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Ein Prüfsystem mit Lesehilfe

Optische Inspektion mit Schrifterkennung im neuronalen Netzwerk
Ein Prüfsystem mit Lesehilfe

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Optische Inspektionssysteme werden in der Baugruppenfertigung zur Kontrolle von Pastendruck, Bauteilbestückung und Lötprozeß eingesetzt. LaserVision von Rohde & Schwarz kann nun sogar “lesen”. Über den Bauteilaufdruck läßt sich so kontrollieren, ob die korrekten Bauteile bestückt sind.

Herbert Hönle, Marketing Solutions, München, für Rohde & Schwarz

Die elektrische Prüfung von Baugruppen wird durch zunehmende Miniaturisierung und steigende Komplexität immer schwieriger. Besonders die Programmierung und Baugruppenadaptierung sind aufwendig. Um dennoch eine ausreichende Fehlerabdeckung zu erreichen, wurden in den letzten Jahren zahlreiche ergänzende Testverfahren entwickelt. Der Schwerpunkt der Prüfung liegt dabei in der frühzeitigen Erkennung von Fertigungsfehlern, da diese aus Kostengründen möglichst rasch beseitigt werden müssen. Für einen Teil der Fertigungsprüfung ist die optische Inspektion besonders geeignet. Zu den Vorteilen des Verfahrens gehören die einfache und schnelle Programmerstellung, der Wegfall des Adapters zwischen Board und System sowie die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten, die es erlauben, derartige Systeme zur Kontrolle von Pastendruck, Bauteilbestückung und Kontrolle des Lötprozeß’ einzusetzen.
Schrifterkennung bietet weitere Möglichkeiten
Im Gegensatz zum weit verbreiteten In-Circuit-Test lassen sich so die einzelnen Fertigungsschritte isoliert betrachten, was zudem Vorteile bei der anschließenden Suche nach der Fehlerursache bringt, um diese umgehend abzustellen. Bisher wird die optische Inspek-tion allerdings äußerst selten nach jedem der drei Fertigungsschritte Pastendruck, Bestückung und maschinelles Löten eingesetzt. Meist erfolgt die Prüfung erst nach dem letztem Fertigungsschritt, dem Löten, als Kontrolle aller bisherigen Fertigungsprozesse. Hierbei läßt sich die Anwesenheit, die korrekte Einbaulage und die richtige Orientierung der Bauteile sowie zum Teil auch die vollständige Ausbildung der Lötstellen (Lötmenisken) kontrollieren. Bisher kann jedoch nur in Ausnahmefällen erfaßt werden, ob auch das richtige Bauteil bestückt wurde.
Eine Lösung für diese Aufgabe in der optischen Inspektion hat Rohde & Schwarz durch die Integration von Schrifterkennung (OCR, Optical Character Recogni-tion) in das LaserVision-System geschaffen. Damit kann über die Erfassung der alphanumerischen Beschriftung auf der optisch zugänglichen Seite des Bauteils festgestellt werden, ob die richtige Komponente bestückt ist. Dies ist zumindest bei teuren und größeren Bauteilen wie ICs möglich. Kleinere SMDs und Chipkomponenten, wie Widerstände und Kondensatoren, weisen dagegen normalerweise keine derartige Beschriftung auf. Doch die größeren Bauteile (Elkos, Quarze, Wickelgüter usw.) sind im allgemeinen beschriftet und lassen eine Überprüfung auf Vorhandensein und korrekten Wert zu. Ebenso läßt sich über die Bauteilbeschriftung feststellen, ob beispielsweise bei Speichern die Version mit der richtigen Zugriffszeit oder der EPROM-Typ mit dem richtigen Speicherinhalt bestückt ist. Über die elektrische Funktion der Bauteile ist damit zwar keine Aussage vorhanden, deshalb muß diese später noch getestet werden. Aber die Fehlerabdeckung in der optischen Inspektion ist damit deutlich höher.
Spezieller OCR-Algorithmus
Da die Beschriftung auf den Bauteilen meist nur sehr schwer zu entziffern ist, kann keine konventionelle Schrifterkennung eingesetzt werden. Speziell für diesen Zweck wurde deshalb ein völlig anderes Verfahren entwickelt. Die Problematik besteht hier hauptsächlich darin, daß auf den Bauteilen oftmals sehr schwer zu entziffernde Schriften (Laserbeschriftung, Tampondruck und ähnliches) mit zahlreichen kleinen Fehlern, wie Linienbrüchen, ungleichmäßiger Farbverteilung oder verschwommenen Konturen, zu finden sind. Weitere Schwierigkeiten entstehen durch geringe Kontraste zwischen Schrift und Bauteiloberfläche, sowie durch die unterschiedliche Orientierung der Schrift und durch die Verwendung von inversen Schriften (helle Zeichen auf dunklem Hintergrund).
Herkömmliche OCR-Programme, die normalerweise für die Erfassung von deutlich gedrucktem Text auf weißem Papier eingesetzt werden, sind hier schlicht überfordert und liefern für die Fertigungskontrolle keine verwertbaren Ergebnisse. Um die Erkennungsrate zu steigern, versuchen die Algorithmen in üblichen OCR-Programmen das Ergebnis durch eine Erkennung der Textsprache sowie eine nachfolgende Rechtschreibprüfung zu verbessern. Bei Bauteilbeschriftungen handelt es sich aber grundsätzlich um sehr spezifische Kombinationen aus alphanumerischen Zeichen, keine Sprache. Insofern bringen diese OCR-Methoden hier bei der Erkennung keinerlei Vorteile.
Um eine zuverlässige und weitgehend fehlerfreie Erkennung zu ermöglichen, mußte man bei R&S deshalb ein völlig anderes Verfahren entwickeln. Hier definiert man für eine Schriftart zuerst einmal den Font. Dann nimmt man für jedes dieser Zeichen (Buchstaben, Ziffern, Symbole) die Beispiele auf, mit welchen dann ein neuronales Netzwerk trainiert wird. Diese “Rechnerintelligenz” hat den Vorteil, daß sich Schriftzüge sowohl in der Druckqualität, in den Zeichenabständen als auch in der Zeichengröße ändern können, ohne daß negative Einflüsse auf die Auswertung zu spüren sind. Das Training für einen Schriftfont wird einmalig durchgeführt, kann jedoch jederzeit um weitere Zeichen ergänzt werden. Ist der Font trainiert, dann muß lediglich der Text, der erkannt werden soll, eingegeben werden. Da oft Baugruppen auch in diversen Bestückungsvarianten gefertigt werden, lassen sich von diesem OCR-System bis zu neun unterschiedliche Varianten für einen Schriftfont definieren und verwalten (unterschiedliche Zeichenstrings und Fonts).
Bei der Auswertung versucht das System, die definierten Schriftzüge aufgrund der antrainierten Referenzen zu lesen. Dies bedeutet, daß durch die Eingaben und die Kenntnis dessen, was gelesen werden soll, eine höhere Sicherheit in der Erkennung und somit auch in der Prüfung erzielbar ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen OCR-Programmen kann das System also nicht “lesen”, sondern nimmt eine gezielte Wiedererkennung vor. Um die Zuverlässigkeit des Verfahrens weiter zu verbessern, wird während der Bildaufnahme zudem mit einer speziellen Beleuchtung aus roten LEDs gearbeitet. Diese ist besonders bei laserbeschrifteten Bauteilen mit dunkler Oberfläche vorteilhaft.
Bei der Eingabe eines Tests wird der Schriftzug mit einem Rahmen markiert. Man plaziert ihn dazu auf dem am Bildschirm dargestellten Ausschnitt der Baugruppe an die jeweilige Stelle. Per Menü lassen sich dann verschiedene Parameter verändern, beispielsweise Kontrast (dunk-le Schrift auf hellem Grund oder umgekehrt) oder die Orientierung der Schrift. In der Prüfung wertet das neuronale Netz die Beschriftung Zeichen für Zeichen aus. Für jedes Zeichen wird zum Abschätzen der Treffersicherheit die Erkennungsquote als Prozentzahl angezeigt. Der Anwender kann so sehen, wie sicher das jeweilige Zeichen erkannt wird. Falls auf einer Baugruppe das Bauteil auch in Bestückungsvarianten vorkommt, können bis zu neun Alternativen gelernt werden.
Beim Test prüft das neuronale Netzwerk, ob der erfaßte Schriftzug mit einer dieser Alternativen identisch ist. Ist dies nicht der Fall, wird der Test als fehlerhaft markiert. Ein derartiger Test dauert für einen Schriftzug in der Regel zwischen 200 ms und 2 s. Trotz der Schwierigkeiten auf Grund der geringen Kontraste und der undeutlichen Schriften beträgt die Fehlerrate bei der Schrifterkennung nur etwa 700 ppm. Das Verfahren ist mittlerweile in einigen installierten Systemen implementiert, wobei der Schwerpunkt in der Bestückungskontrolle von teueren ICs liegt, beispielsweise Speichern. Die Erfahrungen der Benutzer sind durchweg positiv.
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