Welcher Feeder/Nozzle löst das Problem aus, wenn das AOI einen Fehler oder Trends registriert. Wie sah die Paste aus, wenn beim AOI oder AXI aufgestellte Bauteile zu sehen sind oder warum hat das AOI den Kurzschluss nicht gefunden, der erst im elektrischen Test aufgetaucht ist? Fragen, die jeder in der Elektronikfertigung kennt. Ganz zu schweigen von Möglichkeiten zur Weitergabe an die QS-Abteilung bzw. Informationen an den Einkauf oder an den Konstrukteur, der eine ganz andere Sicht hat, die die Produktion oft nicht ausreichend reflektiert.

Aspekte der künstlichen Intelligenz für Inspektionsaufgaben.

Aspekte der künstlichen Intelligenz für Inspektionsaufgaben. Atecare

Die elektrischen Tests sind nicht tot, sondern haben sich verändert – skalierbare und Systeme wie Flying Probe oder Lösungen wie Boundary Scan sind hinzugekommen. Definitiv sind aber Inspektionen während der Produktion deutlich auf den Vormarsch. Kein Wunder also, dass nach der Etablierung der AOI viele 3D-AOI-Systeme angeboten werden. Dazu kommen SPI-Systeme und die Nachfrage nach High-End-Röntgensystemen (AXI) steigt weiter. Das erfordert eine weitere Miniaturisierung der Systeme, zudem steigt natürlich auch der Anspruch an die Qualität solch komplexer Produkte. Hier kann ATEcare Service als Service-Dienstleister und Distributor von Soft- und Hardware im Bereich der ATE-Industrie (Automated Test Equipment) auf eine langjährige Erfahrung und Know-how zurückgreifen und gemeinsam mit Partnerfirmen wie Omron und Kitoy Produkte und Dienstleistungen aus einer Hand anbieten.

Automatisiert inspizieren

Schon lange geht die Debatte in der Elektronikindustrie, wie man ein Endprodukt automatisiert inspizieren kann und das wiederholbar und ohne Aufsehen erregende Pseudofehler. Daran hat sich schon so manches Unternehmen die Zähne ausgebissen, denn der Aufwand war gigantisch und die Ergebnisse eher ernüchternd. Und wenn, dann waren solche Inspektion nur in 2D aus einer Ebene heraus möglich und oft auch nur für ein Produkt oder nur einen Produktionsschritt. Kitoy, ein Unternehmen der Hahn Gruppe, setzt sich mit solchen Software-Lösungen auseinander. So hat man den Anspruch eine Lösung zu finden, mit der man Fehler, die vor dem Verpacken noch gefunden werden sollen, leicht erkennt. Denken wir dabei an Aufschriften, Oberflächen, Barcode, Stecker und Pins, Kratzer oder Verschraubungen.

Dienstleister

ATEcare Service (kurz ATEcare) ist Service-Dienstleister und Distributor von Soft- und Hardware im Bereich der ATE-Industrie (Automated Test Equipment). Insbesondere mit Dienstleistungen im HW- und SW-Bereich für Hersteller in der Elektronikindustrie hat sich das Unternehmen seit der Gründung 2003 hervorgetan. Langjährige Erfahrung und Know-how können einer breiten Kundenbasis angeboten werden. Speziellen Kundenwünschen kann im Rahmen von anwendungsspezifischen Systemlösungen entsprochen werden.

Dem System kann man antrainieren, einen Stecker zu erkennen, aber aus der Frontansicht wird dies schwierig, da er reflektiert. Einen Kratzer zu detektieren geht auch, wenn man einen Kratzer vorher genau definiert. Verschraubungen qualitativ zu bewerten, wird bei der vorhandenen Vielfalt schon schwierig. Hinzukommt, dass eine oberflächliche Inspektion in 2D zumeist nicht ausreicht. Will man die Inspektion aus verschiedenen Ansichtswinkeln ermöglichen, sind entsprechend positionierte Kameras und optimales Licht notwendig. Aufwand und Nutzen passen hier aber nicht mehr zusammen.

Das System zur visuellen Sichtprüfung in Aktion.

Das System zur visuellen Sichtprüfung in Aktion. Atecare

Dies wäre sicherlich eine Aufgabe für einen Roboter oder auch Cobot. Dies haben einige Unternehmen probiert, sind aber an der Komplexität der Bild-Roboter-Programmierung gescheitert oder die Bildanalyse war zu unflexibel. Mit dem System zur visuellen Sichtprüfung Kitov wurden beide Probleme gelöst. Der Roboter, ein Denso-Produkt, wird nicht programmiert, sondern es werden lediglich die Außenmaße des zu inspizierenden Produktes (manuell oder über STP Daten) angegeben. Der Roboter kennt seine No-go-Zonen sowie die idealen Abstände aus allen seitlichen und Top-Ansichten. Daraus erstellt das System selbstständig ein 3D-Modell mit allen möglichen Ansichten. Der Prüfling wird zudem vermessen.

Lernen vom Menschen

Im nächsten Schritt werden aus der Datenmenge und den Bildern vom System Inspektionsschritte generiert, die automatisch platziert werden können. Dazu wird an einem sog. Golden Product eine Programmierung durchgeführt. Nun kann das System vollautomatisch erkennen, wenn Kratzer, schlechte Schraubverbindungen oder Oberflächenfehler auftauchen. Dazu muss zum Beispiel der Stecker nicht eingeteacht werden, dies erfolgt automatisch und das System zur visuellen Sichtprüfung kann nun weitere Produkte inspizieren. Dem Mitarbeiter, der diese Sichtung vorher getätigt hat, werden nur noch die GUT-Bilder und die Ausreiser gezeigt. Er entscheidet dann, ob das Gezeigte in Ordnung, akzeptabel ist oder definitiv als Fehlteil vorliegt. Dies führt man eine Weile parallel durch, wobei das System die menschliche Betrachtungsweise lernt. Tauchen beispielsweise Kratzer auf, muss das System lernen, wo eine Grenze zur Bewertung liegen muss. Um das zu vereinfachen, werden beispielsweise Oberflächen-Inspektionen mit mehreren Beleuchtungsmodi ausgeführt, sodass unterschiedliche Ansichten mit verschiedenen Kontrasten sichtbar werden.

Ein Stecker, der bekanntlich reflektieren kann, wird aus verschiedenen Winkeln und mit unterschiedlichen Seitenlichtern begutachtet – ohne eine Programmierung vorzunehmen. Natürlich hat ein Programmierer alle Freiheitsgrade, um auch manuelle Inspektionen hinzuzufügen, wenn beispielsweise im Inneren eines Produktes noch etwas zu inspizieren ist oder noch andere Lichtsets benötigt werden. Solang das menschliche Auge etwas sehen und bewerten kann, haben wir große Chancen, dass der Kitov es auch kann.

Testergebnisse exportiert und archivieren

Die Oberfläche selbst kann dabei auch unterschiedliche Höhen haben. Da das System am Anfang bereits Vermessungen durchgeführt hat, wird nun die Kamera genau den Abstand einhalten, der die bestmöglichen Bilder garantiert – wiederum ohne menschlichen Eingriff. Dem Nutzer stehen verschiedene Oberflächen zur Verfügung. Eine Verifizierungsstelle mit Touchscreen, sowie ein Planung-Software sind bereits im Gerät integriert, können aber ebenso eigenständig und offline genutzt werden. Testergebnisse und Bilder können in Reports eingebunden oder exportiert oder mit diversen Archivierungslösungen einem Langzeitspeicher zugeführt werden. Zudem lassen sich weitere während der Produktion angefertigte 2D-Bilder oder Scans an andere Arbeitsplätze übergeben und zusammenführen. Der Anwender kann entscheiden, wie er das Ergebnis- und Bildmaterial handhaben möchte.

Variable Nutzungsmöglichkeiten der flexiblen, wiederverwendbaren Inspektionsplattform.

Variable Nutzungsmöglichkeiten der flexiblen, wiederverwendbaren Inspektionsplattform. Atecare

Dynamisch anpassen

ATEcare sieht mit neuen Methoden in HW&SW ein Potenzial für KI, wie es das Beispiel des ersten Systems zur visuellen Sichtprüfung zeigt. Denn mit dieser flexiblen, wiederverwendbaren Plattform lassen sich Inspektionsaufgaben lösen und immer wieder an das dynamische Umfeld der Produktion anpassen – und das nicht nur in der Elektronikproduktion.