KI-3D-AOI + SPI für die Leiterplatteninspektion
Horus
Eine KI-native Plattform.
Für jede Stufe der Leiterplatteninspektion.
Drei Inspektionsstufen. Eine Plattform. Horus führt 3D-Lotpasteninspektion sowie AOI vor und nach dem Reflow-Löten auf derselben Hardware und mit derselben Software aus. Eine Programmierumgebung, eine Bedienerschulung, ein Ersatzteilsortiment für die gesamte Linie und eine Plattform, die Sie einer anderen Stufe zuweisen können, wenn sich die Produktion ändert.
Horus
Überblick Konfigurationen Inspektionsumfang Technologie Programmierung
3 Stufen
SPI · AOI vor dem Reflow · AOI nach dem Reflow
560 x 550 mm
max. Leiterplattenlänge × -breite
0,6 s
pro vollständigem 3D-Sichtfeld
60 mm
Bauteilfreiheit oben und unten
25 MP
telezentrische Bildgebung
Echtes 3D und hochauflösendes 2D
mehrstufige RGBW-Beleuchtung
Konfigurationen
Von Grund auf konfigurierbar
Single Lane
Der Horus in Standardausführung.
Leiterplatten bis 560 x 550 mm, mit einer Dicke von 0,5 bis 5 mm und einem Gewicht von bis zu 5 kg. Mit automatischer Breitenverstellung und einer Bauteilfreiheit von jeweils 60 mm oberhalb und unterhalb. Transport in beide Richtungen, passend zu jedem Linienlayout.
ITU (Integrated Tilt Unit)
Beide Leiterplattenseiten. Eine Plattform.
Ein System zur automatischen Wendung des Werkstückträgers inspiziert Ober- und Unterseite der Leiterplatte nacheinander im selben kompakten Horus. Werkstückträger bis 330 x 340 mm, mit einer Dicke von 3 bis 5 mm und einem Gewicht von bis zu 3 kg.*
Technische Daten auf einen Blick
| Single Lane | ITU | |
|---|---|---|
| Inspektion | 3D-SPI · AOI vor dem Reflow · AOI nach dem Reflow | 3D-SPI · AOI vor dem Reflow · AOI nach dem Reflow |
| Optik | 25-MP-Kamera für die Draufsicht, 4 RGB-Projektoren, maßgeschneidertes telezentrisches Objektiv | 25-MP-Kamera für die Draufsicht, 4 RGB-Projektoren, maßgeschneidertes telezentrisches Objektiv |
| Sichtfeld | 50 x 50 mm in 0,6 s/FoV | 50 x 50 mm in 0,6 s/FoV |
| Höhenauflösung | 2 µm | 2 µm |
| Höhenmessbereich | Bis 30 mm | Bis 30 mm |
| Max. Leiterplattenformat (X, Y)* | 560 x 550 mm | 330 x 340 mm Werkstückträger |
| Leiterplattendicke (Min.-Max.) | 0,5-5 mm | 3-5 mm Werkstückträger |
| Max. Gewicht | 5 kg | 3 kg** |
| Bauteilfreiheit oben / unten | 60 / 60 mm · 3 mm Rand | 60 / 60 mm · 3 mm Rand |
| Maschinenabmessungen (B, T, H) | 1.090 x 1.590 x 1.791 mm | 1.090 x 1.590 x 1.791 mm |
*X=Länge, Y=Breite. **Vorläufige Werte. Die technischen Daten können je nach Systemkonfiguration variieren.
Inspektionsumfang
Praktisch jedes Bauteil inspizieren
Vom Lotpastendepot bis zur fertigen Lötstelle: Neuronale Netze werten hochauflösende 2D- und echte 3D-Daten gemeinsam aus.
Bauteilkörper und Platzierung
Lage, Größe und Position der Bauteile sowie Verkippung und Abhebung, mit an IPC orientierten Abnahmekriterien.
Neith-Auswertung Positionen
Anschlüsse, Lot und Kennzeichnung
Vorhandensein und Position von Pins und Bauteilanschlüssen, Zustand der Lötstellen, Lötbrücken, Ebenheit, Lotkugeln und Erkennung von Kratzern auf Displays, mit an IPC orientierten Abnahmekriterien.
Neith-Auswertung Pin-Lötstelle 3D / Hoher weißer Steckverbinder 3D
Anspruchsvolle Geometrien
Reflektierende Oberflächen und metallische Pins. Hohe Bestückungsdichte und Fine-Pitch. Starke Abschattungen und hohe Steckverbinder. Macro und nicht standardisierte Anwendungen.
Kennzeichnung und Ausrichtung
Polarität, OCR und OCV, einschließlich gedrehter Beschriftungen und lieferantenbedingter Varianten, sowie Erkennung der Farbringe von Widerständen.
Neith-Auswertung OCR / Polarität
Mehr als Standardprüffunktionen
Mit Macro lassen sich individuelle Prüfungen für Geometrien erstellen, die keine Standardprüffunktion abdeckt: Höhen, Abstände und Koplanarität. Die Anomalieerkennung kennzeichnet Abweichungen, für die niemand eine Regel definiert hat, sowohl auf Bauteilebene als auch auf der gesamten Leiterplatte.
Neith-Auswertung Anomalieerkennung
Stufenschablonen
Automatisierte Unterstützung der Inspektion.
Gleichmäßigkeit der Depots
2D-/3D-Vergleich bei identischen Bauteilen mit Fokus auf die Höhe.
3D-Inspektion der gesamten Leiterplatte
Erkennung unerwarteter Lotpastendepots.
Steuerung des Leiterplattenflusses
Gut-/Schlechtbewertung, Qualitätskennzeichnungen, Weiterleitung zur AOI und Inspektionssperren an der Reparaturstation.
Neith-Auswertung Pastenverschmierung bei SOIC / Fehlendes Depot und Ebenheit bei BGA / Spitzenbildung bei QFP
Steckverbinder 3D
Sehen, was anderen entgeht.
Underfill
UV-reaktives Underfill-Material wird mit UV-Beleuchtung inspiziert. Die 3D-Rekonstruktion ermöglicht es, Vorhandensein, Verteilung und aufgetragene Menge des Klebstoffs zu prüfen.
Verguss
Volumen, Höhe und Abdeckung des Vergussmaterials werden in echtem 3D geprüft. So wird bestätigt, dass ein Bauteil geschützt und nicht nur vorhanden ist.
LED
Prüfung von Position, Koplanarität und Chipausrichtung, auch bei reflektierenden Gehäusen. Die tatsächliche Farbe der LED wird zuverlässig erkannt, ohne Beeinflussung durch die Fluoreszenz des Chips.
Pin-in-paste
Inspektion der vor dem Reflow-Löten in die Lotpaste eingesetzten Anschlüsse bedrahteter Bauteile. Anschlussposition und Lotpastenabdeckung werden im selben Inspektionszyklus wie die SMT-Bauteile geprüft.
Senden Sie uns eine anspruchsvolle Baugruppe.
Wir führen den Test durch und senden Ihnen zurück, was die Plattform gefunden hat.
Die Technologie im Inneren
Die Technologie, die dies ermöglicht
Echtes 3D. Patentierter optischer Kopf.
Eine telezentrische 25-MP-Kamera für die Draufsicht, vier RGB-Projektoren und mehrstufige RGBW-Beleuchtung, mit optionalen Polarisations- und Seitenkameras. Entwickelt für reflektierende Metalle, abgeschattete Bereiche, hohe Steckverbinder und Fine-Pitch.
KI im Inspektionszyklus
Die KI entscheidet während des Inspektionszyklus, nicht danach. Proprietäre neuronale Netze erkennen und klassifizieren Merkmale auf der Leiterplatte in Echtzeit, während die FPGA-Verarbeitung mit dem Linientakt Schritt hält.
Neith-Softwareplattform
Eine browserbasierte Softwareumgebung für Programmierung, Daten und Abläufe, über alle Inspektionsstufen und alle Delvitech-Plattformen hinweg.
Programmierung und Lernen
Programmierung und Lernen mit KI
Training Manager
Ihr Team kann die neuronalen Netze direkt auf der Plattform trainieren, anhand Ihrer eigenen Leiterplatten und Bilder aus der Produktion. Die Maschine lernt, Bauteile über das ursprüngliche Training hinaus zu erkennen, während bestehendes Wissen erhalten bleibt. So kann Ihr Team die Inspektion eigenständig anpassen und das Know-how im Unternehmen behalten.
Selbstprogrammierung
Beschleunigt die Bauteilerkennung und die Erstellung von Prüfprogrammen und senkt so den technischen Aufwand, ein neues Produkt in einen stabilen Inspektionsprozess zu überführen.
Demnächst verfügbar
Prädiktion
Proaktive Prozesssteuerung durch die Vorhersage von Mustern mit neuronalen Netzen: Anzeichen eines Fehlers werden erkannt, bevor er auftritt.
Demnächst verfügbar
Automatisierte Validierungsstation
Das System analysiert Bauteile und Fehler autonom, validiert wiederkehrende Prüfmeldungen und optimiert die Inspektionsparameter mithilfe von KI. Dabei prüft es jede Änderung anhand eines Referenzdatensatzes mit Gut- und Schlechtbeispielen.
Einsatzbereiche.
Horus ist für die meisten Inspektionsanwendungen bei elektronischen (PCBA) und elektromechanischen Baugruppen ausgelegt: Automobilindustrie & Elektrofahrzeuge, EMS, Industrie- & Leistungselektronik, Luft- und Raumfahrt & Verteidigung, Medizintechnik, Telekommunikation, KI-Computing & Rechenzentren sowie Konsumelektronik, überall dort, wo mehrere Inspektionsstufen in einer Linie laufen und sich das Team lieber in eine Plattform einarbeitet als in drei.
Broschüre
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FAQ
Welche Inspektionsstufen deckt Horus ab?
Horus führt 3D-Lotpasteninspektion (SPI) sowie AOI vor und nach dem Reflow-Löten aus. Alle drei Stufen laufen auf derselben Hardware und mit derselben Software.
Welche Leiterplatten kann die Single-Lane-Konfiguration aufnehmen?
Die Single-Lane-Konfiguration ist für Leiterplatten bis 560 x 550 mm, mit einer Dicke von 0,5 bis 5 mm und einem Gewicht von bis zu 5 kg ausgelegt.
Welche anspruchsvollen Geometrien kann Horus inspizieren?
Die Seite nennt unter anderem reflektierende Oberflächen, metallische Pins, Fine-Pitch-Bestückungen, starke Abschattungen und hohe Steckverbinder.
Wie unterstützt der Training Manager das Lernen auf der Maschine?
Das Team kann neuronale Netze direkt auf der Plattform anhand eigener Leiterplatten und Produktionsbilder trainieren. Bestehendes Wissen bleibt erhalten, und das Know-how kann im Unternehmen bleiben.
