Pseudofehler
Oberflächeninspektion von Leiterplatten per KI
Auf künstlicher Intelligenz basierendes Defektinspektionssystem von G4 Technology ermöglicht die Oberflächeninspektion von Leiterplatten und senkt den Pseudoausschuss deutlich.
Bild 1 | Mit Hilfe der auf Deep Learning basierenden Inspektionssoftware SuaKIT AI sowie einer Manta-Kamera kann der Anteil an Pseudofehlern bei der PCB-Inspektion deutlich gesenkt werden. (Bild: G4 Technology Co., Ltd)
Seit 2010 hält die taiwanesische Leiterplattenindustrie 30 Prozent Marktanteil am globalen Leiterplattenmarkt. Dank der rasanten Entwicklung von High-End-Mobiltelefonen überschritt der Wert der gesamten PCB-Lieferkette 2017 in Taiwan und China zusammen 30 Milliarden Dollar. Die Leiterplattenindustrie ist eine der wettbewerbsfähigsten Branchen in Taiwan. Dabei helfen AOI-Anlagen Halbfabrikate zu prüfen, ohne die Produktionskapazität zu beeinträchtigen. Die AOI-Ausrüstung ist somit eine wichtige Investition in den Herstellungsprozess von Leiterplatten und stellt mit 15 Prozent einen vergleichsweise hohen Anteil an der Gesamtinvestitionssumme dar.
Überhöhter Ausschuss
AOI ist eine automatisierte visuelle Inspektion, welche die Oberfläche einer Leiterplatte scannt, um ein eindeutiges Bild zu erhalten. Abhängig von der Bildverarbeitungstechnologie können AOI-Geräte prüfen, ob Fehler wie Kurzschlüsse, übermäßiges oder unzureichendes Kupfer, offene Stromkreise, Kerben, Grate, Kupferschlacken, fehlende Komponenten und Verformungen vorliegen. Da es eine Vielzahl von Oberflächenfehlern gibt, ist die Inspektion schwieriger als bei allgemeinen elektronischen Bauteilen. Derzeit sieht sich die AOI-Inspektion aber mit dem Phänomen des überhöhten Ausschusses konfrontiert. Aufgrund der extrem hohen Anforderungen sind die Designparameter von AOI-Geräten sehr streng. So kommt es durch die Überempfindlichkeit der Geräte zu einem übertriebenen Ausschuss. Laut Statistik beträgt die Fehlerquote bei den NIO-Teilen bis zu 70 Prozent, das heißt dass 70 Prozent der aussortierten Halbfabrikate fehlerfrei sind. Deswegen muss eine zweite manuelle Überprüfung erfolgen, um zwischen echten und fälschlicherweise erkannten Fehlern zu unterscheiden, bevor sie in die Produktionslinie zurückkehren.
