A aplicação, o progresso e os desafios da IA na inspeção de fabricação de SMT.

Nos últimos anos, o setor de fabricação de produtos eletrônicos passou por mudanças profundas, com o surgimento rápido da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina. Essas tecnologias de ponta impulsionaram a automação, otimizaram o controle de qualidade e forneceram dados e insights valiosos na fabricação da tecnologia de montagem em superfície (SMT) da montagem de placas de circuito impresso (PCBA). A integração da IA à fabricação de produtos eletrônicos marca uma mudança dos métodos tradicionais para abordagens mais inteligentes e adaptáveis. Por outro lado, a fusão de IA e AOI apresenta uma oportunidade transformadora. Superando desafios, o setor de SMT adotou soluções de IA impulsionadas por avanços em hardware, visão de máquina e algoritmos de IA. Esses desenvolvimentos fortaleceram as estruturas mecânicas e reduziram os falsos positivos. Em setores com requisitos de alta confiabilidade, como o automotivo e o aeroespacial, a IA soluciona as deficiências da inspeção automatizada, atendendo às demandas de produção e melhorando continuamente os processos. Coincidentemente, todas as máquinas de coleta e posicionamento e máquinas de raios X da Nectec implementaram as funções de computação em tempo real da IA para auxiliar melhor a precisão e a velocidade da montagem de componentes de chips. Curiosamente, o que torna a IA uma parte indispensável do processo de fabricação SMT. Há cinco pontos que merecem ser mencionados.

O primeiro ponto é a assistência à automação da IA. No início, a programação de AOI envolve engenheiros que configuram manualmente centenas de parâmetros de inspeção com base em dados CAD de PCB. Esse processo complexo e tedioso pode levar até 10 horas para cada novo projeto. As soluções de programação com IA transformaram esse processo, gerando automaticamente programas AOI completos em minutos, sem intervenção humana. Essas ferramentas de programação automatizada funcionam analisando arquivos de projeto de PCB, listas de materiais, formas/tamanhos de componentes e propondo automaticamente as condições ideais de inspeção. A visão de máquina e os algoritmos de aprendizagem profunda podem extrair rapidamente informações importantes dos arquivos de design para recomendar a programação de inspeção adequada para a PCB. Essa automação simplifica a troca entre placas de circuito. 

Segundo ponto, o sistema de inspeção confiável da IA. Uma das vantagens mais úteis da inspeção com IA é seu sistema de detecção confiável para inspeção visual de defeitos comuns e componentes de superfície complexos. Ao inspecionar peças danificadas de componentes SMT, como chips, circuitos integrados e conectores. E, na verdade, é difícil prever a aparência das peças danificadas. Ao treinar com exemplos baseados no aprendizado humano, a IA pode aprender a identificar defeitos. Atualmente, tipos de componentes como chips SMD, LEDs, OSC, MLD, SOD, SOT23, RNET, CNET, ICs e conectores alcançam altas taxas de precisão. Recomenda-se consultar o proprietário do modelo de IA para determinar quais tipos estão disponíveis para ativar esse recurso, aumentando assim a precisão da verificação e reduzindo a carga de trabalho do operador.

Terceiro ponto, implementação do algoritmo de inspeção de IA. Os algoritmos tradicionais de OCV/OCR exigem treinamento separado e consomem muito tempo e mão de obra para serem configurados. O OCV/OCR é facilmente prejudicado por diferenças de fontes e caracteres ausentes, resultando em uma alta taxa de falsos positivos, que às vezes pode chegar a mais de 10%-20%. O AI OCV/OCR criou e ajustou uma biblioteca de fontes otimizada para a precisão dos caracteres. O AI OCV/OCR pode detectar facilmente caracteres de baixo contraste, o que é quase impossível para os métodos tradicionais. A presença de defeitos de baixo contraste e de ruído na geração de imagens representa um desafio na inspeção óptica, como vazios na inspeção por raios X e adesivos em superfícies na inspeção óptica. 

Quarto ponto, função de classificação inteligente implementada na IA. A IA pode não apenas detectar defeitos, mas também classificá-los de forma inteligente por tipo, gravidade e fonte de origem. Essa classificação permite a análise direcionada da causa raiz, reduzindo a recorrência e contribuindo para um sistema de controle de qualidade mais robusto. Um exemplo de classificação é o de novos componentes com formas e tamanhos variados, que normalmente exigem a reprogramação do sistema de inspeção. A IA resolve esse desafio ao permitir que o sistema de inspeção seja treinado rapidamente em novos componentes sem a necessidade de reprogramação. Outra aplicação de inspeção com IA é a detecção de objetos estranhos. 

Por último, e quinto ponto, a inteligência e a flexibilidade da IA na AOI. A flexibilidade da IA permite que os sistemas de AOI lidem com vários tipos de componentes, cores e materiais de placas de circuito sem reprogramação. Ao treinar em imagens representativas que incluem variações esperadas, os algoritmos de IA aprendem a distinguir entre variações de processo aceitáveis e defeitos verdadeiros. Essa flexibilidade é particularmente valiosa em ambientes de produção de alta mistura, onde as variações de produto são frequentes. Como resultado, as estações de reparo de inspeção pós-óptica estão se tornando mais inteligentes por meio da IA; essas estações agora aproveitam o potencial da IA para tomar decisões semelhantes às humanas, reduzindo a necessidade de reinspeção manual, diminuindo os custos operacionais e fornecendo análise de dados de status de inspeção em tempo real.

Para concluir, o poder transformador da IA na inspeção e nas fábricas inteligentes promete eficiência, adaptabilidade e garantia de qualidade inigualáveis. Ela remodela o futuro da inovação e da fabricação de produtos eletrônicos orientada pela automação. O impacto da IA se estende além da inspeção para todo o ecossistema de fabricação de produtos eletrônicos, e estamos ansiosos por essa nova era.