Daha Doğru ve Etkili PCB Kalite Denetimi için Hata Tespit Algoritmalarının İyileştirilmesi

Daha Doğru ve Etkili PCB Kalite Denetimi için Hata Tespit Algoritmalarının İyileştirilmesi

Sektör: Endüstri 4.0
Ürün: MAXER-2100

Giriş

Baskılı devre kartı (PCB) kalite denetim çözümlerinin etkinliği üç temel unsurdan oluşur:

1. PCB bileşenlerinin görüntülerini elde etmek için kullanılan otomatik Optik Denetim (AOI) sistemleri,
2. Hataları tespit etmek için kullanılan inferans yazılımı,
3. İkisini birbirine bağlayan donanım.

Bu üçüncü unsur, AOI sisteminden elde edilen verileri işleyerek GPU aracılığıyla hata tespit modellerini çalıştırır ve kalite denetimi çözümünün temel görevlerini yerine getirir.

Bu nedenle bir tedarikçi, kalite denetim sistemi Hawkeye’i oluştururken kenar sunucu olarak AAEON’un yeni MAXER-2100 modülünü kullanmayı seçti. Şirket, PCB’lerdeki hataları tespit etmek için ileri düzey yazılım geliştirdi ve MAXER-2100’ü kullanarak AOI cihazından gelen görüntü verilerini işleyip AI inferans modellerini çalıştırarak üretim sırasında hataları hızlı ve doğru şekilde tespit etti.

Bu kapsamlı kalite denetim süreci o kadar güven verdi ki, AAEON kendi fabrikalarında da aynı sistemi kullanmaya karar verdi; AOI cihazı veri toplarken, MAXER-2100 tedarikçinin hata tespit modellerini çalıştırarak çeşitli bileşenlerin geçip geçmediğini belirledi. Bu sayede AAEON, manuel denetime olan bağımlılığını azalttı ve PCB montaj hattının kalite denetim sürecinin hız ve doğruluğunu artırdı.

Hata Tespiti Zorlukları

Şirketler, sıkı bir kalite güvence sürecini sürdürürken çeşitli zorluklarla karşılaşır; bunların çoğu değişkenlerin çokluğu nedeniyle tahmin edilemez.

• Geleneksel üretim ortamlarında insan hatası kaçınılmazdır.
• Çalışanların yüksek standartları karşılamak için gereken becerileri geliştirmesi zaman ve deneyim gerektirir.

Talep arttıkça, şirketlerin ya personel sayısını artırması ya da PCB’nin her bileşenini manuel olarak denetlemenin uzun süresi nedeniyle üretim oranının düşme riskini alması gerekir. Genellikle her fotoğrafın manuel incelenmesi 2–3 saniye sürer.

Diğer bir zorluk, AI inferans kullanarak tam kalite denetimi sunmak isteyen yazılım sağlayıcıları ve sistem entegratörleri için geçerlidir. AI destekli AOI süreci oluşturulduğunda, inferans modellerinin verimliliği ve etkinliği, bu modelleri çalıştıracak donanımın kapasitesine bağlıdır. Bu durum, karmaşık AI algoritmalarını doğruluktan ödün vermeden işleyebilecek donanıma olan ihtiyacı ortaya koyar.

MAXER-2100, tedarikçi yazılımı için ideal platform olarak, PCB bileşenlerindeki hataları hızla tespit eden inferans modelini çalıştırırken, kalite denetim ekosistemine sağladığı en önemli katkı, gelen veri hacmi arttıkça inferans modelini derin öğrenmeyle sürekli iyileştirmesiydi. Bu sayede kalite denetim süreci daha hızlı ve daha doğru hâle geldi.

AOI Mimarisi

Hawkeye çözümü, PCB bileşenleri, lehim bağlantıları, izler ve diğer özelliklerin görüntülerini AOI cihazı aracılığıyla aldı.

• Alınan görüntüler, 13. Nesil Intel® Core™ LGA 1700 işlemcilerle güçlendirilmiş MAXER-2100’e aktarıldı.
• PCIe slotları üzerinden kurulan NVIDIA® GPU kartları sayesinde, tedarikçinin AI inferans modeli çalıştırılarak her bileşen görüntüsünün geçip geçmediği belirlendi.

Algoritmalar, yaklaşık 30 fotoğraf üzerinden derin öğrenme ile çalıştı ve bileşenlerin karşılaştırılacağı bir temel oluşturdu. Ek GPU kurulumu, AI algoritmalarının hızını artırarak hataların tespit süresini fotoğraf başına 0,05 saniyeye düşürdü.

Tespit edilen hatalar, sistem tarafından oluşturulan kalite güvence raporlarında kaydedildi. Bu raporlar, bileşendeki hatanın yeri ve niteliği hakkında görsel veri sunarak üreticilerin düzeltici önlem almasını sağladı.

MAXER-2100’ün sağladığı bir diğer önemli avantaj, kalite raporları oluşturulduktan sonra, daha fazla veri ile inferans modelini derin öğrenme ile yeniden eğitip optimize edebilmesiydi. Bu, geçerli ve başarısız bileşenleri karşılaştırarak modelin doğruluğunu sürekli artırdı.

AAEON’un Edge Sunucusunun Katkıları

Artırılmış Verimlilik

• 12. ve 13. Nesil Intel® Core™ işlemciler desteği sayesinde, yüksek miktarda veriyi eş zamanlı işleyerek denetim sürecini hızlandırdı.
• Fotoğraf başına değerlendirme süresini manuel denetimdeki 2–3 saniyeden 0,05 saniyeye düşürdü.

Geliştirilmiş Doğruluk

• GPU’lar, tedarikçinin hata tespit algoritmasını çalıştırmak için ideal platformu sağladı.
• Uygulamanın genel başarı oranı %99’un üzerinde oldu, manuel denetimdeki %95 tahmini doğruluk oranını aştı.

Sürekli İyileştirme

• AOI cihazından gelen veriler kullanılarak makine öğrenmesiyle inferans modeli sürekli geliştirildi.
• Sistem bileşenleri analiz ettikçe ve PCB hata raporları oluşturuldukça model, daha fazla veri ile bileşenlerdeki varyasyonları tespit edebildi.

MAXER-2100, Hawkeye AOI sisteminin verimliliğini ve AI destekli kalite denetiminin hassasiyet ve güvenilirliğini artırarak kalite kontrol alanında önemli bir ilerleme sağladı.

Kenar sunucunun sunduğu hız ve işlem kapasitesinden faydalanarak, tedarikçi modeli giderek daha fazla ve detaylı örnek ile PCB’deki hatalı ve standartlara uygun bileşenleri ayırt ederek sürekli iyileşen bir döngü yarattı. Bu, raporların doğruluğunu artırırken AI entegrasyonunun değerini de gözler önüne serdi.