Системы оценки качества микросхем с помощью нейросетей: анализ дефектов печатных узлов

Автоматизированные системы контроля качества на базе нейросетей сегодня играют ключевую роль в выявлении дефектов на производственных линиях электроники. Такие системы активно используют машинное зрение и глубокое обучение для анализа изображений, что позволяет обнаруживать даже мельчайшие отклонения в пайке, расположении компонентов и других аспектах сборки микросхем.

Примеры производственных дефектов:

1. 

   Недостаток припоя: отсутствие металлизации на выводах может ухудшить контакт и увеличить риск поломки микросхемы. Например, если у правого паяного соединения видна металлизация монтажного отверстия и пустота в галтели, это указывает на слабое соединение.
    

   

2. Некачественная пайка выводов: иногда паяные соединения имеют недостаточное количество припоя, что снижает механическую прочность. При этом возможно наличие перемычек между выводами — это также приводит к короткому замыканию и нестабильности микросхемы.
    

   

3. Неправильное расположение компонентов: при монтаже выводы могут быть смещены относительно контактной площадки. Так, если выводы сдвинуты более чем на половину их ширины, контакт может нарушиться, что критично для работы микросхем.
    

   

4. Отсутствие компонентов: на производственной линии возможны случаи, когда компоненты попросту отсутствуют, что ведет к отказам на уровне печатной платы.

Преимущества применения нейросетей:

Нейросетевые модели позволяют проводить быстрый и точный анализ изображений, что значительно ускоряет производственный процесс. За счет автоматического распознавания различных типов дефектов, таких как мосты припоя, смещение компонентов и неравномерная пайка, системы выявляют нарушения, незаметные невооружённому глазу.

Результат: интеграция подобных систем помогает предприятиям оптимизировать контроль качества, минимизировать риск отказов и повысить надежность готовой продукции.

Опубликовано: Ноя. 5, 2024, полдень Просмотры: 150