de l'inspection par IA est son système de détection fiable pour l'inspection visuelle des défauts courants et des composants de surface complexes. Lors de l'inspection des pièces endommagées des composants SMT, tels que les puces, les circuits intégrés et les connecteurs, il est difficile de prévoir l'apparence des pièces endommagées. En réalité, il est difficile de prédire l'apparence des pièces endommagées. En s'entraînant sur des exemples basés sur l'apprentissage humain, l'IA peut apprendre à identifier les défauts. Actuellement, les types de composants tels que les puces CMS, les DEL, les OSC, les MLD, les SOD, les SOT23, les RNET, les CNET, les circuits intégrés et les connecteurs atteignent des taux de précision élevés. Il est recommandé de consulter le propriétaire du modèle d'IA pour déterminer quels types sont disponibles pour activer cette fonction, afin d'améliorer la précision de la vérification et de réduire la charge de travail de l'opérateur.

Troisièmement, la mise en œuvre de l'algorithme d'inspection de l'IA. Les algorithmes OCV/OCR traditionnels requièrent une formation distincte et nécessitent beaucoup de temps et de main-d'œuvre pour être configurés. L'OCV/OCR est facilement perturbé par les différences de police et les caractères manquants, ce qui entraîne un taux élevé de faux positifs, qui peut parfois atteindre plus de 10%-20%. AI OCV/OCR a construit et mis au point une bibliothèque de polices optimisée pour la précision des caractères. AI OCV/OCR peut facilement détecter les caractères à faible contraste, ce qui est pratiquement impossible avec les méthodes traditionnelles. La présence de défauts à faible contraste et de bruit dans l'imagerie constitue un défi pour l'inspection optique, comme les vides dans l'inspection par rayons X et l'adhésif sur les surfaces dans l'inspection optique. 

Quatrièmement, la fonction de tri intelligent mise en œuvre au sein de l'IA. L'IA peut non seulement détecter les défauts, mais aussi les classer intelligemment par type, gravité et source d'origine. Cette classification permet une analyse ciblée des causes profondes, réduisant ainsi la récurrence et contribuant à un système de contrôle de la qualité plus robuste. Un exemple de classification concerne les nouveaux composants dont la forme et la taille varient, ce qui nécessite généralement une reprogrammation du système d'inspection. L'IA relève ce défi en permettant au système d'inspection de s'entraîner rapidement sur les nouveaux composants sans avoir à les reprogrammer. Une autre application de l'IA dans le domaine de l'inspection est la détection des corps étrangers. 

Enfin, cinquième point, l'intelligence et la flexibilité de l'IA dans l'AOI. La flexibilité de l'IA permet aux systèmes AOI de traiter différents types de composants, de couleurs et de matériaux de circuits imprimés sans reprogrammation. En s'entraînant sur des images représentatives qui incluent les variations attendues, les algorithmes d'IA apprennent à faire la distinction entre les variations acceptables du processus et les véritables défauts. Cette flexibilité est particulièrement précieuse dans les environnements de production à forte mixité où les variations de produits sont fréquentes. En conséquence, les stations de réparation pour l'inspection post-optique deviennent plus intelligentes grâce à l'IA ; ces stations exploitent désormais le potentiel de l'IA pour prendre des décisions semblables à celles des humains, réduisant ainsi le besoin de réinspection manuelle, diminuant les coûts opérationnels et fournissant une analyse en temps réel des données relatives à l'état de l'inspection.

En conclusion, le pouvoir de transformation de l'IA dans l'inspection et les usines intelligentes promet une efficacité, une adaptabilité et une assurance qualité inégalées. Il redessine l'avenir de l'innovation et de la fabrication électronique axée sur l'automatisation. L'impact de l'IA s'étend au-delà de l'inspection à l'ensemble de l'écosystème de la fabrication électronique, et nous nous réjouissons de cette nouvelle ère.