Eine der größten Herausforderungen bei der Fertigung von Elektronikprodukten für den Automotive-Bereich liegt in der Sicherstellung der Funktionalität des Endproduktes. Die uneingeschränkte Zuverlässigkeit der Automobilelektronik ist maßgeblich für die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer. Folglich ist die Überwachung der Produktqualität in diesem Sektor von höchster Wichtigkeit. Aus diesem Grund werden automatische, optische Inspektionssysteme als zerstörungsfreie Prüfprozesse in den Fertigungslinien integriert, um Fehler an der Leiterplatte, den Bauteilen oder Lötstellen in Echtzeit zu identifizieren. Viele optische Prüfprozesse weisen zum aktuellen Zeitpunkt noch einige Problemstellungen auf, die mit bisherigen Methoden nicht vollständig zufriedenstellend gelöst werden können. Während die meisten optischen Prüfprozesse nur die bloße Existenz eines Fehlers bestimmen können, bietet der zusätzlich Einsatz von mit künstlicher Intelligenz gestützten Klassifizierungssystemen eine Möglichkeit, die genauen Details über den Qualitätszustand der Baugruppen in Erfahrung zu bringen. Im Rahmen dieser Dissertation wird ein auf Deep Learning gestütztes Klassifizierungs-Konzept als zusätzliches Prüfverfahren für die Echtzeitanalyse von elektrischen Baugruppen im Produktionsumfeld vorgestellt, um die Prüfgenauigkeit der Prozesse weiter zu erhöhen und das Risiko von unentdeckten oder falsch diagnostizierten Fehler zu minimieren. Dabei wird gezeigt, dass die Qualitätssicherung sowohl die Digitalisierung als auch die Automatisierung der Produktionsanlagen entscheidend mitbestimmt.
Aktualisiert: 2021-07-22
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Aktualisiert: 2019-11-07
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Der Trend zur Miniaturisierung bei der Herstellung von elektronischen Beugruppen ist nach wie vor ungebrochen und bringt immer kleinere, immer schwerer zugängliche Bauteile hervor, die durch die klassischen Testverfahren in verstärktem Maße nicht mehr erfasst werden können. Die Ära, in der ein einziges Testverfahren allein ausreichte ist längst vorbei.
Test- und Prüfverfahren für bestückte Leiterplatten wie JTAG/Boundary Scan, Multifunktionstest (MFT), In-Circuit- Test (ICT), Flying-Probe-Test (FPT), Automatische Optische Inspektion (AOI) oder Automatische X-Ray Inspektion (AXI) basieren auf elektrischen, mechanischen oder optischen Eigenschaften und haben jeweils ganz spezifische Vor- und Nachteile.
Dieses Buch gibt einen Überblick über all diese Verfahren und erklärt deren prinzipielle Funktionsweise. Darauf basierend werden Richtlinien für den Leiterplattendesigner in Form von Design-for-Test-Regeln hergeleitet. Typische Einsatzgebiete und Kombinationsmöglichkeiten der Verfahren werden behandelt.
So wird der Anwender in die Lage versetzt, geeignete Teststrategien für die optimale Ausrichtung seines Fertigungsprozesses zu finden. Vermutlich einzigartig ist die Matrix für verschiedene Leiterplattentypen mit sinnvollen Tests und Kombinationen. Beispielanwendungen werden vorgestellt und Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen dürfen natürlich nicht fehlen.
Aktualisiert: 2022-12-09
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