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Mycronic:当AI遇见检测与测试

十二月 28, 2021 | Nolan Johnson, I-Connect007
Mycronic:当AI遇见检测与测试

Nolan Johnson采访了Mycronic团队的3名成员——检测产品经理Alexia Vey、市场营销部成员Manissadjian、全球销售副总裁Jesse Dowd,探讨了测试和检测、数据收集以及人工智能实施的持续发展。
 
Nolan Johnson:让我们先来谈谈测试和检测,特别是人工智能在测试和检测过程中的实施。但在此之前,先介绍一下Mycronic正在为客户努力解决的难题?
 
Yan Manissadjian:你提到人工智能,这确实是非常紧迫的问题。人工智能是为了使系统、设备和技术更加用户友好、更自动化高、更快使用,并且能够在任何类型的生产线中实施,以此借助人工智能实现其全部价值。我们真的在这方面投入了很多精力。我们的SPI是基于机器学习技术开发的,两年前开始在AOI软件中集成AI以简化编程。客户通过更简单、更快的SPI和AOI编程发现AI在日常生产中的价值,证实了我们在此方向取得进展。用户友好性、易用性和快速实施是客户的关注点。
 
Johnson:Alexia,听起来这是过去几年贵公司开发工作的主要重点?
 
Alexia Vey:没错。特别是对于AOI。当然,SPI比AOI容易。我们只是检测一些小东西。7年前,我们直接推出了一款对用户非常友好的SPI设备。过去几年的工作主要集中在AOI编程上,这是一个更复杂的课题,是我们的工作重点。当然,多年来,随着3D的引入,我们提高了测试覆盖率,已经达到了100%,客户现在希望花更少的时间创建和微调其AOI程序。
 
Johnson:这就是用户界面、用户友好人工智能应用发挥作用之处,可帮助员工花更少的时间完成设置。
 
Vey:是的,我们还必须考虑操作员频繁变更。EMS服务商要求只需要具备较少经验和技能的操作员即可编程的AOI系统,因此我们需要适应这种情况。当然,为了盈利,客户希望在AOI编程或微调上投入更少的时间,其次还需要避免所有错误警报。
 
Johnson:产品开发的目标之一是创建有助于在制造环境中实施新方法的设备。人工智能需要先具备某种技能组合的经验后,才能在操作员的技术水平、技能和经验都较低时发挥作用。这种经验不在操作员的大脑中,就需要在系统自身中。你也这样认为吗?
 
Vey:没错。事实上,我们倾向指导越来越多的用户、程序员。生产操作员界面已经清晰易用,因此现在我们将重点放在编程方面。我认为,发展趋势是指导用户。
 
Jesse Dowd:客户的生产线上有多台设备,他们希望更高效地进行作业转换。编程环境越普遍越好。但从部分客户那里听到的是熟练人工短缺。如何让员工保持生产线运行,让客户满意,完成客户要求做的下一项工作?我认为他们需要易于使用的设备,用最少的人机交互就可以自行解决问题。我认为这是很有价值的,也正是客户所想要的。
 
Johnson:Mycronic如何定义人工智能?实现人工智能对公司有什么意义?
 
Vey:有两种不同的人工智能:机器学习和深度学习。我们已经开始实施机器学习。这些是非常先进的算法,可以自动运行。例如,我们可以向软件展示任何SMT元件,软件将在无需人工输入的情况下识别元件主体及其引线。我们的SPI可以“读取”裸板,并自动定位和识别基准点、铜焊盘,甚至可补偿翘曲,这一切都是靠它自己完成的。人工智能的能力超出了高阶机器视觉,我们已经在开发一些先进的人工智能应用,将进一步彻底改变检测的实施。
 
Johnson:以一块板或一个成品组件作为标准,据此创建PCB或PCBA的基准图像,然后检测只要所有的东西都匹配,它就通过了检测,对吗?
 
Vey:不对!
 
Johnson:Alexia,那么是如何检测?
 
Vey:Mycronic一直拒绝遵循图像对比系统,这就是为什么我们的AOI一直是市场上最稳定的系统之一。因为如果只对比图像,那么PCB之间、PCB材料之间以及组件之间的所有变化都无法识别,这将生成错误警报。一些系统学习一次标准板后,可顺利运行批次产品;1个月后,运行另一批产品时就会出现问题。原因很简单:这是因为材料发生变化,而应对此问题的方法不是对比图像,而是使用基于算法的系统。
没有客户能够完美地放置元件。相反,我们教系统应该找到什么,然后检测它是否找到了。而且我们以矢量的方式来教它,这意味着系统接收到的理论模型信息越多越适应变化。当然,更多的是2D部分,但自从引入3D之后,算法变得简单多了,因为不必判断所看到的影像是元件、焊料还是其他东西。对于3D,元件是否在某一点,根本无法通过图像进行对比。并非所有AOI制造商都采用这种策略,但我们是,历史证明这是正确的选择。我们的大客户同一个库在多条生产线上使用Mycronic的AOI已经10年以上了,结果非常稳定。
 
Johnson:反馈结果信息如何?在发现误报或假错误方面有多准确?对于客户,系统是否会随着时间的推移变得更精确更精密?
 
Vey:是的。我们通常有针对所有产品中央库的策略。这样,就有了一条学习曲线,在完成一些产品之后,系统稳定性就会提高,就会收到更少的假警报。在汽车行业中,一些测试覆盖率非常高的先进公司已经成功利用我们的系统实现了95%以上的初通率(First Pass Yield,简称FPY)。

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Johnson:当你在谈论库中的元件时,你是在谈论电路板组件,还是电路板上的单个芯片元件?
 
Vey:单个芯片元件。我们为每个单独的封装类型创建一个库模型。
 
Dowd:这项技术有几个层次。在AOI和SPI设备中,多年来我们一直在开发视觉引擎,进行分析。事实证明,这项技术在该行业功能强大,通过传统的检测方法,防止缺陷或检测缺陷,可靠地清除缺陷,避免引入过多的误报。
随着我们对人工智能技术的研发,我认为它可应用于业务并帮助客户。在检测过程中,通过建立更可靠的数据集进行分析,不断提高数据库的智能性。想到我们如何能使检测过程变得更好,使用人工智能算法和诸如此类的东西,真是令人兴奋。
有了这个强大的视觉引擎,并利用人工智能不断积累数据,实现更高的产量、更高的良率、更高的质量及更可靠的电子组装。这些都是客户所关注的。将视觉和引擎首先应用于检测,然后持续将其融入到产品组合的其他部分,非常令人兴奋。我认为在未来几年,客户将从中获得好处。
 
Johnson:汽车领域电子产品的数量正在改变电子产品设计和销售的市场局面。Mycronic如何应对这种转变?这将如何改变你们为设备设计所做的工作?
 
Vey:令人惊讶的是,改变并不多。几年前,元件尺寸逐渐减小,但是现在不再减小了,似乎已经达到了极限,只是PCB密度越来越高。我认为,终端产品并没有真正改变SMT工艺和检测工艺。
 
Dowd:我认为产量、良率和可靠性三者组合确实驱动着行业发展,但其必然取决于应用和市场。自动驾驶汽车和移动机器人正在推动全球范围内电子产品的发展,必然会产生对可靠性和高质量的关注。制造的灵活性以及产量和良率仍然很重要。但总的来说,我同意Alexia的观点。我们看到电子组装和客户焦点的变化并不大。
我们与客户讨论的更多的是有关元件短缺问题,“怎样才能从中很快恢复过来?过去,我可以找到一个替代部件。也许电路板上有等同的焊盘,不必改变设计就可以用替代部件。但是现在,哦,天哪,我找不到那个部件。那么该怎么办?怎样才能很快地改变电路板或改变所有编程,继续生产?”
 
Johnson:还要提供将结果数据汇总为有意义的管理分析的能力?
 
Dowd:没错。你可能会说,数据的积累构建了更多检测缺陷或预测问题的能力。我认为这确实提高了电子产品质量和可靠性。
 
Johnson:这是一个有趣的观点。我们仍然认为,即使实现自动化,起关键作用的仍是人类操作员、制程工程师。
 
Dowd:假设一家汽车制造商,3条生产线在3个不同的地点运行。现在,工艺工程师从技术上,可以做出一些判断:“当检测焊点时,我喜欢看到像这样的填充,我喜欢看到它更亮一点。”这当然是基于经验的,也是有价值的。并不是轻视他们的专业知识,但我可以很容易地证明3条生产线已经引入了易变性。现在,如果都运行在同一个人工智能引擎上,那么在所有3条线上检测到的任何组件都是一致的。人工智能的重点不是消除人类,而是对生产线上的反应做出更标准、更可预测、更一致的判断。
 
Johnson:对于那些希望提高生产线检测质量的客户,你有什么建议?Mycronic如何看待投资回报和增值?
 
Vey:我认为制程控制是关键。购买AOI或SPI并不是为了标记“存在缺陷”,而是为了提高终端产品的质量。要达到这一目标,需要改进制程,这就是在SPI和AOI之间引入反馈环或前馈环的原因。可在生产线的前后两端各设一台设备,这不是为了检查每一步,而是为了控制整条生产线。这样可以避免不必要的报废,保证终端产品质量,最终获得利润。
 
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Johnson:
来自早期检测或处理的信息可以帮助最终检测设备特别注意这块板上的问题区域,这个概念就是前馈环,从早期数据看到问题?
 
Vey:就是这样。举一个关于SPI的简单例子。SPI检测到导线之间存在非常小的缺口。一些客户会认为:“不,我不想冒险。”一些客户会认为:“我很确定这个缺口会在焊接炉工艺后消失,所以我会让它通过检测。”但谁来做最终判断?是AOI和完成生产后进行审查的操作员。在这种情况下,我们可以设置SPI限制,保证小的缺口不会停止生产线。但在生产线的末尾设置检查,确保没有任何缺口和缺陷。当与SPC系统相结合,可以关联所有与焊点相关的缺陷,包括焊点、桥接和共面性缺陷,通过调整SPI和AOI设备上的容差,以便只获取所需的信息。
 
Manissadjian:从客户的角度来看检测还有另一种方法。检验设备不生产产品,但被视为提高质量水平的设备。同时,它们也是SMT生产线的传感器,不仅可捕获PCB级的缺陷,还可揭示制程级的问题。使用SPI和AOI以及MYPro Link制程控制软件(通过SPI和AOI数据实时输入)的客户,拥有所有可操作的信息,不仅可以帮助改进检测过程,还可以帮助改进贴装工艺、焊膏印刷工艺或回流焊接工艺。
这是检测附加值的一部分。那些认为自己的印刷工艺完美到不需要SPI的客户,在进行试用后惊叹以前不知道实际情况这么糟糕。这种情况很常见,这是最明显感受到的价值,其次会转化为更深层次的制程改进,并对该生产线的整体财务绩效产生直接影响。
 
Dowd:Nolan,你刚才提到可靠性既关乎经济经益又关乎品牌形象。我们有能力通过设备检测制程中部件的质量,并向生产线提供信息反馈,以提高现场电子产品的可靠性。
 
Johnson:MES系统也是集成通道。能谈谈与他们的连接吗?
 
Vey:行业发布了两个新协议。有机器与机器之间的Hermes协议,以及从设备到MES、从MES到设备的通信标准——CFX协议。行业目前形成标准化设备之间以及设备与MES之间通信的发展趋势。我认为这有利于MES在内的生产线设备联通。IPC-CFX协议即将推出,我看到市场对它的需求越来越大。
 
Johnson:这真是个好消息。

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标签:
#EMS  #测试与检验  #Mycronic  #AI  #AOI  #SPI  #MES  #IPC-CFX 


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