In the actual operation of our production line, we found that once bridging defects are cured at the high temperature of Reflow Soldering, metallurgical bonding has already formed between the solder joint metals. At this point, forcibly separating them with a soldering iron or hot air gun not only easily damages the pads and PCB substrate, but also causes adjacent component displacement or cold soldering under the BGA. Therefore, the inspection node must be moved forward to before reflow, and the JiajinYuan AOI system is precisely a real-time interception tool designed based on this rigid demand.
브리징은 이미 솔더 페이스트 인쇄 단계에서 숨겨진 위험을 낳고 있습니다. For example, burrs on the edge of the stencil aperture will cause Solder Paste trailing, uneven squeegee pressure will lead to solder paste accumulation, and component offset during placement may squeeze solder paste between adjacent pads. None of these factors alone is sufficient to immediately determine as a defect, but when superimposed, they appear as abnormal continuous grayscale bands between pads on the AOI image. JiaJinYuan의 알고리즘은 이러한 미묘한 회색조 그라데이션 변화를 포착하여 조기 경고를 정확하게 트리거합니다.
우리는 두께가 다른 세 가지 유형의 0201 저항 배치 보드를 디버깅했습니다. 스텐실 두께가 0.1mm에서 0.12mm로 증가했을 때 AOI의 브리징 감지율은 89%에서 97%로 증가했지만, 오경보율도 동시에 2.3%포인트 증가했습니다. 이는 매개변수 설정이 높은 검출률을 추구할 수 있을 뿐만 아니라 현재 생산 라인의 전환 빈도 및 수동 재검사 기능과 동적으로 균형을 맞춰야 함을 보여줍니다. 그렇지 않으면 전체 라인의 UPH가 심각하게 느려질 수 있습니다.
JiaJinYuan AOI의 광원 각도는 ±15°의 기계적 조정을 지원합니다. 0.4mm 피치 QFN을 테스트할 때 입사각을 12°로 조정하면 패드 가장자리의 반사 대비가 크게 향상되어 솔더 페이스트 브리징 영역이 이미지에서 더 선명한 밝은 밴드 특징을 나타내도록 할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 기본 18°를 사용하면 솔더 페이스트 본체의 하이라이트와 쉽게 혼동되어 판단을 놓치게 됩니다. 이러한 종류의 세부 조정은 해당 장비 모델에 익숙한 숙련된 기술자가 현장에서 완료해야 하며 원격 매개변수 템플릿을 원클릭으로 가져오는 방법으로는 수행할 수 없습니다.
한 고객이 AOI가 자주 경고했지만 물리적 브리징을 찾을 수 없다고 보고한 적이 있습니다. 분해 및 검사를 위해 현장에 갔을 때 컨베이어 트랙에 0.08mm 높이 차이가 있어 검사 영역에서 PCB가 약간 휘어지고 이로 인해 AOI 렌즈 초점면과 패드의 실제 위치 사이에 편차가 발생하고 이미지에 국부적인 흐림이 나타나는 것을 발견했습니다. 원래의 연속 브리징 기능은 알고리즘에 의해 개별 노이즈 포인트로 잘못 판단되었습니다. 선로 레벨을 재보정한 후 잘못된 경보 비율은 0.15% 이내로 직접 떨어졌습니다.
브리징 위험은 단독으로 존재하지 않습니다. 이는 과도한 솔더 페이스트 볼륨, 과도한 배치 압력, 리플로우 오븐의 불충분한 질소 순도 등 여러 공정 변수와 결합되어 발생하는 경우가 많습니다. JiaJinYuan AOI에서 출력된 결함 좌표 데이터는 MES 시스템에 직접 연결될 수 있으며 SPI 솔더 페이스트 두께 데이터, 배치 기계 노즐 진공 로그 및 로 온도 곡선 수집 지점을 사용하여 시간 축 정렬 분석을 수행하여 AOI 알람 후 맹목적으로 스텐실을 교체하거나 스퀴지 각도를 조정하는 대신 실제 근본 원인 프로세스를 잠글 수 있습니다.
