3D自动焊膏检测（SPI）和3D自动光学检测（AOI）系统已成为印制电路板组装（PCBA）制程不可或缺的一部分，因为它们有助于确保高质量生产。随着目前电路板复杂性的不断增加，检测技术变得更加关键。
近日，I-Connect007总编辑Nolan Johnson采访了Suntronic公司的高级业务开发经理Janet Tomor。Suntronic公司是EMS服务商，在Texas洲的Richardson和Houston均设有工厂。Nolan Johnson问Janet Tomor：“简化一定是你在Suntronic经常谈论的要点。”Tomor回答说，“对我们来说，最大的影响始终是自动化几乎所有一切，除了用手将通孔连接器放在板上之外。我们已自动化了大部分检测，提高了质量。增加了Koh Young公司的自动3D检测后，公司的PCBA生产线良率从60％提高到了98.9％。”
Tomor的团队还增加了3D SPI设备，他继续说到：“通过一个实际案例，你可以有更深入的了解。我们在每条生产线上都配备了一台焊膏检测机。一旦把焊膏放到钢板上，它就不会通过。原因是模板太厚，会涂敷太多焊膏。由于焊膏过多，整个电路板上的部件可能会滑动。这是我们的一个巨大发现，是SPI发现了这个变化。”
虽然大多数制造商会根据与基准图像的对比做出“好或坏”的质量决策，但这些决策很容易受到表面涂层、电路板状况、元件接近度等变量的影响。但是，3D测量系统生成的数据提供了有关制程
的有意义的观察结果，可帮助制造商识别并消除缺陷的根本原因。当制造商信任来自系统的数据时，这有助于改变他们的操作并精确地控制和监控PCBA制程。从检验到测量，最终到制程控制和优化，对检测系统的要求是什么？简单地说，系统的测量数据必须满足3个“R”：可靠的（reliable），可重复的（repeatable）和可关联的（relatable）。
当Johnson问Tomor他们使用哪种设备进行自动检测时，她的回答很直接：“Koh Young。”
可靠的
Koh Young实施全面3D覆盖监控，可检测常见缺陷，如缺少或错误的元器件，并可精确识别其他问题，如共面性和引线桥接。通过测量元器件和焊点，然后为检查算法提供关键的高度信息，EMS服务商可以使用可靠的测量来识别生产过程中的错误。例如，Suntronic采用Koh Young 3D检测解决方案后，其良率提高到了90％的范围，这有助于转变其运营。但下一步是什么？他们如何继续改进？
Tomor进一步评论说，“在回流焊后的AOI可告诉我们元器件是否有移动。它使用了真正的3D技术，因此它可以测量部件是否有歪斜、缺失、移动、墓碑现象等。在Koh Young公司的SPI和AOI解决方案之间，我们提高了良率。”当被问及对于简化组装制程，还有什么其他帮助时，Tomor简单地说，“新设备有很多帮助。”
而且，这种新设备解决方案可以通过优先处理原始吞吐量数据来获得回报。全球竞争意味着制造商对制程解决方案提出了挑战性要求。制造商希望通过随时随地访问所有数据来监控和调整制程以实现零缺陷。此外，制造商需要优化制程。3D检测解决方案有助于以元器件主体和引线端测量形式提供更好的数据，允许新设备量化外形、共面性、焊料量等。
例如，Koh Young的3D检测解决方案根据IPC-Ａ-610标准测量元器件和焊点，生成一组重要的可靠的测量数据。这些数据是工业4.0的基础。因此，先进的检测系统必须不仅仅要包括简单地“通过/失败”判断的高度直观动态决策系统，而且还要强调对可靠数据的需求。
当然，保持质量、可重复的测量数据还不足以实现智能工厂。系统还必须即时分析相关指标数据，包括良率、NG（不良）分析、PPM分析、量具R＆R、偏移分析，以及使制造商能够比较电路板性能和识别制程偏差的更多指标。人工智能（AI）引擎和机器学习可以通过管理来自相连的SPI和AOI系统的数据，使系统能够帮助客户分析和优化生产制程。
可关联的
工业4.0正在通过提高首次良率和产量等指标改进制造过程，这是得益于自动制程调整的应用。生产线通信远远超出生产线自动转换，通信可使设备自动调整生产参数，通过消除返工和报废提高电路板质量并降低成本。
Koh Young通过KSMART软件套件促进了这种通信，这是其智能工厂优化的基础。KSMART从生产线或工厂中的设备收集所有检测和测量数据，然后可使用直观的基于Web的用户界面在网络中的任何位置提供数据。
可重复的
Koh Young Technology公司正在与丝印机和贴片机生产商合作开发各种通信标准，以实现设备之间的全面通信，简化表面贴装生产线，达到最终的零缺陷目标。连接性解决方案与生产线中的其他机器交换实时SPI和AOI测量数据，将实际测量数据，例如偏移、体积、高度、面积及警告提供给其他系统。同时，它可分析数据以优化流程并识别趋势。例如，当Link @ KSMART安装在生产线上时，连接的检测系统会自动定义组装制程步骤之间的相关性。
进入先进的过程控制（APC）——一种经过验证的控制和优化技术，可以实现可衡量的和可持续的生产良率提升。大多数工程师都会认为，通过未充分利用或无效的处理时间以及强大的过程交互来稳定控制闭环非常困难。APC可帮助实现那些稳定的控制，例如，APC可以从检测系统收集和分析焊料和元件位置数据，然后向生产线的丝印机或贴片机发送建议，实现自动实施（图1）。
图1：采用APC的SMT生产线，在丝印机、SPI、贴片机和AOI系统之间有主动反馈。
由互联互通软件模块组成的增强型APC解决方案可以通过将实时丝印信息与SPI测量数据相结合来主动优化丝印制程。更先进的软件可自动完成实验设计（DOE），旨在采用先进的诊断算法和噪声过滤模型完成详细的SPI结果分析，然后推荐理想的丝印参数。
使用先进的通信技术，Koh Young AOI系统可以将修正后的贴装位置值提供给贴片机，从而确保贴片机将元器件贴装在正确的位置。此功能通过自动调整贴装位置和识别趋势以进一步进行位置校正来提高制程的可重复性。
创建实时反馈闭环
连接贴片机和AOI提供了明显的好处，而且与APC集成时，它可以提高良率，特别是对于高密度板。为此，贴片机使用从检测接收的数据来更新贴装程序，确保将元器件放置在焊料沉积上而不是放置在基板焊盘上。这种将元件放置在印刷焊料上的方法可以提高良率并减少缺陷。
将检测系统与贴片机连接可帮助实现完整的生产线通信并进一步提高检测过程的价值。例如，M2M连接可通过在丝印机、SPI、贴片机和AOI系统之间交换实时测量数据来优化制程。系统在分析制程优化和可追溯性趋势的同时，向其他系统提供偏移和警告数据。这种制程将可提供无与伦比的性能。
设备之间的通信将通过自动调整元件放置到焊料沉积而不是焊盘位置来提高工艺可重复性。这种先进制程进一步提高了微芯片的贴装可靠性。图2显示了制造商在生产中采用先进制程控制与在系统之间没有通信的传统放置方法所形成缺陷的对比，对于五种不同类型的缺陷，都有显着改进。在智能工厂中，可使实时结果相关、并可计算和可视化实时结果的网络化智能系统将变得更加重要。
图2：可减少回流焊后缺陷的自适应过程控制
释放前厅
因为了解网络智能系统在智能工厂中日益增长的重要性，所以Koh Young公司一直在与其KSMART合作伙伴一起测试其模块化平台。因此，Koh Young公司为未来的发展和扩展设计了模块化平台。当Koh Young发布新的软件模块时，制造商可以根据需要实施升级。 KSMART利用Koh Young智能平台（IP）的强大功能，将自动调整范围扩展到自动化制程优化的综合基础设施。实际上，任何制造商都可以使用智能工厂。
回到Suntronic，Johnson问Tomor对于进一步简化他们的制程和工作流程他们的优先事项是什么。 Tomor回答说：“我不确定哪个更糟糕——设计糟糕的电路板或设计糟糕的BOM。”对于检测系统的优化，以及实时调整的途径——CFX，M2M通信以及人工智能的改进和来自Koh Young-Tomor等公司的知识建模，Tomor并未只关注生产车间数据，他还关注客户提供的数据。
关于作者
Jenny Yuh是Koh Young Technology公司的营销助理，Brent Fischthal是Koh Young America公司的高级营销经理。
