ഒരു ഓൺലൈൻ AOI പരിശോധനാ സംവിധാനം ഉപയോഗിച്ച് 10μm-ൽ താഴെയുള്ള രേഖാ വിടവുകൾ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാം?

പിസിബി നിർമ്മാണത്തിലും ഇലക്ട്രോണിക് അസംബ്ലിയിലും, പ്രത്യേകിച്ച് 10μm-ൽ താഴെയുള്ള ലൈൻ വിടവുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, ഒരു ഓൺലൈൻ ഓട്ടോമാറ്റിക് ഒപ്റ്റിക്കൽ ഇൻസ്പെക്ഷൻ (AOI) സിസ്റ്റം ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഒരു ഉപകരണമാണ്. ഒരു ഓൺലൈൻ AOI സിസ്റ്റം ഉപയോഗിച്ച് ഇത് എങ്ങനെ നേടാം എന്നതിന്റെ വിശദമായ വിശദീകരണം ചുവടെയുണ്ട്:

1.ഹാർഡ്‌വെയർ കോൺഫിഗറേഷനും ഒപ്റ്റിക്കൽ സിസ്റ്റവും

• ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള ക്യാമറ:
  മൈക്രോ-ലെവൽ സവിശേഷതകളുടെ വിശദമായ ചിത്രങ്ങൾ പകർത്താൻ ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള വ്യാവസായിക ക്യാമറ (ഉദാ: 16 ദശലക്ഷം പിക്സലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കൂടുതൽ) ഉപയോഗിക്കുക. 10μm-ൽ താഴെയുള്ള ലൈൻ വിടവുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള അടിത്തറയാണ് ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ.
• പ്രകാശ സ്രോതസ്സ് കോൺഫിഗറേഷൻ:
  പിസിബി പ്രതലത്തിന്റെ ഏകീകൃത പ്രകാശം ഉറപ്പാക്കാൻ, റിംഗ് ലൈറ്റ്, കോക്സിയൽ ലൈറ്റ്, അല്ലെങ്കിൽ ഒബ്ലിക് ഇൻസിഡൻസ് പോലുള്ള ലൈറ്റിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾക്കൊപ്പം ഉയർന്ന തെളിച്ചമുള്ള എൽഇഡി ലൈറ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കുക.
• ഒപ്റ്റിക്കൽ ലെൻസ്:
  10μm-ൽ താഴെയുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ ആവശ്യമായ ഇമേജ് മാഗ്‌നിഫിക്കേഷൻ ഉറപ്പാക്കാൻ ഉയർന്ന മാഗ്‌നിഫിക്കേഷൻ മൈക്രോസ്‌കോപ്പ് ലെൻസുകൾ (ഉദാ. 50x അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്നത്) ഉപയോഗിക്കുക.

2.ഇമേജ് അക്വിസിഷനും പ്രീപ്രോസസ്സിംഗും

• ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള ഇമേജ് അക്വിസിഷൻ:
  ഒപ്റ്റിക്കൽ ലെൻസുകളും ക്യാമറകളും ഉപയോഗിച്ച് പിസിബി പ്രതലത്തിന്റെ ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ AOI സിസ്റ്റം പകർത്തുന്നു. ചെറിയ വരകളുടെ വ്യക്തമായ ദൃശ്യപരത ഉറപ്പാക്കാൻ ഇമേജ് റെസല്യൂഷൻ സാധാരണയായി സബ്മൈക്രോൺ ലെവലിൽ എത്തുന്നു.
• ഇമേജ് പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ്:
  തുടർന്നുള്ള കണ്ടെത്തലിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ശബ്ദ കുറവ്, ദൃശ്യതീവ്രത വർദ്ധിപ്പിക്കൽ, അരികുകൾ മൂർച്ച കൂട്ടൽ എന്നിവ നടത്തുക.

3.ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗും അൽഗോരിതങ്ങളും

• എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ:
  വരകളുടെ രൂപരേഖകൾ തിരിച്ചറിയാൻ എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ (ഉദാ: കാനി എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ) ഉപയോഗിക്കുക. വരകളുടെ അരികുകളിലെ തുടർച്ചകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ, സിസ്റ്റത്തിന് വേഗത്തിൽ വിടവുകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
• രൂപാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ്:
  ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും വിടവുകളുടെ സവിശേഷതകൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നതിനും രൂപാന്തര പ്രവർത്തനങ്ങൾ (ഉദാ: മണ്ണൊലിപ്പ്, വികാസം) പ്രയോഗിക്കുക.
• ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ:
  വിടവുകളുടെ ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകൾ (ഉദാ: നീളം, വീതി, സ്ഥാനം) വേർതിരിച്ചെടുത്ത് അവയെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച മാനദണ്ഡങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

4.സിസ്റ്റം കാലിബ്രേഷനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും

• കാലിബ്രേഷൻ പ്രക്രിയ:
  ഇമേജിംഗിന്റെ കൃത്യതയും സ്ഥിരതയും ഉറപ്പാക്കാൻ ഓൺലൈൻ AOI സിസ്റ്റത്തിന് പതിവ് കാലിബ്രേഷൻ ആവശ്യമാണ്. ഇതിൽ ലെൻസ് ഡിസ്റ്റോർഷൻ കറക്ഷൻ, പ്രകാശ സ്രോതസ്സ് യൂണിഫോമിറ്റി കാലിബ്രേഷൻ, ഇമേജ് റെസല്യൂഷൻ വെരിഫിക്കേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• പാരാമീറ്റർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ:
  സംവേദനക്ഷമതയും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് യഥാർത്ഥ കണ്ടെത്തൽ ആവശ്യകതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പാരാമീറ്ററുകൾ (ഉദാ: എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ ത്രെഷോൾഡുകളും മോർഫോളജിക്കൽ കേർണൽ വലുപ്പങ്ങളും) ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക.

5.തത്സമയ കണ്ടെത്തലും ഫീഡ്‌ബാക്കും

• തത്സമയ കണ്ടെത്തൽ:
  പിസിബി നിർമ്മാണ സമയത്ത് ഓൺലൈൻ എഒഐ സിസ്റ്റത്തിന് തത്സമയം ചിത്രങ്ങൾ പകർത്താനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും, 10μm-ൽ താഴെയുള്ള വിടവുകൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും.
• വൈകല്യ വർഗ്ഗീകരണവും അടയാളപ്പെടുത്തലും:
  സിസ്റ്റം വൈകല്യങ്ങളെ (ഉദാ: വിടവുകൾ, പൊട്ടലുകൾ, ബർറുകൾ) തരംതിരിക്കുകയും PCB ഇമേജിൽ അവയുടെ സ്ഥാനങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഗുണനിലവാര ഫീഡ്‌ബാക്ക്:
  പ്രൊഡക്ഷൻ പ്രക്രിയകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് (ഉദാ: സോൾഡർ പേസ്റ്റ് പ്രിന്റിംഗ് പാരാമീറ്ററുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്ലേസ്‌മെന്റ് കൃത്യത ക്രമീകരിക്കുക) തൽസമയം കണ്ടെത്തൽ ഫലങ്ങൾ പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈൻ കൺട്രോൾ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് തിരികെ നൽകുക, അതുവഴി വൈകല്യങ്ങൾ കുറയ്ക്കുക.

6.സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വിശകലനവും

• വൈകല്യ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ:
  AOI സിസ്റ്റത്തിന് കണ്ടെത്തിയ വിടവുകളെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യാനും, പ്രോസസ് എഞ്ചിനീയർമാരെ ഉൽപ്പാദന പ്രവാഹങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് വൈകല്യ വിതരണ ചാർട്ടുകളും ട്രെൻഡ് റിപ്പോർട്ടുകളും സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.
• പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ:
  വൈകല്യ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വിടവുകൾക്ക് കാരണമായേക്കാവുന്ന പ്രധാന ഉൽ‌പാദന ഘട്ടങ്ങൾ (ഉദാ: സോൾഡർ പേസ്റ്റ് പ്രിന്റിംഗ്, റീഫ്ലോ സോൾഡറിംഗ്) തിരിച്ചറിയുകയും തിരുത്തൽ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.

തീരുമാനം

ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള ഹാർഡ്‌വെയർ കോൺഫിഗറേഷൻ, നൂതന ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, തത്സമയ കണ്ടെത്തൽ ഫീഡ്‌ബാക്ക് സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയിലൂടെ, ഓൺലൈൻ AOI സിസ്റ്റത്തിന് 10μm-ൽ താഴെയുള്ള ലൈൻ വിടവുകൾ കാര്യക്ഷമമായും കൃത്യമായും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ഇത് PCB നിർമ്മാണത്തിന്റെ വിളവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, തുടർന്നുള്ള പ്രോസസ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ഡാറ്റ പിന്തുണയും നൽകുന്നു.