Typische Anwendungsbeispiele für Bildverarbeitungssysteme in der Elektroindustrie

Bildverarbeitungssysteme zur Prüfung von elektronischen Geräten

Der Trend zur Miniaturisierung und Designs mit niedrigem Profil beschleunigt sich in der Unterhaltungselektronik, einschließlich Smartphones, Spielkonsolen und PCs. Dies hat die Miniaturisierung und Integration von Halbleitern und elektronischen Komponenten vorangetrieben und führt zu einer erhöhten Nachfrage nach einer besseren Prüfgenauigkeit. Da sich zunehmend die Produktion von Kleinserien und Zellen mit hohem Mischungsverhältnis durchsetzt und die Produkte immer diversifizierter werden, steigen der Arbeitsaufwand und die Kosten für die Prüfung.

Elektronische Bauteile wie Mikrochips, Widerstände, Kondensatoren und Transistoren sind so klein, dass sie manchmal nicht nur visuell, sondern auch mikroskopisch geprüft werden müssen. Der Arbeitsaufwand steigt exponentiell mit der Zunahme der zu prüfenden Teile. Dies hat zu einem deutlichen Anstieg der Personal- und Anlagenkosten sowie zu einer Verringerung der Produktionseffizienz geführt.

Um hier Abhilfe zu schaffen, wurden für die Prüfungen immer häufiger Bildverarbeitungssysteme an Produktionsstandorten eingeführt. Bildverarbeitungssysteme sind vielseitig und können mehrere Prüfungen gleichzeitig durchführen. Sie eignen sich für die Bedürfnisse der Elektronikindustrie, in der die Produktion von Kleinserien und Zellen immer mehr an Bedeutung gewinnt.

Mit der jüngsten Verfügbarkeit von hochauflösenden Kameras und leistungsfähigen Bildverarbeitungssystemen können nun verschiedene Operationen automatisiert werden, wie z. B. die Prüfung von Qualitätsmerkmalen, Dimensionsprüfungen, Zeichen-/2D-Code-basierte Erkennung sowie die Positionierung/Ausrichtung. Der Einsatz von Bildverarbeitungssystemen erleichtert auch das Datenmanagement. Die Möglichkeit, eine Produktmanagementdatenbank aufzubauen und eine Faktorenanalyse auf der Grundlage früherer N.i.O.-Produkte durchzuführen, trägt zur Verbesserung der Anlagen und der Qualität bei. Im Folgenden finden Sie typische Beispiele für die Einführung von Bildverarbeitungssystemen in der Elektronikindustrie.

Produktpräsenz, -typ und -ausrichtung

Geprüft wird die Integration verschiedener Kabelstrangtypen.

Zentrale Prüfpunkte

Im multispektralen Modus können selbst kleinste Farbunterschiede präzise erkannt werden. Daher ermöglicht er stabile und zuverlässige Prüfungen, selbst bei Produkten mit einer Vielzahl von Farbmustern.

Erkennungsergebnis im multispektralen Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(nach Farbextraktion)

Mit Hilfe eines Bildverarbeitungssystems die Anwesenheit/Ausrichtung von Mikrochips im Trägerband überprüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Die Anwesenheit/Ausrichtung von Mikrochips prüfen, die in einem Trägerband verpackt sind. Die Prüfung ist unabhängig von der Position der Prüfobjekte stabil.

Erkennungsergebnis mit einem Bildverarbeitungssystem

Mit Hilfe eines Bildverarbeitungssystems das Vorhandensein von Beschichtungen auf Leiterplatten prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Ein Bildverarbeitungssystem erreicht eine hochauflösende Prüfung, die subtile Farbveränderungen oder winzige Ablösungen erkennen kann. Die Kamera mit 16-facher Geschwindigkeit kann mit Hochgeschwindigkeitslinien mithalten.

Erkennungsergebnis mit einem Bildverarbeitungssystem

Mit Hilfe eines Bildverarbeitungssystems das Vorhandensein und die Ausrichtung von Mikrochips auf einem Träger prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Verschiedene Prüfungen von Mikrochips auf einem Träger mit einem einzigen Bildverarbeitungssystem durchführen. Zeilenkameras ermöglichen die gleichzeitige Prüfung von Objekten über große Flächen.

Erkennungsergebnis mit einer Zeilenkamera

Qualitätskontrolle

Geprüft wird der Zustand der Beschichtung während des Klebstoffauftrags auf die Platte.

Zentrale Prüfpunkte

Wenn die Farbe des Klebstoffs und die des Hintergrunds ähnlich sind, ist eine Unterscheidung der Farben unter den Bedingungen konventioneller Beleuchtung schwierig. Stabilität und Zuverlässigkeit der Prüfung können dabei verloren gehen. Im multispektralen Modus können selbst feinste Farbunterschiede erkannt werden. Dies ermöglicht eine präzise Prüfung des Zustands von Beschichtungen.

Erkennungsergebnis im multispektralen Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(nach Farbextraktion)

Hier wird eine Oberflächenprüfung während des Transports durchgeführt.

Zentrale Prüfpunkte

Wenn bei einer Oberflächenprüfung auf Schmutz die Farbe kleinerer Fehler ähnlich ist wie die Farbe des Produkts, kann dies dazu führen, dass die Prüfung unzuverlässig ist. Im multispektralen Modus können selbst feinste Farbunterschiede erkannt werden. Dies ermöglicht eine präzise Erkennung der Fehler.

Erkennungsergebnis im multispektralen Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(nach Farbextraktion)

Hier wird eine Prüfung auf fehlendes Lot bei Leiterplatten durchgeführt.

Zentrale Prüfpunkte

Unter den Bedingungen konventioneller Beleuchtung kann die Erkennung ungelöteter Stellen unzuverlässig sein. Der multispektrale Modus ermöglicht eine präzise Erkennung nur der Farbe des Lötaugenbereichs. Dadurch werden stabile und zuverlässige Prüfungen erreicht.

Erkennungsergebnis im multispektralen Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(nach Farbextraktion)

Hier wird eine Oberflächenprüfung von Spulenwicklungen durchgeführt.

Zentrale Prüfpunkte

Bei der Oberflächenprüfung von Wicklungen können die Bedingungen konventioneller Beleuchtung durch die Reflexion der Beleuchtung und die vom Glanz der Wicklungen verursachten Farbunterschiede zu unzuverlässigen Prüfungen führen. Der multispektrale Modus ermöglicht die Erkennung der Fehlstellen des Prüfobjektes. Dadurch werden stabile und zuverlässige Prüfungen erreicht.

Erkennungsergebnis im multispektralen Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(nach Farbextraktion)

Hier wird eine Oberflächenprüfung von Leiterplattenanschlüssen durchgeführt.

Zentrale Prüfpunkte

Unter den Bedingungen konventioneller Beleuchtung kann es schwierig sein, Farbe und Glanz eines Anschlusses von Verunreinigung oder Schmutz zu unterscheiden. Im multispektralen Modus können selbst kleinste Fehler oder Schmutzteile zuverlässig erkannt werden. Dies ermöglicht stabile und zuverlässige Prüfungen.

Erkennungsergebnis im multispektralen Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(nach Farbextraktion)

Hier wird eine Prüfung auf Fehler bei piezoelektrischen Resonatoren durchgeführt.

Zentrale Prüfpunkte

Wenn sich die Position des Prüfobjekts und der Hintergrund nur geringfügig unterscheiden, können dadurch Prüfungen auf Fehler im Profil erschwert werden. Der LumiTrax™ Modus mit Teilbeleuchtung aus 4 Richtungen ermöglicht die präzise Erkennung des Profils, und zwar unabhängig von Farbunterschieden. Dadurch werden stabile und zuverlässige Prüfungen erreicht.

Erkennungsergebnis im LumiTrax™-Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(Topografie)

Geprüft wird der Zustand von Spulenwicklungen.

Zentrale Prüfpunkte

Aufgrund der Glanz- und Farbunterschiede der Wicklungen ist die Extraktion von Farben unter den Bedingungen konventioneller Beleuchtung möglicherweise nicht zuverlässig. Im multispektralen Modus wird die Farberkennung durch die Verwendung von Daten mit 8 Wellenlängen optimiert. Dies ermöglicht präzise Zustandsprüfungen der Spulenwicklungen.

Erkennungsergebnis im multispektralen Modus
Bild des Gut-Zustands
Fehlerbild
Fehlerbild
(Topografie)

Dies ist ein Beispiel für die Prüfung von linearen Kratzern auf einem gedruckten IC-Chip.

Zentrale Prüfpunkte

Der gedruckte Text und das Material auf der Oberfläche von sehr kleinen elektronischen Bauteilen machten es schwierig, lineare Kratzer zu erkennen. Das System hebt das Rauschen des Materials und die aufgedruckten 2D-Informationen auf. Lineare Kratzer können auch auf sehr kleinen Bauteilen zuverlässig erkannt werden.

Erkennungsergebnis mit einer Zeilenkamera
Bisheriges Bild
LumiTrax™-Spiegelreflexionsmodus
(Spiegelnder Anteil)

Mit einem Bildverarbeitungssystem auf defekte Kristalloszillatoren prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Das System kann die Textur und die individuellen Unterschiede der Prüfobjekte aufheben und detaillierte Prüfpunkte an Kristalloszillatoren prüfen.

Erkennungsergebnis mit einem Bildverarbeitungssystem

LED-Oberflächen mit einem Bildverarbeitungssystem auf Defekte wie Fremdkörper oder Werkstofffehler überprüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Eine Prüfung der LED-Oberfläche auf Qualitätsmerkmale, wie z. B.: Fremdkörper, Fehler, Bläschen oder Flecken in Hochgeschwindigkeit, kann den Maschinentakt maximal steigern.

Erkennungsergebnis mit einem Bildverarbeitungssystem

Mit einem Bildverarbeitungssystem prüfen, ob auf den bedruckten Oberflächen der Batterien Werkstofffehler oder Dellen vorhanden sind.

Zentrale Prüfpunkte

Bei der Prüfung von Batterieoberflächen auf Werkstofffehler oder Dellen war es bislang schwierig, zwischen Aufdruck und Defekt zu unterscheiden. Die LumiTrax-Funktion ermöglicht die Erkennung von Werkstofffehlern und Dellen, indem sie 2D-Informationen wie z. B. den Aufdruck unterdrückt.

Erkennungsergebnis mit Bildverarbeitungssystem und LumiTrax

IC-Formen mit einem Bildverarbeitungssystem auf Werkstofffehler oder Verformungen prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Die genaue Unterscheidung von Werkstofffehlern oder Verformungen an IC-Formen war aufgrund des Einflusses der Textur oder durch Blendeffekte an der Oberfläche schwierig. Die Verwendung der LumiTrax-Funktion ermöglicht diese Erkennung. Sie kann Werkstofffehler oder Verformungen erkennen, indem sie die markierten Zeichen unterdrückt.

Erkennungsergebnis mit Bildverarbeitungssystem und LumiTrax

Mit Hilfe eines Bildverarbeitungssystems auf kleine Löcher oder Falten in der Kondensatorfolie prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Eine Zeilenkamera ermöglicht die Erkennung von winzigen Löchern und Falten in einer sich bewegenden Kondensatorfolie.

Erkennungsergebnis mit einer Zeilenkamera

Abmessungsprüfung

Mit einem Bildverarbeitungssystem die Komplanarität der Steckerstifte prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Das von der Spitze der Steckerstifte reflektierte Licht erfassen, um winzige Krümmungen in den Stiften zu finden. Ein spezielles Werkzeugpaket für die Steckerprüfung macht das Teachen überflüssig und vereinfacht das Einstellen der Prüfparameter.

Erkennungsergebnis mit einem Bildverarbeitungssystem

Mithilfe eines Bildverarbeitungssystems die Abmessungen von Lithium-Ionen-Batterien prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Mit einem Bildverarbeitungssystem die Abmessungen und Winkel mehrerer Abschnitte einer Lithium-Ionen-Batterie prüfen. Der Einsatz eines 21-Megapixel-Bildverarbeitungssystems ermöglicht eine Prüfung mit hoher Auflösung.

Erkennungsergebnis mit einem 21-Megapixel-Bildverarbeitungssystem

Positionierung/Ausrichtung

Mithilfe eines Bildverarbeitungssystems die Montageausrichtung der Kameramodule sicherstellen.

Zentrale Prüfpunkte

Durch den Einsatz eines hochauflösenden Bildverarbeitungssystems mit 16-facher Geschwindigkeit wird eine hochpräzise Positionierung erreicht.

Ausrichtung mit Bildverarbeitungssystemen

Mithilfe eines Bildverarbeitungssystems die Fehlausrichtung eines Mikrochip-Kommissionierroboters korrigieren.

Zentrale Prüfpunkte

Die Bildverarbeitungssysteme von KEYENCE unterstützen Roboter vieler Hersteller und ermöglichen eine einfache Direktanbindung. Dadurch können erhebliche Arbeitsstunden für die Inbetriebnahme eingespart werden.

Korrektur der Fehlausrichtung mithilfe eines Bildverarbeitungssystems

Produkterkennungsprüfung

Beschriftungen auf der Oberfläche von verpackten Mikrochips ablesen und Typen mithilfe eines Bildverarbeitungssystems unterscheiden.

Zentrale Prüfpunkte

Die mit dem Laser geschriebenen Zeichen/2D-Codes auf der Oberfläche von Mikrochips prüfen. Ein einziges Bildverarbeitungssystem kann sowohl Zeichen, wie z. B. Teilenummern, als auch 2D-Codes gleichzeitig erkennen.

Erkennungsergebnis mit einem Bildverarbeitungssystem

Die auf der Leiterplatte markierten Zeichen und 2D-Codes mit einem Bildverarbeitungssystem prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Durch den Einsatz eines hochauflösenden Bildverarbeitungssystems kann eine ganze Leiterplatte im Sichtfeld erfasst werden. Dies ermöglicht die gleichzeitige Prüfung von Steckerabständen und anderen Objekten sowie die Erkennung und Beurteilung von Zeicheninformationen und 2D-Codes.

Erkennungsergebnis mit einem Bildverarbeitungssystem

3D-Bildverarbeitung

Inspektion von Dichtstoffbrüchen, Breite und Beschichtungsfläche.

Zentrale Prüfpunkte

Das Bildverarbeitungssystem mit Streifenprojektion von KEYENCE erzeugt mithilfe von 3D-Daten Kontraste, die nur auf der Form basieren und nicht auf der Oberflächenbeschaffenheit oder Farbe. Dies ermöglicht die Durchführung von Vollständigkeitskontrollen, Breiten- und Volumenmessungen sowie die Erkennung von Lücken im Dichtmittel und von Dichtraupen. Für Prüfungen mit großem Bildfeld ist eine großformatige Beleuchtung verfügbar.

Erkennungsergebnis mit Streifenprojektionsbeleuchtung
A
Lücke, Fehler in der Auftragsbreite
3D-Bild
(Farbbild)
3D-Bild
(Höhenbild)

Inspektion auf Einsteckdefekte der Stifte und Fremdkörper wie z. B. heruntergefallene Gegenstände.

Zentrale Prüfpunkte

Neben konventionellen 2D-Prüfungen, wie des Pin-Abstands, können 3D-Bilder mit Höheninformationen für die Prüfung auf falsch gesetzte Pins verwendet werden. Auch umgefallene Komponenten lassen sich durch einfachen Vergleich mit dem 3D-Bild eines bekannten fehlerfreien Teils leicht erkennen. Selbst bei geringem Kontrast oder komplexen Hintergrundstrukturen.
* Zur Messung der Pin-Höhe wird das multispektrale 3D-Messsystem XT empfohlen.

Erkennungsergebnis mit Streifenprojektionsbeleuchtung
A
Falsch gesetzte Pins
B
Lose Komponente
3D-Bild
(Farbbild)
3D-Bild
(Höhenbild)

Inspektion verschiedener Sorten, Unterschied zwischen Vorder- und Rückseite, Orientierung und Anzahl.

Zentrale Prüfpunkte

Ohne Höhendaten zur Erkennung von Merkmalen ist die Prüfung einer gesamten Trägerplatte schwierig, wenn der Kontrast zwischen den Teilemerkmale sowie zwischen den Teilen und dem Hintergrund gering ist. Mit zusätzlichen 3D-Höheninformationen ist die vollständige Prüfung der Trägerplatte möglich, ohne Beeinträchtigung durch scheinbar gleiche Farben. Neben der Anzahl können auch abweichende Varianten, Unterschiede zwischen Vorder- und Rückseite sowie falsch ausgerichtete Teile erkannt werden. LumiTrax™-Bilder können gleichzeitig erfasst werden. Dabei werden die Einflüsse von Umgebungslicht eliminiert und die erhabenen Merkmale auf der gesamten Trägerplatte deutlicher hervorgehoben.
Der LumiTrax™-Algorithmus erzeugt dabei zwei Bilder: ein Bild mit Glanzunterdrückung und eines mit Betonung der Höhenmerkmale, ohne Berücksichtigung der Farben.

Erkennungsergebnis mit Streifenprojektionsbeleuchtung
A
Abweichende Variante
B
Falsche Ausrichtung
3D-Bild
(Farbbild)
3D-Bild
(Höhenbild)

Mit einem Laser-Wegmesssensor und 3D-Bildverarbeitung Leiterplatten auf Verzug prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Die Erkennung von Verformungen wie z. B. Verzug gestaltete sich mit Bildverarbeitungssystemen bislang schwierig. Durch die Kombination von Laser-Wegmesssensoren und Bildverarbeitungssystemen wird die Prüfung auf Verzug von Leiterplatten und das Vorhandensein von bestückten Bauteilen auf Basis von Höheninformationen durchgeführt.

Erkennung durch Einsatz eines Laser-Wegmesssensors und 3D-Messung

Mit einer 3D-Kamera die Höhe der Anschlussklemmen prüfen oder auf Verbiegung prüfen.

Zentrale Prüfpunkte

Dies ermöglicht nicht nur die Messung der Verbiegung oder des Abstands von Steckerstiften, sondern durch den Einsatz von 3D-Bildverarbeitung auch die Messung in Höhenrichtung. Durch die Verwendung des Gehäuses als Bezugsebene erreicht das System eine stabile Prüfung unabhängig von der Position oder dem Kippeln der Messobjekte.

Erkennungsergebnis mit einer 3D-Kamera

0800-5393623

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