Inspección óptica automática (AOI)


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Imagen Vectorial…
La dirección correcta para la Inspección Optica Automatica (AOI)

 

Introducción:
Los métodos tradicionales para identificar e inspeccionar componentes electronicos durante
el montaje de un PCB (Printed Circuit Board) están orientandose a la utilización de modelos geométricos utilizando vectores para definir los límites de cada componente.

El resultado de esta tecnología logra una mayor productividad, con mayor precisión en los sistemas de AOI , evitando los falzos rechazos.

Al reducirse constantemente el tamaño de los componentes electrónicos, y el aumento
en la densidad de las placas, la necesidad de contar con inspección automática en la fabricación
de productos de electrónica se está tornando fundamental.

El uso de cada vez más común de componentes 0402 y la llegada de los encapsulados 0201 y 01005 hacen este requisito aún más urgente pues los fabricantes están buscando maneras de cerciorarse no sólo de que los componentes estén presentes, sino también que tengan la polaridad y valores correctos. Realizar esta tarea en forma repetitiva y confiable para dispositivos tan pequeños como
los encapsulados 0201 se ha convertido en un verdadero desafio.

Debido a que el retrabajo de estos componentes luego de la refusión puede representar algunos inconvenientes, la necesidad de inspeccionar antes del proceso de soldadura aparece como
la solución más aceptada.

Hay varios métodos de inspección disponibles que utilizan escaneo por láser o rayos-X que pueden ser utilizados. No obstante la solución más extensamente aceptada en estos días es la inspección óptica automática (AOI), que utiliza configuraciones de una, dos o varias cámaras.

El scaneo con láser se está utilizando principalmente para la inspección de pasta de soldar, mientras que los rayos-X se utilizan esencialmente como herramienta de diagnóstico, ya fuera de línea luego de un In-Circuit-Testing para detectar algún problema de soldabilidad luego de la refusión.

Con esto en mente, deseamos echar una mirada más cercana a las nuevas tecnologías
disponibles para la inspección óptica automática en comparación a los que han estado
alrededor por muchos años.

 
 

IMAGEN VECTORIAL en AOI

Tecnologia Tradicional para AOI
Los métodos tradicionales de inspección óptica usando algoritmos para conteo de pixels se han estado utilizando por más de 25 años. Estos métodos se utilizan extensamente en la industria electróica para usos simples tales como la lectura de marcas fiduciales y la alineación del componente antes de su colocación. Sin embargo, estos métodos tienen algunas desventajas importantes cuando son puestos en ejecución para procesos productivos de alta velocidad en circuitos densamente poblados.

Primer Método: Object Recognition
Este método, de reconocimiento de objetos, identifica los patrones de la imagen que corresponden a los objetos físicos en una vista. Compara la nueva imagen con una imagen ideal del objeto y reporta cualquier diferencia que pueda ocurrir. Hay que considerar que el aspecto de un objeto puede variar considerablemente dependiendo de un número de factores. Estas variaciones incluyen: intensidad y distribución de la iluminación, características superficiales del objeto, orientación en relación a la cámara, posición referenciada a la grilla de pixels, caracteristicas ópticas y electrónicas del hardware que es utilizado (por ejemplo la cámara fotográfica, la lente, la iluminación, el foco, la distorsión y el ruido, etc.) así como cualquier variacion ´aceptable para nosotros´ de fabricación del objeto en tamaño y forma.

 

Figura 1.
P1, P2 y P3 son ejemplos de los efectos de la iluminación
en el mismo objeto al ser rotado.

     

Segundo Método: Blow Analysis
El Blob Analysis primero requiere la separación del objeto del fondo. Usando una imagen basade en pixels, se agrupan los pixels del objeto para formar un patron. La geometría de este patron se utiliza entonces para identificar el objeto, para localizarlo y para examinarlo.

Este es un método simple, rápido y puede manejar cambios de rotación y tamaño. Las desventajas son que no es tan sólido como otros métodos y principalmente en un circuito impreso no es tan fácil separar el componente electronico del fondo. (cambios de color, pads, pistas cercanas, etc.)

  Figura 2.
P4 representa la imagen simplificada de un chip capacitor en un fondo negro. P5 representa el resultado del ´blob´ luego de que la imagen del chip es separada del fondo.
     

Tercer Método: Template Matching with Normalized Gray Scale Correlation
En el ´Template Matching,´ o Comparación por Plantilla, debemos primero entrenar al sistema almacenando una imagen pixelizada ideal o “golden" para cada objeto o componente. El producto a examinar , o PCB entonces se escanea para encontrar las imágenes que se asemejan (match) a la imagen pixelizada del componente. Los métodos más conocidos utilizan sistemas de correlación con escalas de grises (o a color) normalizadas como medida de comparación.

  Figura 3.
Imagen pixelada de un chip capacitor usando procesamiento por correlación de escala de grises.
     

La ventaja de este método es que es mucho más preciso y consistente que los dos métodos anteriores. Las ventajas agregadas son que es relativamente fácil entrenar a un objeto y que el objeto no necesita ser separado del fondo.

Las desventajas de este método son que no puede manejar mucha variación en la rotación y tamaño y se ve afectado por una iluminación o sombrado no uniforme. Estos dos fenomenos aparecen de forma estandar en un circuito electrónico.

  Figura 4.
Imagen del mismo chip capacitor de la figura 3 al ser rotada. Esta podría fallar al ser analizada por un proceso
de correlación con escala de grises normalizada.
     

Para aplicaciones de inspección en proceso de PCBs hay efectos a causa de los desvios propios de la fabricación y la existencia de diferentes fondos. (por ejemplo el cambio en el proveedor del circuito impreso de base). Ambos fenómenos agregan más complicaciones y nos muestran que este metodo requiere tiempos de programación más extensos y posibles errores de repetibilidad en un mismo objeto o fallas falsas.

  Figura 5.
Dos ejemplos de chip resistores que pueden inducir
en fallas falsas debido a la variación en el color
del cuerpo del componente.
     
 

Tecnología de IMAGEN VECTORIAL (Vectorial Imaging)

Después de que una mirada detallada y extensa a todos los diversos métodos disponibles, queda claro que para la inspección en proceso de componentes electronicos en un circuito, ningunos de los métodos existentes puden proveer la facilidad de uso, repetitibilidad y la confiabilidad requeridas por la industria. Durante los últimos años, una nueva tecnología ha emergido como la solución verdadera al requisito de examinar placas de circuito impreso densamente pobladas con velocidades de inspección compatibles con las lineas de producción actuales. Esta nueva tecnología es la Imagen Vectorial.

Localizando Vectores vs. Contar Pixels.
Como podemos ver de la figura P6 debajo, la tecnología basada pixeles intentará reconocer un objeto contando pixeles y comparándolos a una imagen almacenada. Este método es relativamente lento y es afectado negativamente por los cambios de color, fondo, tamaño y la rotación.

  Figura 6.
imagen pixelada de un objeto. P7 es el mismo objeto reducido en escala. P8 es el mismo objeto reducido en escala y con rotación.
     

La Imagen Vectorial resuelve esta  dificultad con un método totalmente diferente con la particularidad de superar los problemas de los analisis basados en una grilla patrón.
La proyección de Imagen Vectorial convierte los patrones de pixels provistos por la camara en parametros geométricos. 

  Figura 7.
Análisis Vectorial del mismo objeto
mostrando las relaciones geometricas
entre sus parametros. Estas se mantienen constantes sin importar la posición
de la escala o del objeto.
     

El proceso de inspección por Imagen Vectorial es una tecnología basada en la extraccion de caracteristicas geometricas de un objeto en lugar de trabajar con los valores absolutos de los pixels en una escala de grises. Los patrones no son dependientes de la visualización de pixeles. Una característica es el contorno que representa el límite entre regiones distintas en una imagen. Otros parámetros utilizados para inspeccionar el componente son la longitud de sus segmentos, arcos, y cualquier otra forma geometricas abierta o cerrada.

Usando parámetros geométricos, el análisis de imagen no es afectado por cambios de color u otros cambios no lineales como los que pueden aparecer debido a las variaciones normales de fabricación. Los estándares Jedec y del IPC le permiten a los fabricantes de componentes electrónicos cambios en el tamaño y la forma de los componentes, que son aceptables en la industria. Cualquier sistema de visión usado para inspección optica debe tener esto en cuenta tanto como las posibles variaciones en el aspecto de los componentes del cada proveedor.

  Figura 8.
Ejemplos de dos resistores que mantienen
la misma forma geométrica sin importar
color del cuerpo.
Componente con cuerpo oscuro
 
Componente con cuerpo claro
   

Otra ventaja importante de Imagen Vectorial es la eliminación de la necesidad de contar con un fondo que puede facilitar la aparición de fallas falsas (false failure). Al examinar el mismo componente en diversos circuitos impresos vemos que el layout del impreso cambia dramáticamente debido al trazado de cada circuito y su densidad. Esto puede inducir fallas falsas al usar técnicas de la correlación con escala de grises o a colores.

  Figura 9.
Pads y pistas alrededor del componente ignoradas por la inspección AOI basad en Imagen Vectorial.
     

La inspección por Imagen Vectorial puede también tolerar cambios en la rotación y escala
de los componentes y medirlas con exactitud y velocidad altísimas.

  Figura 10.
Los parametros geometricos son entrenados
una vez y pueden ser utilizados para inspeccionar
el mismo componente en cualquier angulo y escala.
     

Synthetic Models
Debido a que la proyección de Imagen Vectorial utiliza características geometricas y matemáticas para representar un modelo real de la imagen, es también posible generar modelos puramente matemáticos, o "Modelos Sintéticos", del patrón que se localizará. El uso de estos modelos sintéticos reduce al mínimo los efectos de variaciones de la iluminación y del fondo, pues el modelo no está conectado con el ambiente.

Los modelos pueden ser generados usando las hojas de datos de los componentes electronicos bajo especificaciones del IPC o de JEDEC; o directamente desde las imágenes de los componentes reales tomadas por el equipo.

  Figura 11.
P9 es la imagen actual de un encapsulado SO8
y P10 es el modelo sintetico para este encapsulado.
     

Esto permite que el usuario tenga una biblioteca muy completa de los modelos sintéticos para cada componente, que se puede modificar fácilmente en sitio o descargar de Internet. La ventaja más grande de los modelos sintéticos es la transportabilidad y la capacidad que se utilizen en forma universal. Un usuario con varias máquinas tendrá la capacidad para utilizar la misma biblioteca de modelos sintéticos en cada máquina. La biblioteca se puede almacenar en una red y los modelos ser descargados según cada necesidad.

CONCLUSIÓN

La Imagen Vectorial cambia drasticamente las formas de inspeccionar en la industria electrónica proveyendo un método que es muy fácil de programar, confiable y adaptable a los más difíciles ambientes para el montaje de placas de circuito impreso.

Ventajas de la Imagen Vectorial

  Representa al objeto como una forma geometrica.

  La imagen no esta atada a una patrón de pixeles.

  Drástica reducción de los tiempos de programación.

  Rates extremadamente bajos de Fallas Falsas.

  Independiente de sombras y problemas de iluminación.

  Tolera y mide variaciones en angulo y dimensiones.

  Aumenta la precisión en 10 veces sobre el sistema de Matching.

  Provee información de defectos y errores de posición para el control estadístico
de procesos (SPC).

  Capaz de usar Modelos Sinteticos mediante librerias.

  Transportabilidad de las imágenes sinteticas y las librerias.

  Inspección en Proceso: Reduciendo los costos del rework
con la inspección automática de proceso.