Август 14, 2025

Поскольку электронные устройства продолжают развиваться в направлении миниатюризации и повышения производительности, SMT (технология поверхностного монтажа) стала одним из основных процессов в современном производстве электроники. Благодаря технологическим инновациям SMT совершает скачок от "эффективного производства" к "интеллектуальному производству". В этой статье мы проанализируем последние достижения в технологии SMT с трех точек зрения: технологический процесс, технологические прорывы и интеллектуальные преобразования. Сначала мы хотели бы поговорить о традиционном процессе производства SMT: от печати паяльной пасты до автоматической проверки. Начнем с того, что технология SMT включает в себя четыре основных процесса: печать паяльной пасты, монтаж микросхем, пайка оплавлением и контроль. Эти четыре основных процесса обеспечивают высокую плотность монтажа электронных компонентов на печатных платах. Для печати паяльной пастой используется стальная сетка с лазерной резкой и высокоточное печатное оборудование, обеспечивающее равномерное распределение паяльной пасты на печатных платах. Благодаря контролю давления и технологии визуальной калибровки погрешность толщины паяльной пасты контролируется в пределах ±5 мкм, что закладывает основу для последующего монтажа микросхем. Для монтажа микросхем используются высокоскоростные машины для подбора и установки, использующие массивы всасывающих сопел и технологию многоосевого соединения для быстрого подбора и точного позиционирования компонентов. Например, новые машины поддерживают технологию "летающей центровки", при которой ПЗС-камеры и размещающие головки движутся синхронно для оптической калибровки компонентов во время перемещения, достигая скорости размещения более 100 000 раз в час. При пайке оплавлением используется сквозной контроль температуры в многотемпературной зоне и технология азотной защиты, паяльная паста плавится под точным нагревом и образует надежные паяные соединения.

图片12

В некоторых моделях оборудования применяется технология лазерного ремонта для локального ремонта сложных компонентов, таких как микро-BGA, что позволяет повысить производительность более чем на 20%. А для инспекции используется AOI (автоматическая оптическая инспекция) в сочетании с системами 3D-рентгеновского контроля и алгоритмами искусственного интеллекта, позволяющими автоматически выявлять такие дефекты, как несоосность и холодная пайка, с эффективностью обнаружения в 10 раз выше, чем при традиционной ручной инспекции. Во-вторых, мы хотели бы рассказать о технологическом прогрессе нашей высокоточной машины для подбора и установки. Для удовлетворения требований к монтажу ультрамикрокомпонентов, таких как 01005 (0,4 мм × 0,2 мм), наш станок для подбора и установки сделал значительный прорыв в точности и стабильности: 1. Точность визуального позиционирования ±0,01 мм: Использование линейных энкодеров высокого разрешения и замкнутой системы управления в сочетании с технологией мультиспектральной визуализации позволяет точно определять положение и угол наклона компонентов, даже при работе с отражающими деталями или деталями неправильной формы; 2. Технология динамической компенсации: Постоянно отслеживая изменения окружающей среды с помощью температурных датчиков, она автоматически регулирует параметры движения роботизированной руки для устранения ошибок, вызванных тепловым расширением, обеспечивая стабильную работу в течение длительного времени; 3. Модульная конструкция: Поддерживает быстрое переключение сопел и двухдорожечное асинхронное производство, позволяя одному и тому же оборудованию одновременно обрабатывать печатные платы различных спецификаций. Время переналадки линии сокращается до 5 минут, что позволяет удовлетворить гибкие производственные потребности мелкосерийного и многономенклатурного производства.

图片13

В-третьих, мы хотели бы упомянуть о том, как ИИ играет роль на этапах инспекции и мониторинга. Интеллект стал основным направлением модернизации технологий SMT, что в основном отражается в следующих сценариях: 1. Обнаружение дефектов с помощью ИИ: Системы АОИ, основанные на глубоком обучении, могут различать тонкие аномалии, такие как пузырьки и шарики припоя, путем обучения на большом количестве образцов дефектов, при этом коэффициент ошибок составляет менее 0,1%. Например, после внедрения 3D AOI серия NX компании Nectec увеличила эффективность обнаружения на 30% и сократила трудозатраты на 40%; 2. Мониторинг производственной линии в режиме реального времени: Благодаря подключению такого оборудования, как машины для подбора и размещения изделий и печи для дожигания, через промышленный интернет вещей (IIoT), в режиме реального времени собираются данные о температуре, давлении и вибрации. В сочетании с анализом больших данных для прогнозирования отказов оборудования время реагирования на техническое обслуживание сокращается на 50%; 3. Адаптивная оптимизация процессов: Алгоритмы искусственного интеллекта автоматически генерируют оптимальные траектории размещения и параметры пайки на основе материала печатной платы и типа компонентов, сокращая время простоя и повышая эффективность размещения на 15%.