Qualitätssicherung durch den Einsatz von Datenbrillen im Handbestückungsprozess

| Autor / Redakteur: Jeannine Budelmann * / Dr. Anna-Lena Gutberlet

Bild 1: Die Bestückungsreihenfolge kann vom Entwickler oder Fertigungsleiter erstellt und angepasst werden.
Bild 1: Die Bestückungsreihenfolge kann vom Entwickler oder Fertigungsleiter erstellt und angepasst werden. (Bild: Budelmann Elektronik)

Für bestimmte Anwendungen in der Elektronikfertigung ist die Handbestückung trotz der hohen Fehleranfälligkeit immer noch das Mittel der Wahl. Die im Rahmen des vom BMBF geförderten Forschungsprojektes OptED entwickelte Software führt die entsprechenden Mitarbeiter sicher durch den Bestückungsvorgang.

Um Entwicklungsfehler besser eingrenzen zu können, werden in Betrieb zu nehmende Baugruppen in der Regel sukzessive bestückt, sodass einzelne Teile (z.B. die Stromversorgung) nacheinander getestet werden können. Hierfür wird meist auf Handbestückung zurückgegriffen. Auch bei der Fertigung kleiner und mittlerer Serien ist das manuelle Setzen von Bauteilen im Bereich der THT-Bestückung Stand der Technik. Während die maschinelle Fertigung elektronischer Baugruppen hinsichtlich ihrer Bestückungsqualität bereits sehr gut überwacht wird, gibt es im Bereich der Handbestückung noch große Defizite.

Bei der automatisierten Bestückung von SMD-Baugruppen sind Bestückungsautomaten mit einem Kamerasystem ausgestattet, das Passermarken auf den Leiterplatten erkennt und die Bauteile anhand dieser Marken automatisch positioniert. Auch die automatische optische Kontrolle der bestückten Baugruppen basiert auf Kamerasystemen, die die aufgenommenen Baugruppen-Bilder mit einem Referenzbild abgleichen und so fehlende oder falsch positionierte Bauteile erkennen.

Fehlererkennung während des Bestückungsprozesses

Die Handbestückung wird aktuell lediglich durch Lichtzeigertische unterstützt, die Positionen einzelner Bauteile nacheinander markieren und in neueren Varianten noch zusätzliche Informationen, wie die Polung eines Bauteils auf die Leiterplatte projizieren können. Diese werden allerdings im SMD-Bereich kaum eingesetzt. Dort sieht der Prozess in der Regel so aus, dass eine Leiterplatte (ggf. unter einer Lupenleuchte oder einem Stereo-Mikroskop) mit Bauteilen bestückt wird, während der Mitarbeiter immer wieder zur Seite auf einen Bestückungsplan schaut, um das richtige Bauteil zu identifizieren. Häufig wird dabei der Lötkolben aus der Hand gelegt, um in die Pläne hineinzu­zoomen, was wertvolle Zeit kostet. Zudem passieren bei der Übertragung auf die Platine immer wieder Fehler.

Planung der Bestückungsreihenfolge

Um eine sinnvolle Bestückungsreihenfolge festlegen und abrufen zu können und Fehler, die bei der Bestückung entstehen (z.B. falsche Polung eines Bauteils) bereits vor dem Löten zu erkennen, bietet sich der Einsatz einer Datenbrille an. Diese werden z.B. für bestimmte Aufgaben in der Logistik bereits erfolgreich eingesetzt. Auch in der Elektronikfertigung wird der Einsatz von Datenbrillen im Rahmen der Qualitätskontrolle beispielhaft in unterschiedlichen Projekten erprobt. Allerdings werden Datenbrillen dort bislang vor allem unter gleichbleibenden Lichtverhältnissen und mit in einem Rahmen eingespannten Leiterplatten getestet – Verhältnisse, die im realen Arbeitsalltag kaum vorzufinden sind.

Dazu wurde ein Software-Modul entwickelt, das den automatisierten Import von Fertigungsdaten aus CAD-Systemen sowie die Generierung eines Bestückungsplans umfasst. Die Informationen zur Bauteilposition sowie Bauteilbezeichnungen werden extrahiert; sofern die Bauteilhöhe nicht im CAD-System hinterlegt ist, kann diese aus einer externen Datenbank geladen werden. Anschließend errechnet die Software einen Vorschlag zur Bestückungsreihenfolge, der auf der Höhe der Bauteile (niedrige Bauteile sollten vor hohen Bauteilen bestückt werden) und weiteren Parametern basiert.

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Darüber hinaus hat der Nutzer die Möglichkeit, Gruppen (z.B. die Stromversorgung) zu generieren sowie die Bestückungsreihenfolge von Gruppen oder einzelnen Bauteile eigenständig festzulegen. Aus der so erstellten Bestückungsreihenfolge generiert die Software eine JSON-Datei, die in ein zweites Softwaremodul geladen werden kann, das die Fertigungsmitarbeiter durch den Bestückungsprozess führt.

Dabei wird das als nächstes zu bestückende Bauteil optisch hervorgehoben und zusätzliche Information wie Teilenummer und Name angezeigt. Funktionen wie Zoomen und Scrollen ermöglichen Detailansichten bei komplexen Leiterplatten. Mithilfe der Pfeiltasten oder entsprechenden Mausklicks lässt sich durch die Bestückungsreihenfolge schalten.

Erkennung von Passermarken unter jeder Bedingung

Die größte technische Herausforderung im Rahmen des Forschungsprojektes liegt darin, die Passermarken unter wechselnden Umgebungsbedingungen sicher zu erkennen. Vergleichbare Projekte benutzen in der Vergangenheit immer mehrere 2D-Codes, deren Erkennung deutlich einfacher ist, da diese sich von Bohrungen und Lötpads wesentlich besser abheben und meistens auch deutlich größer sind. Da diese aber auf Leiterplatten die Ausnahme sind, wurde der Fokus auf die Erkennung gängiger Passermarken mit 1 mm Durchmesser und 1 mm umlaufender Lötstoplackfreistellung gelegt.

Im Gegensatz zu einem Bestückungsautomaten kommt bei der Erkennung der Passermarken mit der Datenbrille erschwerend hinzu, dass die Lichtverhältnisse bei der Handbestückung weniger homogen, der Blickwinkel typischerweise schräg und die Ausrichtung der Platine zu Beginn nicht bekannt sind. Daneben ist die verfügbare Rechenleistung auf der Datenbrille deutlich geringer als auf handelsüblichen PCs.

Für die maschinelle Bildverarbeitung wurde auf die Programmbibliothek OpenCV zurückgegriffen, die unterschiedlichste Computer-Vision-Algorithmen enthält und sich aufgrund ihrer Verarbeitungsgeschwindigkeit für den Einsatz in Echtzeit-Anwendungen anbietet. Da die meisten Datenbrillen Android als Betriebssystem verwenden, wurde die Software in Qt und JavaScript geschrieben, womit sie ohne Probleme aber auch auf Desktop-Rechnern unter Windows, Linux oder MacOS einsatzfähig ist.

Ergänzt wird das Vorhaben durch eine integrierte optische Inspektion, die eine Qualitätskontrolle in Echtzeit gewährleisteten soll. Falsch bestückte oder verpolte Bauteile werden erkannt und sofort für den Nutzer markiert, sodass dieser sie korrigieren kann.

Ergänzendes zum Thema
 
Vortrag auf dem 17. Würzburger EMS-Tag

Positive Evaluation der neuen Technik in der Fertigung

Die neue Software wurde mit Mitarbeitern aus der Elektronikfertigung im eigenen Hause mithilfe von qualitativen und quantitativen Erhebungswerkzeugen evaluiert. Die durchweg positiven Bewertungen sprechen für eine gute Funktionalität und Annahme der Software.

Die in der Evaluation genannten Vorteile auf einen Blick:

  • schnelleres Arbeiten durch Vorgabe einer bestimmten Bestückungsreihenfolge,
  • erhöhte Effizienz durch die Fokussierung auf die Baugruppe – kein Abwenden mehr zum Lesen des Bestückungsplans,
  • geringer Einarbeitungsaufwand für die Fertigungsmitarbeiter, da die Datenbrille intuitiv durch den Bestückungsvorgang führt und notwendige Zusatzinformationen einblendet,
  • geringeres Fehlerrisiko durch automatische optische Kontrolle der bestückten Bauteile.

Optimierungspotenzial und weitere Einsatzfelder

Nach der erfolgreichen Erprobung der neu entwickelten Software in der Elektronikfertigung ist eine Übertragung auf weitere Bereiche, wie beispielsweise die Kabelkonfektionierung, ein sinnvoller nächster Schritt. In diesem Zusammenhang bietet es sich zudem an, Verfahren der immer weiterwachsenden Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) miteinzubeziehen. In Bezug auf das maschinelle Lernen bzw. KI zum Erkennen der Passermarken seien hier die neuronalen Netze und das Clustering-Verfahren genannt.

* Jeannine Budelmann ist Geschäftsführerin von Budelmann Elektronik in Münster

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Wir haben das im Rahmen einer internen Entwicklung bei uns im Unternehmen auch erforscht. Das...  lesen
posted am 14.04.2019 um 18:29 von Unregistriert


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