Die Oberflächenmontagetechnik (SMT) ist ein Schlüsselprozess in der Elektronikfertigung. Trotz seiner Effizienz bringt der Prozess einige Herausforderungen mit sich, insbesondere im Zusammenhang mit der Verwendung von Flussmittel und dessen Rückständen. In diesem Blogpost werden wir diese Herausforderungen erörtern und eine innovative Lösung vorstellen, die wir im Rahmen des Projekts ADeUSPro entwickeln.

Herausforderungen in der SMD-Fertigung

• Qualitätskontrolle: Die Gewährleistung der Qualität der Lötstellen ist entscheidend.
• Konsistenz: Unterschiedliche Mengen an Flussmittelrückständen können die Produktqualität beeinträchtigen.
• Skalierbarkeit: Mit steigender Produktion wird die Überwachung durch herkömmliche AOI-Systeme unzureichend.
• AOI-Systeme: Aktuelle automatische optische Inspektionssysteme (AOI) können nicht alle Qualitätsparameter erfassen und sind in ihrer Anpassungsfähigkeit begrenzt.

Was sind Flussmittelrückstände und ihre negativen Auswirkungen?

Flussmittelrückstände sind chemische Substanzen, die nach dem Lötprozess auf der Lötstelle und benachbarten Isolierstoffen zurückbleiben. In diesem Kontext sind mit "Flux" Flussmittelrückstände beim Löten gemeint. Je nach Typ können diese Rückstände korrodierend, leitfähig oder hygroskopisch sein. Diese Eigenschaften können zu einer Reihe von Problemen führen, darunter:

• Kurzschlüsse: Leitfähige Rückstände können elektrische Kurzschlüsse verursachen.
• Korrosion: Korrodierende Rückstände können die Lötstellen und benachbarte Komponenten beschädigen.
• Qualitätsminderung: Hygroskopische Rückstände können Feuchtigkeit anziehen, was die Langzeitstabilität der Bauteile beeinträchtigt.

Lösung durch Machine Learning und Segmentierung

Machine Learning-Algorithmen können dazu verwendet werden, die Verteilung der Flussmittelrückstände in den Lötstellen zu analysieren. Durch die Segmentierung des Bildes können wir spezifische KPIs wie die Fläche und Intensität der Rückstände messen, um die Qualität der Lötstelle vorherzusagen.

Vorteile einer KI-Lösung gegenüber AOI-Systemen

• Genauigkeit: KI-Modelle können komplexere Muster erkennen.
• Anpassungsfähigkeit: KI-Modelle können leichter an verschiedene Produktionsbedingungen angepasst werden.
• Skalierbarkeit: KI kann leicht auf andere Produktionslinien oder sogar Standorte ausgeweitet werden.

Nach der Segmentierung und Analyse durch das Machine Learning-Modell stellt sich die Frage, wo diese Verarbeitung am besten stattfinden sollte. Hier kommt Edge-Computing ins Spiel.

Warum Edge-Computing?

Die Verarbeitung der Bilder direkt am Edge anstatt in der Cloud bietet mehrere Vorteile:

• Schnellere Reaktionszeiten: Die Daten müssen nicht erst in die Cloud und zurück gesendet werden.
• Datenschutz: Sensible Produktionsdaten bleiben im eigenen Netzwerk.
• Bandbreiteneffizienz: Nur die relevanten KPIs werden übertragen, was Bandbreite spart.

Projekt ADEUSPRO

Wir entwickeln diese Lösung im Rahmen des Projekts ADEUSPRO, das sich auf die Anomalieerkennung in der Ultraschallsensorproduktion konzentriert. Das Projekt zielt darauf ab, eine Traceability- und Machine Learning-Infrastruktur zu entwickeln, um Prozess-, Qualitäts- und Metadaten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren.

Schlussfolgerung

Die Quantisierung von Flussmittelrückständen ist ein entscheidender Schritt zur Verbesserung der Qualität und Effizienz in der SMD-Fertigung. Durch die Verwendung von Edge-Computing und Machine Learning im Projekt ADEUSPRO bieten wir eine innovative Lösung für diese Herausforderungen. Wenn Sie daran interessiert sind, die Qualität Ihrer Produktionslinien zu steigern und gleichzeitig die Effizienz zu erhöhen, wäre es eine ausgezeichnete Gelegenheit, mit uns in Kontakt zu treten. Gemeinsam können wir den Weg zu einer erfolgreichen und nachhaltigen Zukunft in der Elektronikfertigung beschreiten.