Septiembre 2021 – MIRTEC, el ‘líder mundial en tecnología de inspección’, anuncia el lanzamiento de su solución integral de automatización de fábrica inteligente basada en inteligencia artificial “INTELLI-PRO”. Este paquete de algoritmos y software tecnológicamente avanzada está diseñada específicamente con el propósito de mejorar el rendimiento y la conveniencia de la línea completa de máquinas AOI de MIRTEC. INTELLI-PRO consiste de un patentado Aprendizaje Profundo basado en una función de Enseñanza y Búsqueda Automática de Partes y, basada en Inteligencia Artificial: Optimización Automática de Parámetros, Reconocimiento de Caracteres (OCR, por sus siglas en inglés) Detección de Objetos Extraños (FOD, por sus siglas en inglés), Algoritmos de Inspección de Colocación y una función de Clasificación Automática de Tipos de Defectos.
La Adopción de Vanguardia de Inteligencia Artificial en la Industria de Manufactura Electrónica
En la industria de manufactura electrónica de hoy, los estándares para el control de la calidad y defectos son más estrictos que nunca debido a los avances de los productos electrónicos y al incremento de la seguridad y las regulaciones ambientales. Los fabricantes electrónicos son forzados a maximizar su eficiencia en producción implementando iniciativas de manufactura esbelta y optimizando sus procesos de producción. Con esto en mente, los fabricantes están confiando en el equipo de Inspección Óptica Automatizada (AOI) para agilizar el proceso de manufactura y proporcionar un análisis de la causa raíz en tiempo real de los defectos de manufactura. El objetivo es aumentar la rentabilidad mejorando los rendimientos de producción y reduciendo los costosos retrabajos.
En los últimos años, las máquinas AOI 3D se han desarrollado rápidamente y se han agregado muchas funciones nuevas. Si bien estas mejoras de rendimiento son bienvenidas, han agregado otro nivel de complejidad a la programación y optimización del sistema de inspección. Las máquinas AOI 3D requieren mucha más manipulación de parámetros para la enseñanza y la depuración, lo que aumenta la dependencia de la habilidad del ingeniero de procesos. Esto presenta una serie de nuevos retos. Si se reemplaza a un empleado calificado o se introduce un empleado nuevo debido a la adición de más líneas de SMT, la productividad puede verse afectada negativamente hasta que se mejore el nivel de habilidad del empleado nuevo. Tal incertidumbre e inestabilidad son algo que los fabricantes de productos electrónicos deben evitar para mantener el control de la calidad. Aquí es donde se destaca la necesidad de Inteligencia Artificial (IA). En resumen, el objetivo de usar IA es reducir el nivel de competencia del operador requerido para mantener los niveles más altos de calidad y eficiencia de la manufactura.
Función de Enseñanza e Igualamiento Automático Basado en Aprendizaje Profundo
Quizás el reto más difícil para los programadores de AOI menos capacitados es la tarea de determinar qué forma de la biblioteca de paquetes es adecuada para la inspección de un dispositivo determinado. Debido a que los componentes utilizados para fabricar PCBs son tan diversos, incluso los programadores experimentados pueden no encontrar la forma más adecuada en la biblioteca, lo que a su vez afecta negativamente a la productividad. La función de Auto-Igualamiento de MIRTEC utiliza Aprendizaje Profundo basado en IA para maximizar la eficiencia y precisión del proceso de programación del AOI. Cuando se utiliza esta función, el tiempo de trabajo se puede reducir en un 90% en comparación con la enseñanza manual tradicional y en un 50% en comparación con la enseñanza automática sin aprendizaje profundo. Lo mejor de todo es que incluso los operadores no calificados pueden mantener la calidad de la enseñanza de aproximadamente el 85% de los operadores más calificados.
Función de Optimización Automática de Depuración/Parámetros
La depuración es una operación en la que los algoritmos y/o parámetros de inspección pueden ajustarse para producir resultados óptimos de inspección. Es una etapa en la que el nivel de habilidad del operador tiene mayor influencia que la operación de enseñanza. Los operadores que pueden no tener una comprensión clara de una máquina de inspección determinada pueden tener dificultades para establecer las condiciones óptimas de inspección del programa adecuadas para los productos que se producen, lo que a menudo da como resultado un pobre rendimiento. Por otro lado, incluso si un operador experimentado está más familiarizado con la configuración de parámetros, la tarea de depurar un programa de inspección dado puede tomar mucho tiempo.
Solución de Depuración, Herramienta de Inspección Óptima OIT)
La Herramienta de Inspección Óptima (OIT, por sus siglas en inglés) de MIRTEC es una solución de software fuera de línea que proporciona depuración automática y optimización de parámetros de un PCB determinado mediante el análisis de múltiples resultados de inspección. Después de enseñar utilizando la Herramienta de Enseñanza y el Igualamiento Automático de Aprendizaje Profundo, el programador simplemente inspecciona la PCB y revisa los resultados de la inspección para cada ‘defecto’ para determinar si el elemento de inspección cuestionable está defectuoso o bueno, el software luego aprende el resultado y sugiere valores de parámetros óptimos. Los usuarios no necesitan preocuparse por los valores de los parámetros, solo necesitan determinar si está defectuoso utilizando el juicio humano. Para obtener resultados óptimos, la cantidad suficiente de inspecciones necesarias para completar el proceso de depuración es de aproximadamente diez (10) PCBs.
Rendimiento de Inspección Mejorado a través de Inteligencia Artificial
Como discutimos, la enseñanza y la depuración basadas en IA aumentarán efectivamente la calidad y eficiencia del programa de inspección. Sin embargo, este proceso no influye en el rendimiento real del sistema AOI. El siguiente paso lógico es utilizar la IA para ayudar a maximizar la precisión y repetibilidad de los propios algoritmos de inspección.
Deep Learning Based Optical Character Recognition (OCR)
Un buen ejemplo de dónde se puede utilizar la IA para mejorar el rendimiento de la inspección es el algoritmo de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR). El OCR se utiliza para leer los caracteres impresos o grabados en los dispositivos para determinar si se ha instalado o no el dispositivo adecuado en la ubicación adecuada con la orientación correcta. OCR es una fuente rutinaria de falsas fallas debido a cambios de fondo y caracteres mal impresos o dañados. Esto agrega un nivel de complejidad al sistema AOI. MIRTEC ha podido lograr la mejor tasa de reconocimiento de caracteres entre los sistemas de la competencia mediante el uso de aprendizaje profundo basado en IA en el que se capturan continuamente imágenes de caracteres con numerosos fondos, colores y formas para su análisis. De hecho, ahora ha alcanzado un nivel en el que el software del sistema puede reconocer si hay daños en el texto y recuperar parcialmente los caracteres mediante la iluminación desde múltiples ángulos. Basado en una tasa de reconocimiento tan alta, el software proporciona una función de enseñanza automática de caracteres. Durante el aprendizaje automático, el algoritmo OCR extraerá automáticamente el área de texto de la imagen capturada por la cámara principal para crear una ventana de inspección y un área de destino.
El Aprendizaje Profundo también se aplica al algoritmo de detección de objetos extraños (FOD) de MIRTEC, que inspecciona la superficie de la PCB alrededor de la circuitería en busca de materiales extraños. La detección de objetos extraños es otra fuente de falsas fallas, por lo que es cada vez más importante determinar con precisión si el objeto detectado es realmente un objeto extraño o una característica de la PCB que el algoritmo de inspección debe ignorar. La aplicación del Aprendizaje Profundo a la inspección FOD reduce significativamente la tasa de falsas fallas y mejora dramáticamente la calidad de manufactura.
Deep Learning Based Automatic Defect Classification
La clasificación de defectos es un proceso común en el que el operador tomará una decisión sobre cada defecto individual señalado por la inspección posterior del AOI. Es aquí donde el operador determinaría si el dispositivo en cuestión es realmente defectuoso o aceptable, lo que significa que el AOI generó una falsa falla. Este proceso también puede mejorarse en gran medida mediante el uso del Aprendizaje Profundo en el que el software del sistema almacenará continuamente las clasificaciones de defectos registradas por el operador y las comparará con los resultados de inspecciones futuras. Este es un proceso acumulativo que se vuelve cada vez más preciso con el tiempo. Eventualmente, el sistema será capaz clasificar automáticamente los defectos y las falsas fallas con un alto grado de precisión sin la intervención del operador. La meta es, en última instancia, estandarizar el control de calidad eliminando la intervención del operador dentro del proceso de clasificación de defectos.
CONCLUSIÓN – La Visión de MIRTEC para el Futuro de la Inspección Óptica Automatizada.
Los fabricantes de productos electrónicos se están volviendo cada vez más selectivos en la compra de equipos que agregarán valor a su negocio y les proporcionarán una “ventaja” muy necesaria en esta industria altamente competitiva. Hay poca duda de que la IA jugará un papel fundamental en maximizar la eficiencia y la rentabilidad del proceso de manufactura. MIRTEC continúa invirtiendo fuertemente en el desarrollo de tecnología basada en IA diseñada específicamente para mejorar el rendimiento y la conveniencia de la línea completa de máquinas AOI de MIRTEC al eliminar cualquier efecto adverso por la intervención humana dentro del proceso de inspección.
