Công nghệ kiểm tra lắp ráp hiện đại: Hướng dẫn tối ưu để sản xuất không lỗi

Cách hoạt động của Kiểm tra lắp ráp hiện đại: Hướng dẫn đầy đủ về kiểm soát chất lượng

Giới thiệu

Trong các ngành công nghiệp mà sản phẩm phải hoạt động hoàn hảo mỗi lần, việc kiểm tra lắp ráp có được xây dựng chính xác hay không là vô cùng quan trọng. Đối với các bộ phận quan trọng trong máy bay, thiết bị y tế hoặc hệ thống an toàn ô tô, thậm chí một lỗi nhỏ như mối hàn yếu, bộ phận sai vị trí hoặc bong bóng khí vi mô cũng có thể gây ra sự cố hoàn toàn. Sản xuất sản phẩm không có lỗi là không chỉ là mục tiêu mà còn là yêu cầu tuyệt đối. Bài viết này đi xa hơn thông tin cơ bản về phương pháp kiểm tra. Mục đích của nó là giải thích chi tiết cách các công nghệ kiểm tra lắp ráp hiện đại hoạt động cốt lõi của chúng. Chúng tôi sẽ phân tích các ý tưởng khoa học cơ bản giúp phát hiện khả thi, khám phá các công nghệ chính của Kiểm tra Quang học Tự động (AOI), Kiểm tra X-quang Tự động (AXI) và Kiểm tra Bột hàn (SPI), cũng như trình bày một kế hoạch thực tế để sử dụng chúng. Hướng dẫn này được thiết kế để giúp các kỹ sư sản xuất và chất lượng đưa ra quyết định tốt hơn, sáng suốt hơn trong mục tiêu sản xuất hoàn hảo.

Nguyên tắc kiểm tra cơ bản

Để thực sự hiểu về kiểm tra lắp ráp, bạn phải trước tiên học các ý tưởng khoa học cốt lõi hỗ trợ mọi hệ thống hiện đại. Đây là phương pháp dựa trên “nguyên tắc cơ bản” vượt ra ngoài tên thương hiệu và các đặc điểm tiếp thị. Hiểu những nền tảng này cho phép kỹ sư đánh giá, sửa chữa vấn đề và tạo ra các giải pháp mới với bất kỳ công nghệ kiểm tra nào, chứ không chỉ vận hành nó. Quá trình có thể được chia thành hai giai đoạn: vật lý của việc tương tác với bộ lắp ráp để thu thập dữ liệu, và toán học của việc phân tích dữ liệu đó để đưa ra quyết định.

Vật lý của Phát hiện

Tất cả kiểm tra tự động là một hình thức kiểm tra không làm hỏng sản phẩm. Nó hoạt động bằng cách gửi năng lượng về phía mục tiêu và nghiên cứu cách năng lượng đó trở lại hoặc thay đổi. Việc chọn năng lượng từ phổ điện từ, hoặc thậm chí sóng âm, quyết định những gì có thể “nhìn thấy”.

• Ánh sáng nhìn thấy: Được sử dụng bởi AOI và kiểm tra thủ công, dựa vào phản xạ và hấp thụ. Rất tốt để kiểm tra các đặc điểm bề mặt như sự hiện diện của linh kiện, dấu phân cực, văn bản in (OCR), và đặc tính thấm ướt của mối hàn. Màu sắc và độ tương phản là các điểm dữ liệu chính.
• X-quang: Tia bức xạ năng lượng cao này đi qua hầu hết các vật liệu nhưng bị hấp thụ khác nhau dựa trên mật độ và độ dày của vật liệu. Nguyên tắc hấp thụ khác nhau này cho phép hệ thống AXI nhìn “bên trong” một bộ phận, hiển thị các cấu trúc bên trong như hình thành mối hàn dưới Bảng Mạch Đầy Đủ (BGA), các khoảng trống bên trong, và lấp đầy ống khoan xuyên qua.
• Hồng ngoại (IR): Mỗi thành phần phát ra năng lượng nhiệt (nhiệt). Camera IR có thể phát hiện các dấu hiệu nhiệt này, điều này đặc biệt hữu ích trong kiểm tra khi bật nguồn để xác định chập mạch, mạch mở hoặc các thành phần hoạt động không đúng cách gây quá nhiệt hoặc không tiêu thụ điện.
• Âm thanh (Siêu âm): Trong kiểm tra lắp ráp cơ khí, sóng âm tần số cao được hướng vào vật liệu. Bằng cách phân tích các sóng phản xạ (tiếng vang), có thể phát hiện các vết nứt bên trong, sự tách rời hoặc các khe hở liên kết mà không thể nhìn thấy bằng ánh sáng hoặc tia X.

Toán học phân tích

Một khi các hạt ánh sáng hoặc sóng âm đã được cảm biến bắt giữ và chuyển đổi thành tín hiệu kỹ thuật số, một loạt các phép tính phức tạp được áp dụng để biến đổi dữ liệu thô thành quyết định đạt/không đạt có thể hành động. Đây là lĩnh vực xử lý hình ảnh kỹ thuật số và phân tích thống kê.

Các hệ thống sớm dựa nhiều vào phân tích dựa trên điểm ảnh, trong đó màu sắc hoặc độ sáng của các điểm ảnh trong một vùng cụ thể được so sánh với hình ảnh tham chiếu đã biết là tốt, một kỹ thuật gọi là so khớp mẫu. Mặc dù nhanh, nhưng kỹ thuật này rất nhạy cảm với những thay đổi nhỏ về ánh sáng và hoàn thiện của thành phần.

Hệ thống hiện đại chủ yếu sử dụng phân tích dựa trên đặc điểm. Thay vì so sánh toàn bộ hình ảnh, phần mềm xác định các đặc điểm cụ thể—như cạnh của một thành phần, đường cong của mối hàn, hoặc viên mối hàn hình tròn—và tính toán các kích thước chính xác. Các phép đo này sau đó được so sánh với bộ quy tắc dựa trên các tiêu chuẩn như IPC-A-610. Các phép tính chính bao gồm phân tích blob, để tìm và đo các vùng quan tâm liên kết (như lớp mỡ hàn), và phát hiện cạnh, để xác định chính xác ranh giới của các thành phần.

Dữ liệu này không chỉ để xác định đạt/không đạt. Nó cung cấp dữ liệu cho một hệ thống Kiểm soát Quá trình Thống kê (SPC). Bằng cách theo dõi các chỉ số như trung bình thể tích paste hàn hoặc độ lệch chuẩn của vị trí linh kiện, hệ thống giám sát tình trạng của toàn bộ dây chuyền, cung cấp cảnh báo sớm về sự lệch quá trình trước khi lỗi xảy ra. Các hệ thống hiện đại có thể xử lý hàng triệu điểm ảnh và thực hiện hàng nghìn phép tính mỗi giây để đảm bảo mức kiểm soát này.

Công nghệ Kiểm tra Cốt lõi

Với hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản, chúng ta có thể xem xét ba công nghệ kiểm tra tự động quan trọng nhất trong lắp ráp điện tử hiện đại. Mỗi hệ thống là một phần kỹ thuật đặc biệt được thiết kế để giải quyết một tập hợp các vấn đề cụ thể ở một giai đoạn nhất định của quá trình sản xuất.

Kiểm tra quang học tự động (AOI)

AOI là công cụ chính trong kiểm tra sau quá trình hàn, chịu trách nhiệm phát hiện phần lớn các lỗi trên bề mặt. Hiệu quả của nó là kết quả trực tiếp từ hệ thống chiếu sáng và quang học tinh vi. Các kỹ thuật chiếu sáng khác nhau cần thiết để phát hiện các loại lỗi khác nhau. Chiếu sáng đồng trục (ánh sáng chiếu qua ống kính) lý tưởng để đọc chữ và xem các bề mặt phẳng. Đèn vòng cung cung cấp ánh sáng mềm, đa hướng để giảm thiểu bóng tối. Chiếu sáng góc, thường từ nhiều phần lập trình được, rất cần thiết để làm nổi bật kết cấu và độ cong ba chiều của các mối hàn, phát hiện các vấn đề như độ ướt kém hoặc hàn không đủ. Để đảm bảo độ chính xác đo lường trên toàn bộ vùng nhìn, các hệ thống cao cấp sử dụng ống kính telecentric, giúp loại bỏ sai lệch phối cảnh (lỗi parallax) vốn có của ống kính tiêu chuẩn.

Có một sự khác biệt quan trọng giữa AOI 2D và AOI 3D. AOI 2D dựa vào camera màu từ trên xuống, phân tích hình ảnh dựa trên màu sắc, độ tương phản và các mẫu hình. Phương pháp này nhanh và tiết kiệm chi phí để phát hiện sự có mặt hoặc vắng mặt của linh kiện, kiểm tra cực tính và lỗi văn bản. Tuy nhiên, về cơ bản nó là “phẳng” và không thể đo chiều cao. AOI 3D giải quyết vấn đề này bằng cách bổ sung khả năng đo chiều cao, thường sử dụng phương pháp tam giác laser hoặc chiếu ánh sáng có cấu trúc. Một tia laser hoặc một mẫu ánh sáng (chiếu sọc) được chiếu lên bảng mạch theo một góc, và camera sẽ ghi lại sự biến dạng của ánh sáng này. Nhờ vào hình học tam giác đơn giản, hệ thống có thể tính toán bản đồ chiều cao chính xác của từng linh kiện và mối hàn, giúp phát hiện hiệu quả các lỗi như chân linh kiện bị nâng lên và vấn đề về độ phẳng của linh kiện, những lỗi mà hệ thống 2D không thể nhìn thấy.

Kiểm tra X-quang tự động (AXI)

Khi các lỗi ẩn khỏi tầm nhìn, AXI là phương pháp kiểm tra duy nhất khả thi. Điều này rất cần thiết cho các gói mạch phức tạp hiện đại như Mảng bóng (BGAs), Quad Flat No-lead (QFNs), và lắp ráp Gói-trên-Gói (PoP), nơi tất cả các kết nối hàn nằm dưới thân linh kiện. Hệ thống AXI gồm ống tia X micro-focus tạo ra chùm tia X hình nón và bộ phát hiện kỹ thuật số phẳng phẳng chụp hình ảnh kết quả. Lượng năng lượng tia X hấp thụ phụ thuộc vào số nguyên tử và mật độ của vật liệu đi qua; hàn, là vật liệu đặc, hiển thị rõ ràng so với nền PCB ít đặc hơn.

Hệ thống AXI cung cấp nhiều chế độ hình ảnh. AXI truyền qua 2D cung cấp một hình ảnh “bóng tối” từ trên xuống của bảng mạch. Nó rất nhanh và hiệu quả để phát hiện cầu chì (ngắn mạch) và các vùng trống lớn. Điểm yếu chính của nó là các đặc điểm trên mặt trên và mặt dưới của bảng mạch bị chồng chéo, có thể tạo ra hình ảnh gây nhầm lẫn. Để khắc phục, đã phát triển AXI 2.5D. Bằng cách di chuyển nguồn hoặc bộ phát hiện, hệ thống có thể chụp nhiều hình ảnh từ các góc nghiêng. Phần mềm sau đó sử dụng các góc nhìn này để xác định vị trí các đặc điểm và tách biệt mặt trên và mặt dưới của bảng mạch.

Kỹ thuật mạnh nhất là AXI 3D, còn gọi là Quét cắt lớp (CT). Trong quá trình này, bảng mạch được quay trong khi hàng trăm hình ảnh X-quang 2D được chụp từ các góc khác nhau. Một phép tính tái tạo phức tạp (như phép chiếu lùi đã lọc) sau đó tổng hợp các dự đoán 2D này thành một mô hình thể tích 3D hoàn chỉnh của bộ lắp ráp. Điều này cho phép người vận hành “cắt” kỹ thuật số qua bất kỳ linh kiện hoặc mối hàn nào, cung cấp cái nhìn không thể sánh bằng về cấu trúc bên trong của nó. Với AXI 3D, có thể đo chính xác hình dạng, kích thước, và độ tròn của bóng BGA, định lượng tỷ lệ trống trong mối hàn, và xác định rõ các lỗi khó phát hiện như “đầu trong gối” mà không thể xác nhận bằng phương pháp khác.

Kiểm tra Bột hàn (SPI)

Nhiều thập kỷ dữ liệu quy trình đã cho thấy rằng quá trình in bột hàn là nguồn gây ra tới 70% các lỗi SMT cuối dây chuyền. Do đó, hợp lý khi đặt lớp phòng thủ đầu tiên ngay sau máy in bột hàn. Đây là vai trò của Kiểm tra Bột hàn 3D. SPI cung cấp phép đo định lượng, trực tuyến về từng lượng bột hàn trên bảng trước khi lắp đặt bất kỳ linh kiện nào.

Công nghệ chủ đạo cho SPI là một dạng ánh sáng cấu trúc gọi là chiếu sáng viền. Hệ thống chiếu một chuỗi các mẫu ánh sáng sọc chính xác (mẫu Moiré) lên PCB. Một camera độ phân giải cao, gắn ở góc lệch, ghi lại cách các mẫu này biến dạng khi đi qua các lớp dán paste ba chiều. Bằng cách phân tích sự biến dạng này qua quá trình gọi là phân tích pha, phần mềm hệ thống có thể tính toán bản đồ chiều cao 3D chính xác cao của toàn bộ bảng mạch.

Từ bản đồ 3D này, hệ thống trích xuất các chỉ số quan trọng cho từng deposit: Thể tích, Diện tích, Chiều cao, Chênh lệch X/Y, và Kết nối. Mỗi chỉ số đều quan trọng. Thể tích không đủ có thể dẫn đến mối hàn yếu hoặc mở. Thể tích quá mức có thể gây chập mạch. Chênh lệch có thể dẫn đến hiện tượng tombstoning hoặc lệch lệch các thành phần.

Triển khai tiên tiến nhất của SPI liên quan đến hệ thống phản hồi vòng kín. Máy SPI giao tiếp trực tiếp với máy in paste hàn. Nếu hệ thống SPI phát hiện xu hướng quá trình — ví dụ, tất cả các deposit paste liên tục dịch chuyển 50 micron sang trái — nó có thể tự động gửi lệnh chỉnh sửa đến máy in để điều chỉnh căn chỉnh bảng mạch với stencil. Điều này ngăn chặn hàng nghìn lỗi tiềm năng từ trước, chuyển đổi phương pháp chất lượng từ phát hiện sang phòng ngừa.

Kiểm tra thủ công và kết hợp

Dù hệ thống tự động mạnh mẽ đến đâu, kiểm tra thủ công vẫn là phần phù hợp và cần thiết của chiến lược chất lượng toàn diện, đặc biệt đối với sản xuất số lượng thấp, kiểm tra cuối cùng và xác nhận sửa chữa. Xem nó như một phương pháp lỗi thời là sai lầm; thay vào đó, nó nên được xem như một quá trình với các yêu cầu kỹ thuật và xem xét riêng.

Khoa học của Kiểm tra Thị giác

Một trạm kiểm tra thủ công đúng cách là một môi trường được thiết kế cẩn thận. Việc chọn kính hiển vi là rất quan trọng. Kính hiển vi stereo thường được ưu tiên vì chúng cung cấp khả năng nhận thức chiều sâu thực sự, rất quý giá để đánh giá hình dạng mối hàn. Kính hiển vi kỹ thuật số mang lại sự thoải mái vượt trội, giảm mệt mỏi cho người vận hành, và dễ dàng chụp hình để tài liệu và đào tạo. Mức phóng đại phải được tiêu chuẩn hóa dựa trên kích thước thành phần và tiêu chí kiểm tra, thường theo tiêu chuẩn IPC.

Chiếu sáng có thể là yếu tố kỹ thuật quan trọng nhất. Nó phải sáng, phân tán cao để tránh chói từ các mối hàn phản chiếu, và dễ điều chỉnh. Sự kết hợp của đèn vòng chiếu từ trên xuống và đèn “gooseneck” góc nghiêng thường mang lại kết quả tốt nhất.

Ngoài phần cứng, cần xem xét các yếu tố tư duy. Mệt mỏi của người vận hành là một rủi ro lớn dẫn đến bỏ sót lỗi. Các chương trình đào tạo có cấu trúc, nghỉ giải lao định kỳ và luân chuyển công việc là điều cần thiết. Hơn nữa, người vận hành dễ bị ảnh hưởng bởi các thành kiến tâm lý, như thành kiến xác nhận (nhìn thấy những gì họ mong đợi). Đó là lý do tại sao tiêu chí rõ ràng, khách quan lại quan trọng.

Sử dụng Tiêu chuẩn IPC-A-610

Để chống lại chủ quan, ngành công nghiệp điện tử dựa vào các tiêu chuẩn kỹ thuật như IPC-A-610, “Chấp nhận các bộ lắp ráp điện tử.” Tài liệu này không chỉ là hướng dẫn; nó là một khung kỹ thuật cung cấp các tiêu chí khách quan, minh họa bằng hình ảnh cho mọi đặc điểm có thể có trên bộ lắp ráp điện tử. Nó phân loại từng đặc điểm thành một trong ba loại:

• Lớp 1 (Chung): Dành cho các sản phẩm tiêu dùng, nơi yêu cầu chính là chức năng của bộ lắp ráp hoàn chỉnh.
• Lớp 2 (Dịch vụ chuyên dụng): Dành cho các sản phẩm yêu cầu hiệu suất liên tục và tuổi thọ kéo dài, nơi dịch vụ không bị gián đoạn là mong muốn nhưng không bắt buộc.
• Lớp 3 (Hiệu suất cao/Môi trường khắc nghiệt): Dành cho các sản phẩm yêu cầu hiệu suất cao liên tục hoặc theo yêu cầu, và thời gian chết không thể chấp nhận (ví dụ, hỗ trợ sự sống, hàng không vũ trụ).

Khung này loại bỏ sự không chắc chắn. Đối với mỗi mối hàn, tiêu chuẩn cung cấp các tiêu chí cụ thể, đo lường được cho biết cái gì được coi là hoàn hảo (Mục tiêu), chấp nhận được nhưng không lý tưởng (Chỉ số quá trình), hoặc là Lỗi.

Khung thực thi thực tế

Việc dịch kiến thức kỹ thuật thành chiến lược thành công trên thực địa đòi hỏi một phương pháp có cấu trúc. Lựa chọn và triển khai công nghệ kiểm tra là một quyết định kỹ thuật và kinh doanh quan trọng cần được hướng dẫn bởi một khung dữ liệu rõ ràng, dựa trên dữ liệu.

Bước 1: Xác định yêu cầu

Bước đầu tiên là phân tích kỹ lưỡng về sản phẩm và môi trường sản xuất. Công nghệ “tốt nhất” không tồn tại trong một môi trường trống rỗng; nó là công nghệ phù hợp nhất với một tập hợp các nhu cầu cụ thể. Các biến chính cần xác định bao gồm:

• Độ phức tạp lắp ráp: Mật độ linh kiện là bao nhiêu? Kích thước linh kiện nhỏ nhất là gì (ví dụ, 0201, 01005)? Việc lắp ráp có sử dụng các gói phức tạp, kết thúc ở phía dưới như BGAs, QFNs, hoặc LGAs yêu cầu X-quang không?
• Khối lượng và pha trộn sản xuất: Đây có phải là môi trường sản xuất số lượng lớn, pha trộn thấp (như điện tử ô tô) nơi tốc độ xử lý là quan trọng nhất? Hay là môi trường sản xuất số lượng thấp, pha trộn cao (như hàng không vũ trụ hoặc gia công theo hợp đồng) nơi linh hoạt lập trình và phạm vi phát hiện lỗi rộng hơn quan trọng hơn?
• Tính chất quan trọng và chi phí của sự cố: Lớp IPC của sản phẩm là gì? Một thiết bị y tế thuộc lớp IPC 3 yêu cầu chiến lược kiểm tra nghiêm ngặt hơn nhiều, có thể bao gồm X-quang 3D AXI 100%, so với đồ chơi tiêu dùng thuộc lớp IPC 1.
• Những điểm yếu trong quy trình đã biết: Phân tích dữ liệu chất lượng hiện có. Các lỗi phổ biến nhất liên quan đến hồ dầu hàn (cần SPI), đặt linh kiện (cần AOI), hoặc các mối hàn ẩn (cần AXI)? Tập trung đầu tư kiểm tra vào nơi có vấn đề.

Bước 2: Đánh giá Công nghệ

Với yêu cầu rõ ràng, các công nghệ có thể được so sánh khách quan bằng ma trận quyết định. Công cụ này giúp hình dung các sự đánh đổi giữa các hệ thống khác nhau và phù hợp với các nhu cầu đã xác định.

Bước 3: Tích hợp và Dữ liệu

Bước cuối cùng là lập kế hoạch tích hợp vật lý và kỹ thuật số của các công nghệ đã chọn vào dây chuyền sản xuất. Vị trí chiến lược của từng máy móc là rất quan trọng để kiểm soát quá trình hiệu quả.

• 3D SPI luôn được đặt ngay sau máy in paste hàn. Điều này cho phép phản hồi ngay lập tức tới bước quan trọng nhất của quá trình.
• 3D AOI thường được đặt ngay sau lò nung chảy để cung cấp kiểm tra toàn diện về vị trí linh kiện và chất lượng mối hàn cuối cùng. Đối với các bảng mạch phức tạp, có thể sử dụng AOI trước khi nung chảy để kiểm tra vị trí trước khi linh kiện được hàn cố định.
• 3D AXI linh hoạt nhất. Nó có thể được sử dụng trực tuyến sau quá trình nung chảy để kiểm tra các bộ phận quan trọng. Thường thì, nó được sử dụng như một công cụ ngoại tuyến để kiểm tra quy trình, kiểm tra hàng loạt các sản phẩm giá trị cao và phân tích lỗi sâu.

Vượt ra ngoài vị trí vật lý, sức mạnh thực sự nằm ở tích hợp dữ liệu. Đây là một khái niệm cốt lõi của Công nghiệp 4.0. Mục tiêu là tạo ra vòng phản hồi và vòng phản hồi dự đoán. Dữ liệu từ SPI, AOI và AXI không nên tồn tại trong các silo riêng biệt. Chúng phải được liên kết trong Hệ thống Thực thi Sản xuất (MES) hoặc hệ thống thông tin nhà máy trung tâm. Bằng cách liên kết đo lường thể tích paste hàn từ SPI với một lỗi mối hàn cụ thể được phát hiện bởi AOI, kỹ sư có thể thiết lập mối quan hệ nguyên nhân và hậu quả trực tiếp, cho phép phân tích nguyên nhân gốc rễ thực sự và kiểm soát chất lượng dự đoán.

Tương lai của Kiểm tra

Lĩnh vực kiểm tra lắp ráp liên tục phát triển, được thúc đẩy bởi áp lực thu nhỏ linh kiện và xu hướng hướng tới nhà máy “thông minh” hoàn toàn tự động. Thế hệ công nghệ kiểm tra tiếp theo sẽ được định hình bởi sự tích hợp trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật hình ảnh mới.

Trí tuệ nhân tạo và Học máy

Tiến bộ đáng kể trong ngắn hạn là sự chuyển đổi từ lập trình dựa trên quy tắc truyền thống sang học sâu dựa trên AI. Trong hệ thống thông thường, kỹ sư phải tự viết bộ quy tắc cho từng linh kiện (ví dụ, “nếu độ sáng của pixel nhỏ hơn X và diện tích lớn hơn Y, đánh dấu là lỗi”). Điều này tốn thời gian và là nguồn chính gây ra các cảnh báo sai.

Với học sâu, thường sử dụng mô hình gọi là Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN), cách tiếp cận thay đổi. Thay vì được lập trình, hệ thống được huấn luyện. Các kỹ sư cung cấp hàng nghìn hình ảnh mẫu được gắn nhãn là “tốt” và “xấu”. Mạng học, tự nó, các mẫu và kết cấu tinh vi, phức tạp giúp phân biệt mối hàn tốt và lỗi. Điều này giảm đáng kể thời gian lập trình và quan trọng hơn, giảm tỷ lệ cảnh báo sai, vì AI có thể xử lý tốt các biến thể về hình thức mà thuật toán dựa trên quy tắc có thể bị lừa. Bước tiếp theo là phân tích dự đoán, nơi các thuật toán AI phân tích dữ liệu kiểm tra lịch sử của toàn bộ dây chuyền để dự đoán khi nào máy móc, như vòi phun pick-and-place, bắt đầu mòn và sắp gây ra lỗi, từ đó cho phép bảo trì chủ động.

Các công nghệ kiểm tra mới nổi

Nhìn xa hơn, các công nghệ cảm biến dựa trên vật lý mới đang trên đường phát triển, sẵn sàng giải quyết các thách thức kiểm tra mà ngay cả các hệ thống hiện tại cũng gặp khó khăn.

• Hình ảnh phổ phổ cường độ cao: Trong khi AOI tiêu chuẩn sử dụng ba kênh màu (Đỏ, Xanh, Xanh lá), hệ thống hyperspectral chụp hàng trăm dải quang phổ hẹp. Điều này cho phép hệ thống phân tích vượt ra ngoài hình dạng và màu sắc để xác định thành phần vật liệu của vật thể quan sát. Có thể dùng để phát hiện ô nhiễm tinh vi trên PCB hoặc xác nhận lớp phủ phù hợp đã được áp dụng dựa trên đặc trưng quang phổ độc đáo của nó.
• Hình ảnh Terahertz (THz): Nằm trên phổ điện từ giữa sóng vi ba và hồng ngoại, bức xạ Terahertz không ion hóa (khác X-quang) và có thể xuyên qua nhiều vật liệu điện môi như nhựa, gốm sứ và composite. Điều này hứa hẹn lớn trong việc kiểm tra các mô-đun điện tử đóng gói hoặc các thiết bị kết nối 3D, cung cấp thông tin cấu trúc bên trong mà không cần hạ tầng an toàn và tránh gây hư hỏng linh kiện như X-quang.

Kết luận

Đạt được các mức chất lượng cao nhất trong lắp ráp hiện đại là một ngành kỹ thuật phức tạp. Nó bắt đầu từ việc hiểu rõ các nguyên lý vật lý và toán học nền tảng điều khiển cách chúng ta nhìn và đo lường lỗi. Hiểu biết này cung cấp bối cảnh cần thiết để lựa chọn, đánh giá và triển khai các công nghệ mạnh mẽ của AOI, AXI và SPI một cách phù hợp. Tuy nhiên, các máy móc chỉ là một phần của giải pháp. Kiểm soát quy trình thực sự đạt được khi các hệ thống này được tích hợp thành một chiến lược dựa trên dữ liệu, sử dụng thông tin chúng tạo ra không chỉ để phát hiện lỗi mà còn để ngăn chặn chúng. Khi AI và học máy ngày càng phổ biến, khả năng này sẽ chỉ mạnh hơn. Cuối cùng, đạt tỷ lệ lỗi gần như bằng không không phải là may mắn; đó là kết quả trực tiếp của một phương pháp có chủ đích, dựa trên kiến thức kỹ thuật và toàn diện về kiểm tra và kiểm soát quy trình.

• https://www.asminternational.org/ Hiệp hội Thông tin Vật liệu ASM Quốc tế
• https://www.mdpi.com/journal/metals Tạp chí Kim loại – Nghiên cứu Gia công Kim loại
• https://www.sciencedirect.com/ ScienceDirect – Nghiên cứu Gia công Kim loại
• https://nickelinstitute.org/ Viện Nickel – Gia công lạnh thép không gỉ
• https://www.pma.org/ Hiệp hội Gia công Kim loại Chính xác
• https://indfast.org/ Viện Phụ kiện Công nghiệp
• https://www.mdpi.com/journal/materials Tạp chí Vật liệu – Gia công Kim loại và Rèn
• https://en.wikipedia.org/wiki/Cold_working Wikipedia – Gia công lạnh
• https://www.tfgusa.com/resources/what-is-cold-heading/ TFG Việt Nam – Cold Heading là gì
• https://www.mwcomponents.com/process/cold-forming-technology Các thành phần MW – Quy trình Cold-Heading