用智能打破孤岛，SMT生产线上元器件级数据的连接

   引言

随着电子制造的复杂性和需求不断上升，智能工厂已不再是遥远的愿景，它已经成为必需品。尽管近年来机器连接和生产线级数据集成越来越受欢迎，但最被忽视的机会之一是元器件本身。具体来说，机会在元件被贴装到PCB上前几毫秒捕获的数据中，这些数据通常未经检查，一旦回流焊开始就会永久丢失。

在许多现代SMT生产线中，贴片的过程中，贴片机会捕捉元器件底部的高清图像贴装设备捕获元器件的高分辨率底部图像是贴装过程的组成部分。这些图像代表了特有的机会：在贴装前每个元器件的实时、非接触式视图。贴装后，此视图就会被破坏——无论是通过焊料造成的物理破坏还是视觉上的遮挡。然而，这恰恰是可以提取关键信息的时刻。在元器件永久嵌入电路板之前，可以从底视图检测到引线腐蚀、机械损坏、未经授权编程的探针痕迹标记或外来物碎片（foreign object debris，简称FOD）等问题。

直到最近，在线X射线系统还是光学检查元器件的唯一方法，通常用于检查结果：焊点、对准以及是否存在空洞或桥接。虽然有价值，但这些系统侧重于症状。如果不了解元器件在贴装前的样子，根本原因分析仍然不完整。例如，焊点中的空洞可能看起来像是工艺故障，而事实上，它源于元器件引线上的氧化或污染，即一些本可以提前发现的缺陷。

这就是跨机器及检测阶段的连接图像数据成为彻底改变检测领域的点。如果预贴装图像分析检测到可疑氧化或几何形状不规则的元器件，则可以将此信息转发给下游的AOI或X射线系统。然后，这些系统可以调整其检测参数，提高特定区域的分辨率，或应用替代检测阈值。结果是检测更了解上下游状况，提高了精度，减少了误报。

这种方法的强大之处在于它不需要额外的硬件。关键在于分析生产线上机器已经生成的视觉数据。通过将基于人工智能的算法应用于现有的底部底侧图像，可以同时进行缺陷检测和元器件真伪验证。在元器件图像的大型数据集训练这些算法，不仅可以学习识别实际缺陷，还可以学习识别制造商、部件类型和生产批次的视觉特征。这意味着不仅可以验证每个元器件的状况，还可以验证其来源，有助于在焊接其到PCB之前识别假冒或不正确的元器件。

同样的原理可以扩展到X射线检测。虽然传统的X射线分析侧重于焊点的完整性，但剖面成像也揭示了元器件的内部结构。人工智能算法可用于分析这些内部特征，如晶片放置、键合线和引线框架，以验证元器件是否符合其预期的内部架构。这增加了另一层身份验证，它超越了表面外观，可检测具有类似外部标记但内部不同的假冒或未经授权的替代品。

元器件底部视觉检测、X射线结构分析和人工智能分类的结合创造了跨越整个SMT生产线的统一检测过程。每台机器不仅成为检查点，而且成为更大数据生态系统的贡献者，增强了下游的决策。当元器件在贴装阶段被标记为可疑时，AOI可以使用这种洞察力来放大该特定位置。X射线可以聚焦于该元器件的内部质量，或通过额外的检查来验证焊点的完整性。随着时间的推移，这种反馈环不仅提高了检测率，还提高了对故障机理的了解，并反馈到设计、采购和工艺工程中。

除了提高检测精度外，这种以元器件为中心的数据融合还有助于可追溯性和根本原因分析。当在最终测试或现场发现缺陷时，可以访问元器件的完整视觉和结构历史——贴装前的样子、焊接方式以及是否符合技术规格——可以大大缩短诊断周期并防止问题的再次出现。

最终，通往实现真正连接的SMT生产线之路不仅依赖于连接机器，还依赖于连接对在制造过程中每个单独元器件的见解。通过利用现有的成像系统，部署人工智能来分析元器件级数据，并实现跨机器通信，制造商可以将其检测系统从被动的看门人转变为智能、主动的质量推动者。

视觉数据、人工智能和系统级连接的融合已经重塑了缺陷检测、身份验证和决策的方式。其结果是造就更智能、更快、更安全的生产环境，即内置质量和安全性的环境，不是从生产线末端开始，而是从元器件第一次出现在生产线上开始。

       文章来源：电子首席情报官ECIO