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Blogue PCB - 6 AOI exploration pour l'assemblage Sigma PCBA

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Blogue PCB - 6 AOI exploration pour l'assemblage Sigma PCBA

6 AOI exploration pour l'assemblage Sigma PCBA

2022-07-27
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Author:pcb

Comment vérifier les défauts d'assemblage dans les systèmes d'inspection modernes, l'analyse des causes profondes des défauts d'assemblage PCBA et l'exploration 6sigma des systèmes de mesure.


1 Introduction

Comment se produisent les défauts d'assemblage? Pourquoi certaines pipelines produisent - elles des composants PCBA conformes, tandis que d'autres sont retravaillées et retravaillées sans fin en raison de multiples erreurs d'assemblage? Pourquoi la qualité de l'assemblage varie - t - elle d'un lot à l'autre? Plus important encore, quelle expérience nous devrions tirer de ces changements et ce qui devrait être fait pour exclure les changements dans l'assemblage PCBA. Le problème ci - dessus est la traçabilité de la production de 6 Sigma, une lettre grecque décrivant la distribution ou la dispersion de la moyenne de tout paramètre de processus, c'est - à - dire l'écart type. 6 Sigma est l'utilisation de techniques statistiques pour déterminer l'état d'un processus en mesurant la capacité du processus, puis en utilisant une analyse comparative pour déterminer les principales variables qui affectent la capacité du processus, en utilisant des méthodes d'optimisation du processus pour déterminer les lois de changement, puis les éliminer, La capacité du processus augmente constamment, atteignant ou dépassant finalement le niveau de 6 Sigma.

Composants PCBA

2.6 composants Sigma et PCBA

La variabilité est toute variation qui peut avoir un impact négatif sur la qualité du produit. La conception de la carte PCB doit tenir compte de manière intégrée de la fiabilité de ses propriétés électriques et mécaniques, telles que les tolérances de conception des plots d'éléments, la conception des Patterns de Plots, etc. Deuxièmement, la taille et la qualité des éléments et des matériaux utilisés pour assembler le PCBA affecteront également la qualité de l'assemblage, Les changements dans le processus d'assemblage lui - même peuvent également affecter la qualité de l'assemblage PCBA. Dans l'assemblage PCBA, la variation est "l'ennemi". Après avoir éliminé les sources évidentes de changements de conception et de matériaux, il ne reste plus qu'à modifier le processus PCBA lui - même en utilisant des cartes PCB, des composants, des pâtes à souder, etc. les données d'attribut représentent des défauts fixes non suspectés dus à des changements de processus, et les données d'attribut sont généralement Oui / Non, bon / mauvais, données de type I / O. Les données variables enregistrent le degré de changement dans le processus et ne sont pas exprimées directement en tant que défauts, mais plutôt en tant que données telles que le type de nombre, le type de mesure, etc., qui doivent être enregistrées et qui se rapportent aux données d'attribut, aux défauts non détectés ou à la probabilité qu'un défaut se produise. La vérification des données d'attribut est un moyen de voir s'il y a des changements inacceptables. Les caractéristiques et la fréquence des données sur les attributs sont liées à la source du changement. Les défauts sont généralement détectés lors de tests in - circuit, de tests fonctionnels, d'analyses optiques automatiques d'images ou d'inspections visuelles manuelles ou d'autres méthodes d'inspection du PCBA. Certains changements dans le processus de fabrication du PCBA sont inévitables et nécessitent des mesures préalables pour les empêcher de se produire, ce qui est connu sous le nom de « changement de processus acceptable». L'APV est généralement une tolérance du processus d'assemblage ou une différence mécanique acceptable pour les composants, les matières premières, etc. l'APV produit des données variables, mais il ne devient pas une source de défauts dans le produit final. En cas de défauts incontestables ou de défauts de fixation dus à l'APV, les problèmes de conception ou de fabrication doivent être améliorés à l'avance. Les changements inacceptables du procédé sont ceux qui ne sont pas détectés et qui entraînent nécessairement des défauts ou qui ont une forte probabilité de défauts. Le processus de Jinli devrait accepter l'APV, détecter et rejeter l'UPV. 6 Sigma est utilisé pour définir la méthode et les erreurs nécessaires pour différencier APV et UPV. Afin d'identifier les variations et de fournir une mesure continue des variations et des défauts qu'elles produisent, nous devons comprendre les différentes données et les données attributives lorsque le PCBA est effectivement produit. Pour réaliser des mesures, il est nécessaire de comprendre les mécanismes de mesure des données variables mesurées et des données attributives dans la production de PCBA. Les tests de données d'attribut sont la clé des tests d'inspection dans la production actuelle de PCBA. Les usines d'assemblage PCBA modernes sont généralement équipées de systèmes d'inspection modernes tels que l'analyse optique automatique de l'image, les testeurs en ligne et les testeurs fonctionnels pour scanner et détecter les défauts et envoyer les résultats des tests à l'opérateur.


3. Principales sources de défauts d'assemblage de produits électroniques

Parce que tous les changements entraînent des défauts, le changement est l’« ennemi » de la production. En combinaison avec le processus de production de PCBA, nous discutons principalement de la source des défauts dans la production de SMT. En combinaison avec les principaux processus tels que l'impression de pâte à souder, le patch et le soudage par refusion, la discussion est la suivante:

Impression de pâte à souder: erreur (problème): impression de pâte à souder manquante, court - circuit de pâte à souder, contamination de pâte à souder. Différences (variations): zone de couverture de pâte à souder, hauteur de couverture de pâte à souder, volume de couverture de pâte à souder, motif de revêtement de pâte à souder. Inspections: couverture / absence de pâte à souder, inspection des plots adjacents, inspection de la zone de couverture de pâte à souder. Mesures: zone de couverture de pâte à souder, hauteur de couverture de pâte à souder, volume de couverture de pâte à souder, motif de revêtement de pâte à souder. SMD: erreur (problème): composant manquant, composant mal orienté, composant endommagé, composant mal orienté. Morsure différentielle): Axe X - y - Z, enregistrement des composants / ENTRETOISES, enregistrement des composants. Inspection: composants collés / manquants collés, panneaux / enseignes d'orientation des composants, formes d'emballage des composants. Mesures: Axe X - y - Z, composants / Plots alignés, composants alignés. Défauts de retour (problèmes): caractéristiques de placement des composants, installation des composants, phénomène de pierre tombale, billes de soudure, court - circuit de soudure, etc. vérifiez toutes les soudures de plomb d'aile, toutes les soudures de plomb J, vérification des courts - circuits de soudure, vérification des composants discrets (flottants), contamination aléatoire des composants, etc.


4. Détection optique automatique d'image

Lors de l'assemblage, la quantité de pâte à souder et la forme des points de soudure du produit semi - fini, l'épaisseur du fil de la carte de circuit imprimé nue et les défauts du fil qui ne peuvent généralement pas être détectés par des tests en ligne ou des tests fonctionnels doivent être vérifiés en permanence. La détection visuelle a de grandes erreurs et une faible efficacité, tandis que la détection optique automatique d'image est une méthode reconnue et efficace. Actuellement, la détection automatique d'images optiques utilise principalement deux méthodes, la détection de règles de conception et la reconnaissance graphique. La méthode de vérification des règles de conception consiste à vérifier le motif du circuit selon deux règles données, par exemple toutes les connexions doivent être terminées par des points de soudure, la largeur de toutes les broches ne doit pas être inférieure à 0127 mm et l'intervalle entre toutes les broches ne doit pas être inférieur à 0102 MM. Cette méthode permet de garantir algorithmiquement l'exactitude du circuit testé. La reconnaissance de modèle est la comparaison des images numérisées stockées avec le travail réel. L'inspection est effectuée sur la base d'un document d'inspection établi par l'examen d'une bonne carte de circuit imprimé ou d'un modèle en verre, ou selon une procédure d'inspection préparée dans la conception assistée par ordinateur. La précision dépend de la résolution et de la procédure de contrôle utilisée. Les systèmes automatiques modernes de détection d'image optique peuvent assurer la mesure et le suivi de très petites variations d'écart de position X, y, (rotatif) lors de la détection des caractéristiques de placement des composants. Le processus d'inspection est très sensible, mesurant certains changements qui devraient être éliminés, tels que l'emplacement, les dimensions et les images, et enregistrant certains changements acceptables du processus, tels que les changements du fournisseur du composant, les dimensions nominales, le logo ou la couleur par défaut (autorisée), ainsi que les caractéristiques de L'emplacement du processus de placement du composant.


5. Recherche et développement sur le système de détection automatique d'image optique

La répétabilité des résultats de mesure est la cohérence entre les résultats obtenus par des mesures successives et multiples d'un même objet mesuré dans les mêmes conditions de mesure. La reproductibilité des résultats de mesure est la cohérence entre les résultats de mesure d'un même objet mesuré dans des conditions de mesure variables. Pour les systèmes AOI modernes, la reproductibilité des résultats de mesure est importante. Parce que les changements clés peuvent être identifiés avec un système AOI, mais pour tirer des conclusions précises sur les tendances de changement, il est nécessaire que le système AOI ait une bonne répétabilité des mesures pour distinguer les changements de processus des changements dans le système de mesure lui - même. Selon les exigences de l'indicateur de capacité de détection, le choix d'un appareil standard est généralement guidé par le principe du tiers, c'est - à - dire que le rapport entre la précision de l'appareil standard et l'instrument de mesure mesuré doit être maintenu à 1 / 3. Dans l'inspection des pièces dans l'industrie mécanique, le rapport entre l'erreur limite de mesure et la tolérance est appelé coefficient de précision et doit généralement être maintenu dans une fourchette de 1 / 3 à 1 / 10. Le calcul détaillé de l'incertitude de mesure (RAR) du système AOI ne sera pas répertorié ici. Les systèmes AOI modernes ont une incertitude de mesure supérieure à ± 0,4 mils avec un facteur de confiance de 3, ce qui signifie que 99,73% des mesures se situent dans les limites supérieure et inférieure de la spécification. En fait

6. Quelle est l'incertitude de mesure requise pour le système AOI dans la production de Sigma PCBA? On considère généralement que la taille des composants SMD actuels est 0201. Si la détection d'un écart de 50% par rapport au Plot est requise, la mesure demandée est de 0127 MM. En utilisant le principe 1 / 10 du système de mesure AOI décrit ci - dessus, il est nécessaire que l'incertitude de mesure du système de mesure AOI soit inférieure à 00127 mm lorsque le facteur de confiance est de 3. Pour l'actuel IC de boîtier qfp, qui a une taille de 04064 mmâ 02032 mm, l'exigence de détection est également de 50% du plot, c'est - à - dire lorsque le facteur de confiance est de 3, L'incertitude de mesure requise pour les systèmes de mesure AOI est inférieure à 001016mm. Le test PCBA 6sigma mentionné ci - dessus signifie qu'un changement de ± 3 sigma du Centre de la valeur de spécification est considéré comme un changement "Ie normal ou acceptable".


Dans SMD Process Detection, comment choisir les critères de détection pour garantir la répétabilité de 6 Sigma? Voici les composants qfp0402 basés sur les capacités du processus SMD avec une répétabilité de ± 00508 mm (facteur de confiance de 3) et un espacement de 00508 MM. Exemple d'inspection du procédé SMD nécessaire à l'inspection avec 50% de Plots: Tout d'abord, une moyenne est établie pour déterminer la distribution des résultats de mesure de la statistique du procédé avec une répétabilité de ± 00508 mm pour le placement SMD à un facteur de confiance de 3 sigma. Et la dérive de la distribution des valeurs moyennes en fonction du temps, de la température et du cycle de maintenance, etc. cette spécification fait partie des caractéristiques intrinsèques de l'appareil, dont la source est importante. S'il s'agit d'une fonctionnalité d'appareil, l'utilisateur doit reconsidérer. Cette caractéristique représente - t - elle les caractéristiques complètes de livraison, de prise en charge et de placement du procédé SMd, y compris les variations de la taille de l'élément SMd, du fournisseur de la carte PCB, de la déformation de la carte PCB, etc. elle doit être décomposée en caractéristiques réelles de l'équipement livré ou testée sur une gamme de produits dans différentes conditions de temps et de température, et la dérive de distribution calculée pour différents lots d'échantillons testés. Deuxièmement, nous devons reconnaître que l'exigence de 50% pour l'inspection hors bobine est la limite pour les applications d'inspection de prise et de dépose dans les processus SMd, et de nombreux produits spécifient en fait une tolérance de 30% ou moins. Troisièmement, l'écart du composant par rapport au rembourrage doit être calculé à 50%. Pour les composants 0402qfp, un écart de 50% par rapport aux Plots représente un écart de 0127 MM. Par conséquent, lorsque l'inspection AOI est effectuée, l'incertitude de mesure du système de mesure AOI doit être inférieure à 0. 0127mm. On peut calculer qu'avec un facteur de confiance de 3, un écart de 50% par rapport au Plot est utilisé comme exigence de détection pour une distribution de processus de ± 2 mils, ce qui représente une limite de détection de placement de 7 Sigma (en supposant que la distribution moyenne reste stable).


8. Conclusion

6 Sigma PCBA production sera notre objectif. La combinaison de 6 Sigma avec un équipement de détection d'image optique automatique moderne a démontré une réduction significative de l'erreur totale d'assemblage PCBA. Il peut fournir des mesures de position précises et reproductibles pour confirmer ses performances 6 sigam lors du placement des composants. Pour garantir les performances du 6 sigam, une inspection optique automatique de l'image est essentielle. La troisième génération de systèmes modernes de détection automatique d'images optiques qui répondent aux exigences de l'assemblage PCBA moderne en termes de répétabilité, de performance et de vitesse. Dans le même temps, il fournit aux fabricants des mesures critiques du processus d'assemblage et combine les résultats statistiques vérifiés avec le processus de patch pour fournir un contrôle complet en boucle fermée afin d'assurer la qualité de la production d'assemblage PCBA.