2023年12月/ 2024年1月 SbSTM 49

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寸各異的新組件，通常需要重新編程檢驗系統(tǒng)。AI 通過

使檢驗系統(tǒng)能夠在不需要重新編程的情況下快速對新組件

進(jìn)行培訓(xùn)來解決這一挑戰(zhàn)。另一個 AI 檢查應(yīng)用是檢測異

物。

AI 的適應(yīng)性使得 AOI 系統(tǒng)能夠處理各種組件類型、

顏色和電路板材料，無需重新編程。通過對包含預(yù)期變化

的代表性圖像進(jìn)行訓(xùn)練，AI 算法識別可接受的過程差異

與真正的缺陷之間的差異。這種靈活性在高混合生產(chǎn)環(huán)境

中尤為有價值，其中產(chǎn)品變化頻繁。

光學(xué)檢查后的修復(fù)站正在通過 AI 變得更加智能 ；這

些站點現(xiàn)在利用 AI 的潛力做出人類決策，減少了手動復(fù)

檢的需要，降低了運營成本，同時提供實時檢查狀態(tài)數(shù)據(jù)

分析。制造商和檢驗供應(yīng)商需要了解 AI 在修復(fù)站中對組

件缺陷檢測的準(zhǔn)確率，以正確配置該功能的類型。檢驗供

應(yīng)商現(xiàn)在提供一種新的產(chǎn)品，這就是 AI 服務(wù)器，用于訓(xùn)

練模型以優(yōu)化當(dāng)前的模型或針對特定應(yīng)用、組件和其他檢

查條件創(chuàng)建新模型。這些 AI 客戶端服務(wù)器模型解決方案

與生產(chǎn)線上的 AOI 集成，全天候運行，收集大量數(shù)據(jù)并

訓(xùn)練模型，然后部署到其他 AI 解決方案。

III. AI在檢驗中的展望

AI 在檢驗中的未來標(biāo)志著從傳統(tǒng)缺陷檢測到以過程

為中心的轉(zhuǎn)變。幾個關(guān)鍵展望定義了 SMT 光學(xué)檢查領(lǐng)域

AI 的軌跡，引領(lǐng)著效率、適應(yīng)性和全面的質(zhì)量控制的新

時代，特別是為 SMT 行業(yè)量身定制的。

? 認(rèn)知自動化

AI 在光學(xué)檢查系統(tǒng)中的演進(jìn)為更智能的檢查系統(tǒng)鋪

平了道路，這些系統(tǒng)獨立運作，跨運營班次和產(chǎn)品變化需

要最少的人工干預(yù)。AI 動態(tài)學(xué)習(xí)和適應(yīng)

各種視覺條件的能力使得光學(xué)檢查系統(tǒng)

成為智能協(xié)作者，有助于提高精度并減

少在識別缺陷方面對手動干預(yù)的依賴。

? 跨模態(tài)學(xué)習(xí)

跨模態(tài)學(xué)習(xí)是指從不同來源檢索或

考慮信息?？缒B(tài)學(xué)習(xí)允許 AI 模型集成

來自多個檢查（如 SPI 和 AOI）的數(shù)據(jù)，

以全面了解制造過程。

? 現(xiàn)場培訓(xùn)

AI 模型的現(xiàn)場培訓(xùn)將成為制造設(shè)施

的標(biāo)準(zhǔn)，因為存在數(shù)據(jù)安全問題。制造

商還將受益于與精確符合檢查需求的定

制 AI 模型合作，促進(jìn)了無縫集成。

? 虛擬模擬

AI 模型將越來越多地在模擬的 PCB 圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，

最小化對實際板進(jìn)行學(xué)習(xí)缺陷檢測的依賴性。虛擬模擬環(huán)

境提供了一個安全而受控的空間，使 AI 模型能夠?qū)W習(xí)和

適應(yīng)，加速檢查能力的創(chuàng)新速度。

這些變革性的展望強(qiáng)調(diào)了 AI 在檢驗中的作用不僅限

于缺陷檢測，而是成為智能制造的一部分。隨著 AI 與生

產(chǎn)過程無縫集成，它提供了適應(yīng)性和優(yōu)化能力，對于在不

斷發(fā)展的電子制造領(lǐng)域取得成功至關(guān)重要。戰(zhàn)略地采用

AI 的制造商將自己置于該行業(yè)持續(xù)成功的位置上。

IV. 電子制造中人工智能采用的挑戰(zhàn)

雖然電子制造業(yè)中采用 AI 的好處顯著，但挑戰(zhàn)包括

數(shù)據(jù)安全性、AI 專業(yè)人才短缺、集成復(fù)雜性、算法不透明、

過程中斷和成本限制。

? 確保網(wǎng)絡(luò)安全

確保在制造現(xiàn)場使用的 AI 培訓(xùn)模型的網(wǎng)絡(luò)安全也是

一個挑戰(zhàn)。建議制造商在產(chǎn)品所有者的網(wǎng)絡(luò)安全下在制造

場所進(jìn)行檢驗?zāi)Ｐ偷呐嘤?xùn)。這是為了防止泄露機(jī)密信息，

可能違反保密協(xié)議或暴露任何商業(yè)秘密。AOI 供應(yīng)商已經(jīng)

提供 AI 培訓(xùn)服務(wù)器的服務(wù)，可以購買或租賃，培訓(xùn)也可

以在云上進(jìn)行。

? 人才短缺

在開發(fā)和維持 AI 檢驗解決方案所需的 AI 和數(shù)據(jù)科

學(xué)技能方面，電子制造業(yè)面臨著嚴(yán)重的人才短缺。大多數(shù)

制造商在內(nèi)部缺乏這些專業(yè)能力。與知識淵博的系統(tǒng)集成

商合作或建立內(nèi)部團(tuán)隊至關(guān)重要。

圖 3 ：X- 射線搭配 AI 進(jìn)行孔洞檢測。

下轉(zhuǎn)第55頁

50 2023年12月/ 2024年1月 SbSTM

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1. 前言

隨著近年來消費電子與智能終端類產(chǎn)品的廣泛普及，

對于電子組裝與制造企業(yè)的產(chǎn)能與效率提出了越來越高的

挑戰(zhàn)。一方面，設(shè)計師們會盡其所能在單位面積里設(shè)計組

裝更多元器件，另一方面則是在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)要求越來越

高的可靠性。在典型的元器件貼裝工藝中，細(xì)小的元器件

都是由吸嘴真空吸附的方式，將元器件從送料器取放至電

路板上，從而完成組裝環(huán)節(jié)的。

摘要 ：隨著元器件朝著越來輕、薄、小的方式發(fā)展，貼片機(jī)吸嘴的管控卻鮮有大型設(shè)備開發(fā)公司關(guān)注。本文介紹的

一種新型吸嘴管控技術(shù)，通過結(jié)構(gòu)設(shè)計將智能視覺判別技術(shù)、清洗技術(shù)整合應(yīng)用在吸嘴管控領(lǐng)域，為電子智能工廠的吸

嘴管控帶來革命性的改變。

關(guān)鍵詞 ：吸嘴管控 三捷機(jī)械 吸嘴清洗 吸嘴檢測

貼片機(jī)吸嘴智能清洗技術(shù)及應(yīng)用

楊文雄

（深圳市三捷機(jī)械設(shè)備有限公司）

2. 技術(shù)背景及介紹

為什么需要對吸嘴加以管控？根據(jù)筆者長期跟進(jìn)的

客戶分析發(fā)現(xiàn)，吸嘴的狀況直接影響貼裝不良以及拋料

損失。以可統(tǒng)計的拋料損失為例，筆者在華南某高端智能

手機(jī) PCB 板貼片工廠調(diào)研發(fā)現(xiàn)，該工廠單塊 PCB 板貼片

物料為 800 顆，小時產(chǎn)能 340 片，日生產(chǎn)時長 23 小時，

30 條貼片線，每日的貼片物料為 ：1.88*108 顆。在導(dǎo)入

吸嘴管控設(shè)備之前，該廠的 SMT 車間的物料拋料率約為

圖 2-1 貼片不良原因分析

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1000ppm; 每日的電子物料損耗約為

18.8 萬顆。 經(jīng)過導(dǎo)入吸嘴清洗管控設(shè)

備之后，拋料率降低至 500ppm, 但是

每日的電子料損仍高達(dá)約為 9.4 萬顆。

JIT 供應(yīng)鏈里，廠商會盡可能減少庫

存，提升物料庫存周轉(zhuǎn)率，每一顆物

料的損失，意味著成品的出貨量的減

少。從物料損耗的數(shù)目來計，該公司

每日萬分之五的物料拋料相當(dāng)于 117

部成品產(chǎn)品的物料用量。

在貼片組裝工藝?yán)铮娮釉骷?/p>

物料通過送料器（feeder）按照組裝

要求，將元器件送至指定位置，而安

裝在貼片頭上的吸嘴則負(fù)責(zé)通過真空

吸附的方式將元器件拾取、貼放至指

定區(qū)域，從而完成整個組裝流程。事

實上，與元器件直接接觸、最高頻的

動作部件就是貼片機(jī)吸嘴。

由圖的工藝分析圖中可以看到，

吸嘴狀態(tài)的好壞在貼裝過程中的拾

取、定向、貼裝等各個環(huán)節(jié)均直接影

響貼裝品質(zhì)。由圖可見，典型的吸嘴

結(jié)構(gòu)包含緩沖機(jī)構(gòu)、反光機(jī)構(gòu)、吸取

針孔、定向標(biāo)識等幾個方面。吸嘴的

不良主要體現(xiàn)在以下幾方面 ：

1） 吸嘴真空不良。由于貼片機(jī)

長期處于真空負(fù)壓環(huán)境下工作，內(nèi)壁

久而累積的粉塵、錫膏等雜質(zhì)會導(dǎo)致

堵塞，從而導(dǎo)致吸附力喪失，在高速

貼裝過程中導(dǎo)致物料丟失 ；

2） 吸嘴緩沖部位順滑度欠缺不

良。為保證吸嘴在拾取元器件以后向

焊盤著陸時的貼裝力度，部分吸嘴自

帶彈簧緩沖機(jī)構(gòu)。然而，一旦該緩沖

機(jī)構(gòu)失效同時機(jī)器未能有效感知，則

會導(dǎo)致貼裝過程中的“硬著陸”，過程

中產(chǎn)生的沖擊力將會導(dǎo)致元器件的開

裂、脫位，從而導(dǎo)致品質(zhì)隱患 ；

3） 吸嘴反光面不良。吸嘴上的

反光面，其主要作用是在機(jī)器高速貼

裝過程中對于所吸附的元器件的背景

輪廓予以反光，從而有利于貼片機(jī)姿

態(tài)定位相機(jī)的拍照、定位。反光面的

劃傷、破損將會影響貼片機(jī)的相機(jī)定

位、辨識，從而影響貼裝位置精度 ；

4） 吸嘴針尖帶磁。由于部分吸

嘴的針尖采用的是鎢鋼材質(zhì)，由于長

期在電磁環(huán)境下作高速運轉(zhuǎn)，過程中

會導(dǎo)致吸嘴被磁化。帶磁性的吸嘴，

在將器件貼裝于基板之后分離的過程

中其磁力可能會將元件帶動、偏移，

導(dǎo)致貼裝精度不良。

5） 吸嘴表面二維碼損壞。為追

溯吸嘴的類型與編號，部分貼片機(jī)會

在吸嘴上雕刻二維碼。通過識別吸嘴

上的二維碼，貼片機(jī)可以根據(jù)物料的

形狀選取對應(yīng)的吸嘴類型。反之，選

取錯誤（條碼類型未作識別）則會導(dǎo)

致機(jī)器批量拋料，影響品質(zhì)。

通過對 SMT 貼片工藝流程的分

析，我們發(fā)現(xiàn)，吸嘴的不良直接會導(dǎo)

致物料是否完好、貼裝品質(zhì)是否合格

甚至該顆物料是否會被報廢。管控好

吸嘴意味著可以直接降低物料的損

失。顯然，市場上需要一款設(shè)備能有

效管控貼片機(jī)吸嘴、降低貼裝不良、

提升品質(zhì)的吸嘴管控設(shè)備。

3. 市場調(diào)研及分析

2018 年之前，我們的主要產(chǎn)品

為 SMT 印刷機(jī)自動加錫膏裝置，因

而積累了大批行業(yè)標(biāo)桿、技術(shù)領(lǐng)先的

企業(yè)。這些客戶大部分位于珠三角、

長三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域?？蛻羧喊?/p>

括汽車電子、OEM 代工、平板顯示、

消費電子等領(lǐng)域的代表性的企業(yè)。為

使產(chǎn)品研發(fā)的決策更科學(xué)，我們決定

對公司現(xiàn)有的客戶做批量調(diào)研，希望

用盡可能多的數(shù)據(jù)來支持后續(xù)的研發(fā)

方向，見圖 3.1。

針對業(yè)界現(xiàn)有的吸嘴清洗設(shè)備及

清洗技術(shù)做詳細(xì)的市場分析。為此我

們設(shè)計了調(diào)查問卷。

通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，綜合

分析發(fā)現(xiàn)，目前的吸嘴清洗機(jī)主要存

在以下問題點 ：

1） 清洗手段以超聲波為主，清

洗效果不佳 ；

2） 清洗效率低下，需要人工擺放；

3） 吸嘴孔徑微小，缺乏有效檢測。

為此，我們進(jìn)一步設(shè)計了問卷反

饋，方便科學(xué)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計以及批量調(diào)

圖 2-5 電容元器件開裂（圖片源自網(wǎng)絡(luò)）

圖 2-2 典型的吸嘴結(jié)構(gòu) 圖 2-3 吸嘴破損 圖 2-4 吸嘴堵塞

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研。通過對回歸分析，我們發(fā)現(xiàn)，決

定客戶對于吸嘴清洗機(jī)的使用情況的

影響因子分別是 ：臟污清洗能力、自

動化程度、清洗后的檢測 ；

4. 微孔清洗技術(shù)要點理論分析以

及實際驗證

高速貼片機(jī)吸嘴，由于其長期高

頻、往復(fù)的吸附運動，過程中不可避

免將工作環(huán)境中的粉塵、油污等雜質(zhì)

吸入微孔內(nèi)，久而久之導(dǎo)致內(nèi)孔堵塞、

運行失效。雜質(zhì)主要包括 ：粉塵、錫

珠、油污等。將雜質(zhì)與基材粘合，其

形成機(jī)理包括多種原因。SMT 貼片

機(jī)吸嘴，其大多介于 200um~3mm 之

間，而其內(nèi)孔吸附的單個浮塵顆粒大

多介于 10um~100um 之間。在微米級

的條件下，微粒吸附于基材的常見機(jī)

理包括 ：

1） 范德華力 ；普遍存在于固、

液、氣態(tài)等微粒之間的一種分子間的

作用力。

2） 毛細(xì)力 ；一種與環(huán)境濕度相

關(guān)的、由于環(huán)境液體介質(zhì)分子的收縮

造成固體顆粒與平面粘結(jié)的一種微力。

3） 靜電吸附力 ；

4） 化學(xué)鍵作用力。吸嘴內(nèi)壁通

常是由助焊劑等環(huán)氧樹脂雙組分高分

子化合鍵形成的粘附作用力。

5） 酸堿效應(yīng)造成的電勢運動吸

附力等等。

在微觀條件下，通過對微粒施加

外力促成顆粒運動，從而將微粒與基

材剝離，其主要手段包括 ：

1） 物理沖擊與剝離 ；

2） 重力自然脫落 ；

3） 布朗運動 ；

圖 4-1 造成顆粒與基材粘附的范德華力（A）和毛細(xì)力（B）[2]

4） 熱傳導(dǎo)運動 ；

5） 靜電作用力 ；

6） 光電作用等等。

超聲波清洗技術(shù)，是一種常用

的工業(yè)清洗技術(shù)。其作用機(jī)理是，將

待清洗的物體浸泡于液體介質(zhì)中，

壓電式換能器（超聲波振子）產(chǎn)生

18K~500KHZ 高頻震動將能量傳送

至液體介質(zhì)中并產(chǎn)生正弦沖擊波（圖

4-2）。液體介質(zhì)在高頻沖擊波的沖擊

下，持續(xù)產(chǎn)生微小的氣泡、坍縮、破裂。

在這段過程中，氣泡閉合的瞬間產(chǎn)

生沖擊波，使氣泡周圍產(chǎn)生巨大撕裂

效應(yīng)從而破壞微粒與基材的粘結(jié)（圖

4-3），而使他們分化于溶液中。

然而，經(jīng)過我們的市場調(diào)研發(fā)現(xiàn)，

現(xiàn)有客戶對于現(xiàn)有市售的超聲波清洗

機(jī)清洗效果并不滿意，特別是孔徑在

0201 以下的吸嘴尤為明顯。為何超聲

波工藝對于貼片機(jī)吸嘴孔內(nèi)壁清洗效

果不佳呢？

這主要是由于

吸嘴的微孔結(jié)構(gòu)，

對于超聲波的能量

產(chǎn)生了反射、折射、

吸收以及衰減效

應(yīng)，大大影響了能

量在微孔內(nèi)部的傳

一、性能方面 非常好 好 中等 差 非常差 反饋建議

設(shè)備運行是否流暢？ □ □ □ □ □

清洗效率是否達(dá)標(biāo)？ □ □ □ □ □

清洗中是否有噪音？ □ □ □ □ □

二維碼使用是否正常？ □ □ □ □ □

自動化程度是否足夠？ □ □ □ □ □

取放過程是否方便？ □ □ □ □ □

軟件是否出現(xiàn)故障？ □ □ □ □ □

二、外觀方面 □ □ □ □ □

操作是否方便、快捷？ □ □ □ □ □

安全是否達(dá)標(biāo)？ □ □ □ □ □

外觀設(shè)計是否滿意？ □ □ □ □ □

三、使用效果 □ □ □ □ □

是否 符合貴公司的清洗種類？ □ □ □ □ □

兼容性是否達(dá)到要求？ □ □ □ □ □

清洗效果是否符合期望值？ □ □ □ □ □

檢測效果是否符合期望值？ □ □ □ □ □

托盤使用過程是否正常？ □ □ □ □ □

四、服務(wù)人員態(tài)度 滿意□ 一般□ 較差□

五、貴公司的購買計劃 20W以下□ 20W-30W□ 30W-40W□

40W-50W□ 50W-60W□ 60W以上□

其他建議：

設(shè)備反饋情況

圖 3.1

圖 3.2

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輸。而孔徑越細(xì)、針管越長，對能量

的吸收與衰減效應(yīng)更加明顯。（圖 4-4）

三捷機(jī)械 (Synergie) 經(jīng)過多次的

實驗、測試以及客戶反饋，總結(jié)出一

套行之有效的清洗手段，即 ：舍棄常

規(guī)的超聲波清洗工藝，高壓水柱沖洗

輔以高壓氣體吹淋的方式，對吸嘴做

完整的清洗。實驗證明，該方法對于

細(xì)長微孔的清洗具有明顯效果。

5. 實際效果及驗證

吸嘴使用過程中，堵塞吸嘴的異

物主要有粉塵和錫膏兩種。為驗證細(xì)

長微孔的清洗方法，我們特別挑選了

一家領(lǐng)先的汽車電子制造工廠，以三

捷公司的 211F 系列吸嘴清洗機(jī)做驗

證。在測試的客戶中，西門子的吸嘴

臟污比較嚴(yán)重，操作人員用西門子吸

嘴作為測試樣品進(jìn)行清洗強(qiáng)度測試并

選用使用頻率最高的 6004 吸嘴進(jìn)行

測試。驗證分為四個層次 ：常規(guī)粉塵

類臟污的清洗、人為輕微錫膏堵孔清

洗能力驗證、24 小時極限堵塞清洗能

力驗證以及 48 小時錫膏堵孔極限能

力驗證。

粉塵類堵塞清洗能力驗證?？蛻?/p>

隨機(jī)選取 20 個粉塵堵孔的吸嘴驗證

設(shè)備清洗能力，采用常規(guī)清洗手段進(jìn)

行清洗。即 ：普通純凈水清洗 20 秒、

風(fēng)干 5 秒，每個吸嘴只洗 1 遍。其清

洗前后的清洗效果對比如圖 5-2、圖

5-3 所示 ：

錫膏堵孔的清洗能力驗證。測試

條件 ：將吸嘴前端孔內(nèi)人為用錫膏堵

上，只堵一個孔，常溫晾干 24 小時。

將清洗機(jī)清洗參數(shù)按正常設(shè)置，即 ：

普通純凈水清洗 20 秒、風(fēng)干 5 秒，

每個吸嘴只洗 1 遍。測試吸嘴數(shù)量為

20個。其清洗后的效果如圖5-4所示：

24 小時極限堵塞清洗能力驗證。

實驗人員選取了 20 只吸嘴，人為涂

滿錫膏并靜置 24 小時以上，然后將

吸嘴放至清洗機(jī)清洗。清洗機(jī)清洗參

數(shù)設(shè)置 ：普通純凈水清洗 30 秒、風(fēng)

干 5 秒，每個吸嘴只洗 3 遍。其效果

如圖 5-5 所示。

48 小時錫膏堵孔極限能力驗證。

實驗人員選取了 20 只吸嘴，人為涂

滿錫膏并靜置 48 小時以上，然后將

吸嘴放至清洗機(jī)清洗。清洗機(jī)清洗參

數(shù)設(shè)置 ：普通純凈水清洗 30 秒、風(fēng)

干 5 秒，每個吸嘴只洗 3 遍。其效果

如圖 5-6 所示。

圖 4-6 細(xì)長微孔的新型清洗方法

1.高壓水柱沖洗針尖 2.高壓氣沖洗吸嘴尾部 3.真空吸附內(nèi)壁臟污

圖 5-1 211F 系列吸嘴清洗機(jī)

圖 4-2

圖 4-4 水波通過窄縫產(chǎn)生的干涉和衍射

現(xiàn)象圖 ( 圖片源自網(wǎng)絡(luò) )

圖 4-3

4-5 經(jīng)超聲波清洗工藝仍無法清洗干凈的吸嘴

54 2023年12月/ 2024年1月 SbSTM

技 術(shù) 特 寫 Tech Feature

由圖可見，對于普通粉塵類的臟

污，對于 211F 智能吸嘴清洗機(jī)，只需

正常設(shè)置清洗參數(shù)，即可實現(xiàn) 95% 以

上的清洗直通率。對于人為堵孔的吸

嘴，即便經(jīng)歷了 24 小時的干結(jié)，機(jī)器

經(jīng)過增加清洗次數(shù)、延長清洗時間的

方式實現(xiàn) 90% 以上的清洗直通率。

由于吸嘴的針嘴式結(jié)構(gòu)，部分臟

污顆?？赡艽嬖谟谖斓闹虚g且深入

孔內(nèi)，而視覺拍照的方式僅局限于吸

嘴的表面，為使得驗證的效果更具科

學(xué)性，作業(yè)人員在吸嘴清洗完畢之后，

集中測試吸嘴內(nèi)孔真空值，將吸嘴真

空值加以量化分析。作業(yè)人員選擇了

50 只機(jī)器判定合格的吸嘴，并測試了

清洗的真空值。該款吸嘴的目標(biāo)真空

值為 -62.5Kpa，下限值 -60.5KPa, 上

限值 -64.5Kpa, 其數(shù)據(jù)及 CMK 指數(shù)

報告見表 1 ：

數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)機(jī)器清洗、檢測

合格的吸嘴，其內(nèi)孔真空分布中心值

為 -62.73KPa，其 CMK 值大于 1.67，

說明其吸嘴的內(nèi)孔的通透處于合格區(qū)

間。綜合影像檢測與真空值檢測，說

明無論是粉塵類的臟污還是錫膏類的

堵塞，211F 型吸嘴清洗檢測機(jī)清洗

效果良好，檢測效果良好。

貼片機(jī)測試真空： 吸嘴清洗機(jī)掃描吸嘴： 貼片機(jī)測試真空： 吸嘴清洗機(jī)掃描吸嘴：

圖 5-2 清洗之前的部分吸嘴影像

圖 5-4 人為輕微堵孔清洗能力驗證

圖 5-7 50 只吸嘴真空實測值分布圖

63 63 63.1 63 62.9

63 63.1 63 62.7 62.9

62.9 63 63.1 63.3 63.4

63 62.9 63 62.8 62.9

62.9 63 62.9 62.9 62.9

62.8 62.5 62.7 62.4 62.7

62.4 62.6 62.3 62.5 63.3

62.3 62.5 62.4 62.6 62.4

62.3 62.6 62.4 62.4 62.2

62.4 62.2 62.4 62.2 62.4

圖 5-3 清洗之后的部分吸嘴影像

圖 5-5 24 小時人為極限堵孔清洗能力驗證

表 1

圖 5-6 48 小時人為極限堵孔清洗能力驗證（圖片摘自

客戶實際驗證報告，經(jīng)許可轉(zhuǎn)載）

2023年12月/ 2024年1月 SbSTM 55

Tech Feature 技 術(shù) 特 寫

6. 結(jié)論

進(jìn)入二十一世紀(jì)以來，中國在智

能手機(jī)、新能源汽車、無人機(jī)制造等

行業(yè)形成了一整套完整的產(chǎn)業(yè)鏈，在

高端制造方面形成了較強(qiáng)的國際競爭

力。由于大規(guī)?；悄苤圃焖呱?/p>

對于品質(zhì)提升、降低成本的需求，衍

生出一系列自動化產(chǎn)品的需求。在微

孔清洗這一細(xì)分領(lǐng)域，我們通過與國

內(nèi)高端制造工廠的深度合作及應(yīng)用分

析，我們并未盲目采用傳統(tǒng)超聲波清

洗工藝，而是通過高壓清洗，并將清

洗與檢測技術(shù)相結(jié)合，對于細(xì)、長型

的吸嘴微孔形成了一套獨特的清洗方

法，研制出智能吸嘴清洗檢測機(jī)這一

類細(xì)分市場的專業(yè)產(chǎn)品。實踐證明，

該產(chǎn)品可以從源頭上對貼片機(jī)吸嘴加

以管控，滿足了智能制造的需求。

鳴謝 ：

2017 年，我們將智能吸嘴清洗檢

測機(jī)項目立項研發(fā)，從首臺原型機(jī)器的

試制、小批量試產(chǎn)，到成功應(yīng)用于最高

端的手機(jī)生產(chǎn)線，期間得到行業(yè)內(nèi)領(lǐng)軍

企業(yè)的技術(shù)工程師、研發(fā)骨干人員的指

點、反饋。

本文作者在撰寫過程中，通過對

市場的廣泛調(diào)研與接洽，也得到相當(dāng)

一部分高端電子制造企業(yè)的技術(shù)人員的

溝通、建議、反饋以及技術(shù)協(xié)助。這些

源自產(chǎn)業(yè)一線的信息對于我們產(chǎn)品的定

位、市場決策起了相當(dāng)重要的作用。在

此對部分代表企業(yè)表示感謝。（排名不

分先后）

偉創(chuàng)力制造（珠海）有限公司

藍(lán)威電子有限公司

深圳市共進(jìn)電子股份有限公司

博世（中國）有限公司

聯(lián)想集團(tuán)

比亞迪股份有限公司

華勤通訊股份有限公司

長春緯湃汽車電子有限公司

作者簡介 ：

楊文雄，理學(xué)碩士，畢業(yè)于香港城

市大學(xué)材料科學(xué)及納米科技專業(yè)。曾任

DEK 中國研發(fā)部高級工程師，美國環(huán)球

儀器公司中國研發(fā)部工程師。在美國、英

國有豐富的項目工作經(jīng)驗及設(shè)備開發(fā)經(jīng)

歷，電子制造行業(yè)從業(yè)超過 20 年。現(xiàn)任

深圳市三捷機(jī)械設(shè)備有限公司商務(wù)拓展經(jīng)

理，負(fù)責(zé)產(chǎn)品戰(zhàn)略研發(fā)及市場導(dǎo)入工作。

參考文獻(xiàn) ：

1. Particle Adhesion and Removal, edited by

K.L Mittal and Ravi Jaiswal, Scrivener

Publishing.

2. Particle Deposition andAdhesion,Ahmed

Busnaina,Northeastern University, Boston,

MA, United States; Kaveh Bakhtari,Transient

Electronics Inc., Brookline, MA,United

States; Jin-Goo Park,Hanyang University,

Ansan, Republic of Korea.

高制造一致性。AI 學(xué)會在不

需要顯式編程的情況下安全

地進(jìn)行漸進(jìn)式改進(jìn)。這種過

程的自動化和智能是工業(yè) 4.0

等智能工廠倡議的核心支柱。

VI. 結(jié)論

隨著電子制造業(yè)采用

AI，制造商必須制定全面的

戰(zhàn)略，利用其能力并解決挑

戰(zhàn)。AI 在檢驗和智能工廠中的變革

力量承諾無與倫比的效率、適應(yīng)性和

質(zhì)量保證，為未來由創(chuàng)新和自動化驅(qū)

動的電子生產(chǎn)重塑了前景。朝著以

AI 為驅(qū)動的智能制造的道路已經(jīng)開

始，通過謹(jǐn)慎的實施，制造商可以成

功地應(yīng)對不斷變化的環(huán)境。AI 的影

響不僅限于檢驗，還影響整個電子制

造生態(tài)系統(tǒng)，業(yè)界必須適應(yīng)這一技術(shù)

創(chuàng)新以保持發(fā)展和競爭力。

V. AI助力智能工廠

通過對檢驗圖像進(jìn)行 AI

分析，預(yù)測性見解允許在缺

陷發(fā)生之前識別和防止過程

偏差。例如，AI 可以根據(jù)來

自焊膏檢驗的反饋動態(tài)調(diào)整

模板印刷機(jī)參數(shù)，以保持最

佳體積并減少缺陷。同樣，

AI 可以根據(jù)算法從預(yù)熱 AOI

數(shù)據(jù)預(yù)測的后流焊后調(diào)整插

拔偏移。

通過集成 AI 和 AOI 數(shù)據(jù)實現(xiàn)的

閉環(huán)控制解決方案不斷保持過程處于

理想的操作區(qū)域以避免偏差。這種自

主缺陷預(yù)防和過程優(yōu)化功能對于智能

電子工廠至關(guān)重要。

AI 還通過將來自多個檢驗點的

數(shù)據(jù)組合起來，為智能工廠提供關(guān)鍵

的診斷能力，以實現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測性維

護(hù)。深度學(xué)習(xí)算法可以通過識別先兆

圖 4 ：特殊應(yīng)用 - 打線檢測。

模式在機(jī)器發(fā)生故障之前很好地檢測

到即將發(fā)生的故障的跡象。

在長期內(nèi)，將 AI AOI 與工藝設(shè)

備深度集成可以實現(xiàn)生產(chǎn)線的自主優(yōu)

化。例如，AI 可以通過將 SPI 的焊膏

體積與 AOI 的后流焊焊點質(zhì)量數(shù)據(jù)

相關(guān)聯(lián)來連續(xù)調(diào)整打印機(jī)參數(shù)以確定

理想設(shè)置。

這種自我優(yōu)化的能力將減少新產(chǎn)

品的過程穩(wěn)定時間，并最大程度地提

上接第49頁

56 2023年12月/ 2024年1月 SbSTM

文章投稿指南

1、 主題突出，介紹相關(guān)技術(shù)，工藝，市場及應(yīng)用的文章；

2、 圖文并茂，配有與內(nèi)容相關(guān)的插圖或表格，高清圖片請采

用JPEG格式，請用簡體中文書寫，提交word文檔；

3、 字?jǐn)?shù)控制在3000字左右，注明作者姓名、職務(wù)及所在公司

或機(jī)構(gòu)的名稱，作者人數(shù)以四人為限；

4、 可在文章結(jié)尾處增加“作者簡介”，200字左右；

5、 國內(nèi)首發(fā)。

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1、介紹貴司近1年內(nèi)推出的新產(chǎn)品；

2、內(nèi)容包括產(chǎn)品名稱，型號，功能，特點等；

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