用自动光学检查实现实时统计过程控制

自动光学检查(AOI)已成为有效的过程控制工具,使用AOI的好处有很多，例如可以提高在线测试(ICT)或功能测试的通过率、降低目检和ICT的人工成本、避免使ICT成为产能瓶颈甚至取消ICT、缩短新产品产能提升周期以及通过统计过程控制(SPC)和统计质量控制(SQC)改善制程成品率等等。本文将重点介绍如何利用AOI进行实时统计过程控制。

质量意识很强的原始设备制造商(OEM)和电子制造服务商(EMS)们都已成功导入了AOI，总的来讲，它们对缺陷检测及良品率改善都有所加强，只要得到这些结果，就可以说AOI的使用是非常成功的。其实利用AOI还可以做很多事，例如目前生产系统会生成大量数据，这些数据就可用来优化生产线状况、检测故障以及查出有问题的机器与工艺以便立即纠正。

将AOI作为测量工具

总体来说，使用AOI能实现两类测量，即缺陷检测(传统意义的AOI应用)和每块PCB上的差异测量。其中差异测量对实时SPC应用非常重要，根据AOI系统类型及它所处生产线位置的不同而不同。对有效的过程控制而言，两类测量都需要。

很多厂商已经认识到快速获取设备状态信息以及采取立即纠正措施很有必要。我们把积累的知识转换成纠正措施的过程称为知识周转，知识周转率对一个公司是至关重要的，因为学得快可以提高利润率，在学习速度上很小一点改善就能使产品产量和品质得到提升，因此很多公司在实际生产中都将加快知识周转作为指导思想(图1)。

AOI具有在线采集数据的能力，可提高知识周转和过程优化率，加快AOI系统投资成本的回收。为了实现快速知识周转，可以用AOI来完成SPC。从效果上说，AOI是加快知识周转思想的中枢，因为它能提供分析和过程反馈所需的实时量测数据，这些数据包含了实时监控和数据采集、数据分析以及自适应控制的能力。SPC可在一条或多条电子制造生产线上实施，并能融入到工厂管理系统以取得更好的效果。

AOI/SPC应用

为使AOI/SPC成功用于生产线上，AOI系统必须能产生错误处理和报警，误判率可用误判数除以可能发生不良的数目(通常就是产品包含的所有焊点数量)表示。检查参数会同时影响误判率和缺陷检测灵敏度，高性能AOI系统应尽可能将误判率和错误接收率之间的相互影响分开，误判率升高会使确认过程浪费很多时间。

生产工艺变量越多，误判的可能性就越大，这是由于工艺变化非常大时，缺陷检测的复杂程度也越大。因此选择在锡膏印刷、贴片、回流焊后或者波峰焊后进行检查，误判率会有明显的不同。一般来说，误判率的高低取决于工艺的变化以及组装板的复杂程度。

确定什么样才算缺陷有时非常棘手。缺陷通常可分为两类，即硬缺陷和软缺陷。硬缺陷是二元性缺陷，如缺件和空焊；软缺陷是参数性缺陷，如零件移位和锡量不足等，这些缺陷有一个判定范围。用户可能会对发现的这类缺陷是否有效产生分歧，此时必须仔细地设定检查参数，使设备不会在设定的缺陷范围内产生误判。

也可以从统计的观点来看这种给定范围的误判，此时应该在既能满足保护要求又能使总体检测成本最低的情况下，选择最佳检测参数。

优化AOI测量

产品装配过程可分为一系列步骤，以产品终测结束。实时过程控制需要对过程中的每一步进行检查、量测并作出改善对策，重要的是每个步骤的反馈必须是量化和实时的。

实时AOI/SPC的好处是不良品不会流到下一个步骤，这样会导致装配成本上升。实际上，实时处理需要在过程的每一步使用AOI检查，并实施计算机数据管理和快速纠正措施。

在生产线上使用AOI可能有四种选择：

放在贴片机之后，控制锡膏印刷工艺中的元件贴装

焊前模式，放在贴片机之后，回流焊炉之前

焊前模式，放在锡膏印刷机之后

焊后模式，放在回流焊炉之后

为对工艺进行充分的控制，一条生产线可能需要不止一台AOI。

在贴片后使用AOI

如果贴片机很不稳定而常常失控，或者元件上有遮挡物使其无法在回流焊后进行AOI检查时，在回焊炉前放置AOI可取得很好的效果。炉前放置AOI的优点包括：

易于在炉前使用SPC

线路板维修成本低

炉前误判较少

在炉前使用AOI的最大缺陷是无法保证能检测出回流焊过程中产生的不良点，零件在炉中可能坏掉或改变位置，另外炉中还可能产生桥接。

在贴装后回焊前使用AOI通常是SPC/SQC监控策略的一部分，SPC/SQC的目标是使制程的变化和缺陷达到最少。这种制程比较适合于SPC，因为通过对产生不良的原因进行研究并将其消除能使工艺得到很好的控制，因而提高成品率、产量及装配稳定性。

在回流焊后使用AOI

采用这种方案最大的好处是所有制程中的不良都能够在这一阶段检出，因此不会有缺陷流到最终客户手中。对多种类/小批量产品生产而言，在回焊炉后放置AOI可能是更有效的一种策略(图2)

如果PCB装配厂商的目的是使质量水平达到6σ，那么在回焊炉后使用AOI几乎是必须的。很多OEM和EMS厂商都在积极开展6σ品质管理活动，这意味着缺陷率不超过百万分之十(要知道每一个焊点都可能造成不良)。通常品质上关心的不仅仅是有没有焊点，还包括锡量不足和锡量过多等软缺陷，与焊点品质相关的特征都必须要检验，这些特征决定了6σ的成败。回流焊炉后的检查能发现任何随机出现的缺陷，这些不良因工艺过程异常而造成，很难控制，另外炉后检查可以进行实时过程测量和建立数据库。

也可在回流焊后应用SPC监控贴片和印刷状况的变化。实际上回焊后的锡量与印刷的锡量有很强的相关性，同样地，对贴装来说回焊后的状况与回焊前的状况也有很强的相关性。

AOI与SPC结合实施实时监控

利用目前AOI系统生成的标准缺陷数据和对变量的量测能实现实时检查并发现不良，只要有任何过程超出预设界限，系统都会提醒生产线操作员。基本上实时AOI/SPC是连续监测生产线状况，检测出每块板的不良，同时检测贴片的效果、测定送料和吸嘴的性能并严格控制过程变量。

这种系统关键有两点，一个是要有快速准确的AOI与系列生产线控制器相连，另外还需要一个智能网络以维护AOI数据，并快速将相关数据转化成某个特定机器、送料器或吸嘴的信息。生产线控制器和数据服务器用一个RS485网络来收集数据，这个网络允许从锡膏印刷机、贴片机、回流焊炉和AOI系统传输数据。

通过计算最佳和平均生产周期，OEM和EMS厂商能够确定出系统的实际利用率。收集到的数据可以追溯有缺陷的吸嘴和送料器直至其制造厂商，也能追溯一个有缺陷的零件直到某个卷盘，此外还可以快速优化生产线以适应不同的产品种类。

本文结论

为使AOI/SPC得到很好的应用，错误拒收的数量必须尽量少，AOI的放置位置也需要优化，另外还应该了解电子装配中的各种变量。

总的来说，AOI用于回焊前和回焊后都可以有效地提升成品率。大规模生产环境下，在回焊前使用AOI有很多好处；如果追求6σ品质目标，则AOI应置于回焊之后。对同样的锡膏印刷机和贴片机而言，可以在回焊后利用量测数据来实施SPC。

把AOI数据与整个表面贴装生产线数据采集系统结合在一起，可将静态SPC变为实时过程控制。利用目前AOI的标准缺陷数据和对变量的量测，能实现实时检查和发现不良，只要过程超出预设界限系统就会提醒生产线上的操作员。这样的系统可以提高生产线性能、产量、一次通过率和总体品质。