2022年已经到来，我们热切地期待新的一年能带来新的机遇。新年伊始，随着设备资金新预算的发布，生产工程师和运营经理开始评估如何更好地利用新资源来改进工艺。Shea Engineering公司的ChrysShea等行业专家发布了多篇讨论焊膏检测(SPI)设备重要性的论文。其中阐释了为什么要首先考虑增加焊膏检测设备。因为SPI会立刻减少组装缺陷。

我们先来讨论自动光学检测（AOI）。AOI技术已有几十年的历史，但直到真正的3D测量技术被行业引入并应用后它才成为减少缺陷和提高回流焊前及回流焊后良率的重要技术。然而许多制造商使用的是过时的2D或准3D系统，会增加误报和缺陷逃逸。

在光学检测的早期，SPI和AOI系统都是基于2D检测技术。这些2D系统观察不同灰度级的焊点和元件完成检测。大多数决策都是通过与参考图像或“测试用标准版”的比较判定合格或不合格。尽管行业仍在使用许多2DAOI系统，但很难实现低逃逸率和低误报率。因为比较参考图像仍然是2D系统应用的主要技术，这种过时的2D系统容易引发误报和逃逸。为了改善这种情况，一些设备制造商增加了额外的摄像头和投影仪，构建“准3D”或“2.5D”检测技术，但它们仍然是基于不充分的对比或颜色评估概念。

当前，随着3D AOI的引入，行业开始向真正的3D测量过渡。这种技术的好处是显而易见的：可靠的阈值和检测公差，以最少的调试工作量最大限度地降低逃逸和误报率。如果因为旧的2D AOI设备而面临生产质量的问题，那么是时候升级设备，选择3D AOI了。

基于测量的检测

每个制造商以及设备供应商都希望优化工艺。然而过去几十年，2D成像作为事实上的标准，由于其局限性，一直难以实现工艺优化。2D AOI系统不仅难以识别弯曲和反射焊点上的缺陷，而且无法生成可靠的数据。此外2D检测工艺依赖于对比，而不是定量测量。因此用户必须面对PCB报废或修复缺陷等问题，增加了成本并减少了工艺改进的机会。 

利用3D成像进行检测可以解决一些问题。通过测量元件和焊点，然后向检测算法提供关键高度信息，用户可以定位焊盘悬垂和焊接不充分等缺陷。然而由于大多数3D AOI系统使用“点检测”查找元件主体，因此测量数据的有效性仍然存在问题；此外该技术容易受到外部因素的影响，例如PCB翘曲和元件位置接近。找到元件主体是检测过程中关键的第一步，如果不准确，可能会对整个检测顺序产生影响。

Koh Young利用3D技术提取所有元件的主体解决了这一问题（图1）。真正的3D检测由并行计算引擎处理。虽然2D检测技术与实时PCB翘曲补偿相结合可以提供准确的检测数据，但3D技术更加先进。使用获得专利的shadow-free 3D技术，根据IPC-A-610标准测量元件和焊点，可以获得更好的结果。例如，在KSMART分析和优化解决方案中，可以发现该系统有生成大量可靠测量数据的能力。

图 1：使用3D检测技术定位元件主体。

具有突破性的透明度

在竞争异常激烈的市场中，制造商对工艺解决方案提出了前所未有的挑战性要求。制造商希望通过随时随地访问所有数据来监控和调整工艺以实现零缺陷。此外还必须应对更短的生命周期要求，因此检测解决方案应该能够收集和分析大量数据，以产生可追溯的结果。

我们的解决方案是利用集线器从所有设备收集所有检查和测量数据，然后通过基于网络的应用程序在网络中的任何位置提供数据。大数据是工业4.0的基础，因此先进的检测系统必须从简单的判断 "合格/不合格 "工具发展为高度直观的动态决策系统，这就强调了对可靠、可追溯数据的需求。

可追溯数据通过显示生产线的各种状况(包括机器配置和软件版本)来确保最高级别的透明度，同时提供更改作业文件、包装、零件等所需的文档。用户可以快速验证所有生产线是否处于理想状况。如果出现差异，用户可以立即上传优化的程序和检查条件，而无需通过库管理器模块进行微调（图 2）。该软件模块为元件库、程序、检测条件等提供完整的中央管理解决方案。库管理器将所有设备整合到一个集中的库中。所有的变化都是可追溯的，并且可以通过用户级别识别来管理。这种受控的数据管理允许对原始数据进行持续分析，并帮助指导专家做出正确的决策。

图 2：网络界面上的KSMART库管理器模块

消除瓶颈

当然，仅仅保持高质量、可重复的测量数据还不足以实现智能工厂。相反，分析数据需要将相关指标（如良率、NG分析、PPM分析、Gage R&R、偏移分析等）可视化，使用户能够比较PCB性能并识别工艺偏差。使用实时统计工艺控制模块，用户可以通过检查显示屏上的误报和NG部件来确定缺陷来源，并评估和优化默认设置。

例如，如果厚度是出错部件的主要原因，那么用户可以单击该部件查看分析结果并找到根本原因。零件测量厚度的X-条形图将显示出不同时期的平均值、最小值和最大值，加上公差水平（图3）。如果数值经常偏离平均值且公差太严，那么用户可以调整公差级别以最大程度地减少误报。相反如果工艺较稳定，则操作员可以收紧公差以防止发生缺陷逃逸。可测量的数据有助于改进工艺。

图3：R1005部件厚度的X条形图

此外操作员能够使用生产线上的所有历史数据加载和调试已识别的缺陷，并在不影响生产的情况下模拟调整的结果。用户验证调整后的设置是否“合适”，然后对所有生产采用优化后的程序和检查条件。这些迭代操作基于客观、真实的测量数据优化工艺，而不仅仅只是根据用户的经验。在某些情况下，我们看到用户降低误报高达98%。

连接大数据

单个检测系统存在局限性，无法单独管控和优化整条生产线。通过与合作伙伴合作，我们正在开发连接解决方案，通过与生产线上的每台设备交换SPI和AOI系统的实时测量数据，将偏移量、体积、高度、面积和警告等实时测量数据提供给其他系统，从而优化工艺，同时分析工艺优化和可追溯性的趋势。当该解决方案与CFX和HERMES结合使用时，可帮助制造商定义不同工艺之间的关联性（图4）。

图4：使用3D检测工艺信息实现智能工厂

使用这种先进的通信，AOI可以向贴片机提供正确的贴装位置值，以确保元件贴装在目标位置。此功能通过自动调整元件位置并捕捉移动趋势来修正位置，提高了工艺的可重复性。

自动工艺优化

认识到网络化智能系统在智能工厂中日益重要的地位，模块化平台是专门为未来的增长和扩展而设计。新模块发布后，制造商可以根据需要实施升级，不仅实现自动调整功能，还可以建立全面自动工艺优化的设施。

设备资金预算

显然，具有先进功能的AOI设备有助于制造商优化其电子产品制造工艺，就像SPI设备一样，好处是立竿见影的。现在是时候考虑投资这些设备了。当然已经有许多公司已经选择购买了这类设备。

拥有企业用于运营的设备，可以在管理资源方面拥有最高程度的控制权。可以在任何时候出售设备，或者继续使用设备。购买设备后，公司就拥有了该设备，只要它能用，就可以对它进行折旧处理。

通过租赁，可以交换部分控制权，使业务运营更加简单。在租赁中，设备交付后，你支付费用，设备要么被购买，要么在租赁结束时移除控制权。与拥有设备相比，只需花费很少或根本无需投入时间来管理设备。从现金流的角度来看，租赁设备比购买设备可能会花费更多，但租赁有自身独特的优势。

租赁是一种可行的选择

为什么电子制造商为SMT投资提供适当的财务解决方案很重要？世界正在以前所未有的速度变化。虽然一些设备能够跟上变化的速度，但其他设备无法应对技术或业务挑战。许多设备供应商无法提供经得起未来考验的设备解决方案，这意味着许多制造商在设备上的投资超过10年，但存在未来无法满足其商业模式或生产需求的固有风险。

租赁是解决这一问题的一种方法。租赁公司可以提供100%的融资，并提供1美元的购买选择。这种方法允许制造商在设备生产运行中支付其费用。一些公司提供选项，通过推迟初始租赁付款达90天来增加营运资金。曾经复杂和繁琐的申请过程发生了改变。例如，对于审验合格的客户，无需财务报表即可获得高达50万美元的信贷批准。只需要一页的信用申请；几天后就可以获得信贷批准。制造商可以将低融资利率锁定长达七年。这就是为什么设备租赁一直并将持续是一种可行选择的原因。

现在让我们考虑一个新的租赁方案。如果制造商可以每隔几年更新SMT设备以适应不断变化的生产需求，或者仅仅因为设备供应商引入了更有能力的解决方案而更换设备，那会怎么样？对此SMT Renting等公司提供了更灵活的租赁理念，包括服务和保修。不同于银行提供的传统融资租赁，它是一种为电子制造商量身定制的、具有极大灵活性的全面运营租赁。他们只专注于电子制造业，与行业内的顶级设备供应商密切合作，为制造商提供定期“停止并更换”设备的选项，而且每月的费率极具吸引力。这为电子制造商带来了诸多好处，例如生产灵活性、增加运营资金和更快的上市时间。因此，许多电子制造商正在将SMT投资改为租赁。

总结

总的来说，检测系统及其产生的特殊数据为工厂的数字化转型和推动工业4.0发展做出了巨大贡献。AI智能引擎和深度学习研发将继续实现这一愿景，并将重点放在下一代努力合作上，以扩大产能和提高工厂性能。为此，本公司在全球范围内再建了3个新研发中心，以实现技术领先地位和竞争力的飞跃，并为进入SMT以外的新市场和行业奠定基础。