Defekterkennung für Leiterplatten-LEDs
Fertigungsfehler in komplexen elektronischen Bauteilen erkennen
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Die Energieeffizienz und Vielseitigkeit des LED-Lichts führten zu dessen zunehmender Verwendung im Bereich der Automobilindustrie sowie bei Medizin- und Konsumgütern. LEDs werden von Leiterplatten gesteuert. Diese Leiterplatten sind komplex, denn sie beinhalten viele eng bestückte Baugruppen in einer sehr dichten Geometrie.
Die große Zahl an Komponenten und Verbindungen bedeutet, dass viele mögliche Fehler auftreten können. Wenn Fehler übersehen werden, könnten mangelhafte Teile in der Endmontage eingebaut werden, was zu unzureichender Leistung oder einem vorzeitigen Produktausfall führen kann.
Der komplexe Hintergrund der Platte, die vielen kleinen Bauteile und die große Bandbreite möglicher Fehler erschweren die automatisierte visuelle Leiterplattenprüfung mit herkömmlicher industrieller Bildverarbeitung.
Cognex Deep Learning wurde entwickelt, um mehrere komplexe Lötprüfungen auf der Platte gleichzeitig und zuverlässig durchzuführen. Es wird anhand eines Bildsatzes vieler Leiterplatten trainiert, die mit anderen Mitteln gründlich getestet und als fehlerfrei bestätigt wurden. Anschließend kann Deep Learning zwischen guten und schlechten Platten in vielen Abmessungen unterscheiden. Das Defekterkennungstool erkennt offene oder überbrückte Lötstellen, fehlende oder falsch ausgerichtete Komponenten sowie andere winzige, für die manuelle Prüfung oft unsichtbare Fehler und hebt diese für die weitere Verarbeitung am Bild hervor.
Sobald es zu einer Änderung der Plattenvariante kommt oder sich die Kriterien für die Annehmbarkeit aus irgendeinem Grund ändern, kann das Defekterkennungstool ohne Programmierung schnell anhand eines neuen Sets bestätigter guter Platten trainiert werden.
