基板対基板コネクタ検査
PCB間のBTB接続が機能していることを確認する
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基板対基板 (BTB) コネクタは、ケーブルを使用せずに2つのプリント基板 (PCB) 間の信号接続を提供し、コンパクトな構成でスペースを節約します。BTB コネクタは、片側にピン、もう片側に接点があり、それらば PCB 上の対応する端子と一致する必要があります。それぞれが、多くの金属接点を持つ成形プラスチックベースで構成されています。
エレメントが損傷している、汚染されている BTB コネクタでも、電気試験に合格し、許容可能として出荷されることがあります。このような部品は、多くの場合、使用時の信頼性が低く、現場でデバッグが困難な断続的な障害を引き起こします。人による検査は優れているため、そのような軽微な欠陥を見つけることが可能です。
成形ベースは、焼け、ショートショット、埃、傷、変形、異物混入、さらには位置ずれ、曲がり、ピンや接触点の欠落など、さまざまな欠陥が生じる可能性があります。このような欠陥の多くを高速で大量に移動する部品に対して特定することは、人間の目では非常に難しい作業です。
手動検査は、コネクタの亀裂や成形不良の検出に適していますが、必要な速度で部品のサンプルを確認することしかできません。一般的な検査は、従来のルールベースのビジョンツールを使用して行う自動光学検査 (AOI) で各コネクタを検査する方法で、自動光学検査後に、人によるコネクタのサンプリング検査を行います。
比較的小さいサンプルで検査する場合でも、AOI マシンは、誤検出またはオーバーキルの比率が高く、手動検査は、スループットが低いという課題が残ります。
コグネックスディープラーニングは、市場の需要に応えるべく、大量処理と精度の両方を向上しています。コグネックスディープラーニングの欠陥検出ツールは、BTB 接続の正常と異常の両方で一連の画像を登録します。その後、コネクタの異常を確実に検出してマークし、欠陥のないコネクタのみが基板アセンブリに進むようにします。
BTB コネクタ検査では、予測できないばらつきに対応する必要があります。AOI マシンに搭載されているコグネックスディープラーニングは、このようなばらつきをより迅速かつ正確に特定できます。従来のルールベースのマシンビジョンと比較して、ディープラーニングは、厳しいスループット要件の下でも高速検査を維持できます。
これは、人間の検査官によるフォローアップ統計サンプルを必要とせずに、すべての製品がAOI マシンの検査を通過できることを意味します。AOI ベースの検査速度は、人間の検査官の2倍で、精度も高いため、人間の検査官による検査をほとんど必要性としません。
