СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ

Современные автоматические оптические инспекции представляют собой сложные системы автоматического оптического контроля (АОК), использующие оптику, аппаратное и программное обеспечение, а также библиотеки различных алгоритмов нахождения дефектов, позволяющие обнаруживать все дефекты проводящего рисунка ПП, а также дефекты основания ПП. Установлено, что существующие информационно-измерительные системы контроля печатных плат проводят обнаружение критических дефектов, что способствует создания конкурентоспособной радиоэлектронной аппаратуры.

Рассмотрим современные автоматические оптические инспекции. Они представляют собой сложные системы автоматического оптического контроля (АОК), использующие оптику, аппаратное и программное обеспечение, а также библиотеки различных алгоритмов нахождения дефектов, позволяющие обнаруживать все дефекты проводящего рисунка ПП, а также дефекты основания ПП. На рисунке 1 представлена укрупненная структурная схема ИИС оптического обнаружения дефектов ПП. ИИС оптического контроля включает в себя устройства: отображения информации, восприятия, предварительной обработки изображения, а также анализирующее устройство, двусторонне связанное с блоком памяти. Устройство восприятия осуществляет ввод информации об объекте в ИИС оптического контроля. Оно включает в себя оптическую систему, состоящую из устройства получения изображения (камера / микроскоп / планшетный сканер), и систему дополнительного освещения.

Рисунок 1. Структурная схема ИИС контроля ПП

Устройство отображения предназначено для визуального контроля оператором работы системы. Оно состоит из видеокамеры, фиксирующей изображение контролируемой ПП, и монитора, на котором данная информация отображается.

Устройство предварительной обработки изображения обеспечивает удаление шумов и преобразование исходного изображения. Для удаления шумов используют либо пространственную и/или частотную фильтрации, каждая из которых содержит обширный перечень возможных методов коррекции изображений. Общим для этих методов является то, что при сохранении важных для распознавания и классификации дефекта деталей осуществляется уменьшение искажений. Выбор методов фильтрации основан на анализе решаемой задачи и/или последовательном переборе имеющихся методов.

Преобразование исходного изображения производится либо в бинарное, где интенсивность цвета является скалярной функцией, принимающей значения 0 или 1 (например, 0 - для пикселей диэлектрического основания и 1 - для пикселей проводящего рисунка), либо в градационное с ранее установленным ограниченным количеством цветов. Последнее чаще необходимо для контроля печатных узлов на основе ПП.

Предварительно обработанное и подготовленное изображение ПП передается в анализирующее устройство, где по формальным признакам производится выявление дефектов ПП и их классификация (отнесение дефекта к определенному типу).

Алгоритмы поиска дефектов проводящего рисунка подразделяют на три укрупненные группы: использующие эталон, не использующие эталон, гибридные.

Алгоритмы, использующие эталон, работают на основе логических правил, устанавливающих несоответствия между проверяемой ПП и эталоном с учетом некоторого допустимого порога различий. В качестве эталона могут быть использованы выходные данные систем автоматизированного проектирования, фотошаблоны и та ПП, которая заранее является эталоном.

Одним из ограничений при использовании алгоритмов с применением эталона - высокая чувствительность к масштабу, сдвигу и углу поворота сравниваемых изображений. Эти ограничения могут быть преодолены при использовании не изображения ПП, а модели растровых данных, реализуемых за счет описания топологии ПП в виде графа связности, графа описаний свойств объектов, гиперграфа описаний шаблонов и др. Также, инвариантность к расположению и масштабу достигается использованием структурно-разностной сегментации изображения или анализа изображений с помощью нейронных сетей. Примером подобных систем является системы OptiCon от GOEPEL Electronics.

Алгоритмы без использования эталона основаны анализе следующих признаков: нарушение ортогональности проводников; нарушение допусков на минимальные линейные размеры металлизированных и не металлизированных областей; нарушение границ проводников; нарушение «гладкости» границ проводников.

ИИС оптического контроля, не использующие эталон, в основном, строятся на основе теории математической морфологии. В таких ИИС оптического контроля применяются алгоритмы анализа границ элементов, выделения узловых точек изображений ПП (контактной площадки), кластеризации изображения и т.д. Данные алгоритмы обеспечивают высокую скорость обработки изображения и используются для автоматизации процесса поиска дефектов. Но, не смотря на эти достоинства, все же остается возможность пропуска дефекта или ложного обнаружения.

Третий вид алгоритмов – гибридные, основаны как на сравнении с эталоном, так и на методах контроля топологии элементов. За счет чего обеспечивается увеличение количества определяемых дефектов, повышение скорости контроля. При этом возникает необходимость в получении и хранении эталона.

Таким образом, основным недостатком алгоритмов, с использованием эталонов, является необходимость создания и хранения библиотек эталонов, либо их получение с физического объекта (ПП), имеющего абсолютно идеальное исполнение. Недостатком алгоритмов, не использующих эталон, является то, что дефект может соответствовать всем требованиям, предъявляемым к проводящему рисунку ПП, но, тем не менее, быть дефектом. Однако такие ситуации крайне редки.

Необходимые для проведения анализа данные содержаться в блоке памяти и вызываются анализирующим устройством.

На выходе анализирующего устройства в соответствии с установками пользователя принимается решение о годности ПП, ее отбраковке ПП, а также оценка возможности ремонта.

Как было отмечено выше, ИИС оптического контроля подразделяются на модульные и моноблочные. Создание моноблочных ИИС традиционно осуществляется на основе сложных программно-аппаратных комплексов, относящихся к классу систем технического зрения (СТЗ). Сложность данных систем определяет их высокую стоимость, которая составляет порядка сотен тысяч долларов США, что затрудняет их распространение на отечественных предприятиях. Большинство отечественных предприятий вынуждено ограничиваться применением систем визуального контроля.

Рынок поставщиков моноблочных ИИС оптического контроля в РФ представлен исключительно зарубежными поставщиками. Наиболее крупными являются CAMTEK, Lloyd Doyle, Vi Technology, Marantz, ORBOTECH, BARCO.

Из отечественных производителей ИИС оптического контроля модульных систем, присутствующих на рынке систем контроля, следует выделить компанию Phiplastic Team. Phiplastic Team, которая предлагает программное обеспечение, основанное на алгоритмах вычислительной геометрии.

Наиболее приемлемым вариантом для российских предприятий радиоэлектронной промышленности, осуществляющих 100% контроль ПП, является ИИС обнаружения дефектов, построенная по модульному принципу. Такое исполнение ИИС оптического контроля будет иметь более низкую стоимость по сравнению с программно-аппаратными комплексами ИИС оптического контроля, обеспечит соблюдение высокого качества контроля и легко интегрируется в процесс производства ПП.

Анализ показал, что для расширения функциональных возможностей и повышения информативности ИИС обнаружения дефектов ПП необходимо включение этапа моделирования развития малозначительных технологических дефектов, а также за счет сопоставления видов технологических дефектов и их причин, организация обратной связи с технологическим процессом производства ПП через лицо принимающее решение для осуществления его корректировки.

Список литературы:

1. Дианов, В. Н. Диагностика и надежность автоматических систем : учеб. пособие / В.Н. Дианов. –М.: Моск. гос. индустриальный ун-т, Ин-т дистанц. образования, 2007. - 159 с.
2. Карпов, С. Прецизионный контроль печатных плат. С. Карпов // Технологии в электронной промышленности. – 2008. - №7. - С. 36-40.
3. Шмаков, М.В. Выбор системы рентгеновского контроля. Взгляд технолога / М.В. Шмаков // Технологии в электронной промышленности. – 2006. - №4. - С. 60-68.