EINSATZ VON MACHINE VISION FÜR DIE IN-PROZESS-METROLOGIE

Eine der anspruchsvollsten Aufgaben der automatisierten Inspektion ist wohl die Präzisionsmessung von Teilemerkmalen online und im Prozess, die 100 % der Produktproduktion abdeckt. Während der Begriff Metrologie häufig im Zusammenhang mit der Offline-Messung nur einer kleinen statistischen Produktstichprobe verwendet wird, Bildverarbeitung wurde für ähnliche Messungen im Fertigungsprozess erfolgreich umgesetzt. Eine der häufigsten messtechnischen Anwendungen für die maschinelle Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle ist beispielsweise die Messung. Da Bildverarbeitungssysteme Teile mit einer Genauigkeit von einem Tausendstel Zoll messen, kann die Technologie für viele Anwendungen eingesetzt werden, bei denen traditionell die Kontaktmessung zum Einsatz kommt.

Bei der Implementierung berührungsloser Messungen während der Produktion bestehen unzählige Herausforderungen, einschließlich der Überwindung von Abweichungen bei der Teilepräsentation und der Implementierung einer geeigneten Beleuchtung. Ein Schlüssel zum Erfolg in der Messtechnik mit maschinellem Sehen ist jedoch die richtige Spezifikation der räumlichen Bildauflösung, die erforderlich ist, um Messzuverlässigkeit und Wiederholbarkeit im Verhältnis zum gewünschten Messtoleranzbereich zu erreichen. In vielen modernen Fertigungsumgebungen können Teile- oder Baugruppentoleranzen leicht im Mikrometerbereich liegen. 

Bei einer typischen Messanwendung wird eine Bildverarbeitungskamera über oder an der Seite eines Teils montiert, wo sie Bilder des zu messenden Teils aufnimmt, wenn es in das Sichtfeld eintritt. Anschließend wird das Bild mithilfe von Messsoftwaretools analysiert, die die Abstände zwischen verschiedenen Punkten im Bild berechnen. Basierend auf diesen Berechnungen ermittelt das Bildverarbeitungssystem, ob die Teileabmessungen innerhalb der Toleranz liegen. Wenn die Abmessungen außerhalb dieser Toleranz liegen, sendet das Bildverarbeitungssystem ein Fehlersignal an eine Steuerung, beispielsweise eine SPS, die wiederum einen Auswurfmechanismus auslöst, um das Produkt aus der Linie auszuwerfen. 

Auch wenn die Anwendung maschineller Bildverarbeitung zur Messung und Messtechnik nichts Neues ist, haben Fortschritte in der Technologie eine höhere Präzision und genauere Messung selbst von winzigen Teilen oder Merkmalen als je zuvor ermöglicht. Dazu gehört die Einführung höherer Auflösung und höherer Geschwindigkeit Bildverarbeitungskameras B. die von Emergent Vision Technologies, die in den Modellen 5GigE, 10GigE, 25GigE und 100GigE angeboten werden und die Genauigkeit und Geschwindigkeit liefern können, die für moderne industrielle Bildverarbeitungsmessanwendungen erforderlich sind. Unsere Kameras sind nicht nur in einer Vielzahl von Auflösungen und Bildraten für unterschiedliche Anwendungsanforderungen erhältlich, sondern alle Modelle unterstützen auch eine optimierte Funktion GigE-Vision Stream Protocol (GVSP)-Ansatz. Dies bedeutet, dass alle Emergent-Kameras Bildübertragungsfunktionen ohne Kopien und ohne Datenverlust bieten, was eine effiziente Bildübertragung mit minimalem CPU-Overhead gewährleistet, was für die Echtzeitverarbeitung von entscheidender Bedeutung ist.

Unter Metrologie versteht man die wissenschaftliche Lehre vom Messen. Dies ist eine Disziplin, die im Einklang mit dem wissenschaftlichen und technologischen Fortschritt entsteht. Die Metrologie hat drei Schlüsselaspekte:

1. Die Definition von Maßeinheiten, die international vollständig akzeptiert werden. Das Messgerät ist ein Beispiel für eine bekannte Maßeinheit
2. Die Erkennung von Maßeinheiten mithilfe wissenschaftlicher Mittel. Ein Beispiel ist die Realisierung des Messgeräts durch den Einsatz eines Lasers. Ein Laser-Entfernungsmesser misst die Zeit, die ein Laserlichtimpuls benötigt, um von einem Ziel reflektiert zu werden und zum ursprünglichen Sender zurückzukehren. Dies ist als bekannt "Flugzeit-" Prinzip, und die Methode ist entweder als „Time of Flight“- oder „Puls“-Messung bekannt. Der Abstand zwischen Messgerät und Ziel ergibt sich aus D = ct/2, wobei c = Lichtgeschwindigkeit und t der Zeitspanne für den Hin- und Rückweg zwischen Messgerät und Ziel entspricht. 
3. Aufbau der Rückverfolgbarkeitsketten durch Ermittlung und Dokumentation des Werts und der Genauigkeit einer Messung und Verbreitung dieses Wissens; zum Beispiel die dokumentierte Beziehung zwischen der Mikrometerschraube in einer feinmechanischen Werkstatt und einem Primärlabor für optische Längenmesstechnik.

Unter In-Prozess-Messtechnik versteht man ein Feedback-Kontrollsystem zur Echtzeitüberwachung von Daten in der Produktion mithilfe intelligenter Sensoren und Aktoren. Nehmen Sie die Als prominentes Beispiel dient das Projekt International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER), ein Megaprojekt der Kerntechnik und Fusionsforschung. Dieses Programm soll erstellen Energie, über a Fusionsprozess, der ähnlich sein wird zu dem unserer Sonne.

Um die erforderliche Leistung zu gewährleisten, wurden für die ITER-Toroidfeldspulen (TF) anspruchsvolle Maßtoleranzen definiert. Der Prozess gliederte sich in folgende Phasen: 

• Empfang der Teile
• Einlegen des Wickelpakets (WP) in die Spulengehäuse (CC)
• Verschlussschweißen
• Eine Lücke stopfen
• Endbearbeitung 

Während jeder Produktionsstufe wurden messtechnische Kontrollen durchgeführt, um die Einhaltung der folgenden definierten Anforderungen zu überprüfen: 

1. Referenzmarkierungsmessung von mindestens zwei Markierungen auf einem oberflächenmontierten Bauteil.
2. Lückenanalyse die Lücken zwischen ihrer tatsächlichen Leistung und ihrer potenziellen, gewünschten Leistung zu identifizieren und zu bewerten, damit Pläne und Strategien zur Schließung dieser Lücken entwickelt werden können.
3. Virtuelles Prototyping passt dazu erfordern Simulationswerkzeuge, mit denen die Funktionalität der Schaltung vor der Prototypenerstellung bewertet wird.

Analyse des Schweißverzugs, der sich darauf bezieht eine Änderung der Form oder Größe eines geschweißte Struktur.

Bildverarbeitungskameras werden heute in einem immer breiteren Spektrum von Inspektions- und Automatisierungsanwendungen eingesetzt. Innovationen in Geschwindigkeit und Auflösung haben die Tür zu neuen Möglichkeiten geöffnet, wenn es darum geht, trotz anhaltendem Arbeitskräftemangel eine höhere Produktivität, verbesserte Qualität, Sicherheitskontrolle und eine Steigerung der Gesamteffizienz zu erreichen und den Umsatz in einem hart umkämpften Fertigungsszenario zu steigern. 

Hersteller können sich aus einer Reihe von Gründen für die maschinelle Bildverarbeitung entscheiden, darunter auch aus Gründen der Geschwindigkeit. Mit Kontaktmessungen ist es nicht möglich, mit Produktionslinien mit hohem Durchsatz Schritt zu halten, da Messungen typischerweise auf Audit-Basis durchgeführt werden. Bildverarbeitungssysteme hingegen arbeiten mit den hohen Geschwindigkeiten, die für heutige Produktionslinien erforderlich sind. Bildverarbeitungssysteme sind für die Inline-100-Prozent-Inspektion konzipiert und können Tausende von Messungen pro Minute durchführen. Darüber hinaus erfordert die optische Messung keinen Kontakt mit den zu messenden Teilen, was Schäden an Teilen verhindert und Wartungsarbeiten im Zusammenhang mit dem Verschleiß mechanischer Messoberflächen überflüssig macht. 

Unabhängig davon, ob ein Kunde schnellere Geschwindigkeiten zur Erhöhung des Durchsatzes oder eine höhere Auflösung für die genaue Messung extrem kleiner Teile oder Merkmale wünscht, bietet Emergent Vision Technologies ein umfassendes Set an GigE Vision-Kameraoptionen, die eine Bildübertragung ohne Kopien und eine Bildgebung ohne Datenverlust ermöglichen Fähigkeiten. Kameras unserer Serien 5GigE Eros und 10GigE HR nutzen beispielsweise die folgenden Sony Pregius S CMOS-Bildsensoren: 

• 5.1 MP IMX547: HE-5000-SBL 5GigE-Kamera (45.5 fps), HR-5000-SBL 10GigE-Kamera (99fps)
• 8.1 MP IMX546: HE-8000-SBL 5GigE-Kamera (36.5 fps), HR-8000-SBL 10GigE-Kamera (73fps)
• 12.4 MP IMX545: HE-12000-SBL 5GigE-Kamera (34 fps), HR-12000-SBL 10GigE-Kamera (68fps)
• 16.13 MP IMX542: HE-16000-SBL 5GigE-Kamera (26 fps), HR-16000-SBL 10GigE-Kamera (52fps)
• 20.28 MP IMX541: HE-20000-SBL 5GigE-Kamera (21.5 fps), HR-20000-SBL 10GigE-Kamera (43fps)
• 24.47 MP IMX540: HE-25000-SBL 5GigE-Kamera (17.5 fps), HR-25000-SBL 10GigE-Kamera (35fps)

Die 25GigE Bolt-Serie nutzt auch den 5.1 MP IMX537 HB-5000-SB (269fps), 8.1MP IMX536 in seinem HB-8000-SB (201fps), 12.3MP IMX535 in seinem HB-12000-SB (192fps), 20.28MP IMX531 in seinem HB-20000-SB, und der 24.47 MP IMX530 in seinem HB-25000-SB (98fps). Auch wenn möglicherweise nicht alle Anwendungen ultrahohe Geschwindigkeiten oder eine Auflösung von 100 MP+ erfordern, bietet Emergent die folgenden Modelle an: 

• 25GigE Bolzen HB-127-S: 127.7 MP Sony IMX661, 17 Bilder pro Sekunde
• 100GigE Zenith HZ-10000-G: 10MP Gpixel GSPRINT4510, 1000fps
• 100GigE Zenith HZ-21000-G: 21MP Gpixel GSPRINT4521, 542fps
• 100GigE Zenith HZ-100-G: 103.7 MP Gpixel GMAX32103, 24 fps

Zu den Anwendungsbeispielen für die Messtechnik in der Fertigung gehören:

Halbleiterhersteller UCLA verfügt über ein Wafer-Inspektion- und Messsystem, das sich ideal für das fortschrittliche Wafer-Level-Packaging eignet. Diese Fähigkeit ist auch in der Lage, Herstellern integrierter Schaltkreise (IC) die Daten zu liefern, die sie benötigen, um ihre Erträge durch Rückverfolgbarkeit innerhalb des komplexen gesamten Herstellungsprozesses zu steigern. UCK CIRCLTM Plattform ist eine anpassungsfähige, vollflächige Wafer-Inspektionsplattform; Das vorderseitig gemusterte Wafer-Inspektionssystem wird normalerweise für die Inline-Makrodefektinspektion mit hohem Durchsatz verwendet. Das System misst und prüft gleichzeitig, was hilfreich ist Kunden können Abweichungen sofort erkennen und beheben.

CDU misst das Ausmaß der Abweichung der Linienbreite vom Durchschnitt und wird typischerweise mathematisch als das Dreifache der korrigierten Stichprobenstandardabweichung einer Gruppe von Linienbreitenmessungen definiert. Die Wafer-CDU ist ein wichtiger Parameter, der die Leistung der Lithographie-Prozesssteuerung beschreibt. Im Rahmen des Self-Aligned Quadruple Patterning (SAQP) hängen die endgültige CDU und das Pitch-Walking (die Pitch-Variation zwischen Features) eng mit dem Profil und der CDU der Abstandshalterablagerung zusammen.

Um die Wafer-CDU zu verbessern, müssen Lithografen die Beiträge der schussabhängigen Faktoren bzw. der waferabhängigen Faktoren quantitativ kennen. Die gesamte Wafer-CDU kann normalerweise in zwei Teile zerlegt werden: Gleichmäßigkeit zwischen den Schüssen oder Gleichmäßigkeit zwischen den Feldern und Gleichmäßigkeit innerhalb der Schüsse oder Gleichmäßigkeit innerhalb der Felder. Die Methode zur Berechnung der Gleichmäßigkeit innerhalb eines Feldes besteht darin, die Variation der Linienbreite über die Aufnahme hinweg zu berechnen, wobei jeder Datenpunkt über Differenzaufnahmen gemittelt wird. 

Die Methode zur Berechnung der Gleichmäßigkeit zwischen Feldern kann unterschiedlich sein. Eine Methode berechnet die Linienbreitenschwankung über den Wafer, während jeder Datenpunkt von der Intra-Field-Komponente abgezogen wird. Die andere Methode besteht darin, die Linienbreitenschwankung zwischen verschiedenen Aufnahmen für jede Position in der Aufnahme zu berechnen und dann die Ergebnisse über alle Positionen zu mitteln. Beim Vergleich der mit den beiden statistischen Methoden berechneten CDU-Ergebnisse wurde festgestellt, dass die Unterschiede bei kleiner Stichprobe signifikanter waren. Darüber hinaus werden die auf den Wafern gemessenen Daten genutzt, um die Unterschiede genau darzustellen.

KLA verfügt außerdem über ein umfangreiches Portfolio an Prozesssteuerungslösungen für die Leiterplattenfertigung, darunter ein vollautomatisches optisches Inspektionssystem (AOI), das fortschrittliche Fehlerinspektions- und Panel-Messsysteme für 2D- und 3D-Messungen bietet. AOI-Systeme wie dieses helfen Herstellern von IC-Substraten und Leiterplatten dabei, Fehler auf allen Klassen von Leiterplatten zu finden, zu klassifizieren und zu identifizieren.

Abb.. 1 Zur Inspektion von Leiterplatten können Bildverarbeitungsmesssysteme eingesetzt werden.

KLA verfügt über Multimode-Messsysteme, die eine Vielzahl von Messanwendungen für Test- und Inline-Panels ermöglichen. Das Ergebnis kritischer Inspektions- und Messinformationen wird durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verbessert. Dadurch können Ingenieure kritische Ertragsschwankungen erkennen, beheben und überwachen, was zu höheren Produktionserträgen und einem schnelleren Ertragsanstieg führt.

Für alle seine Kameras nutzt Emergent einen optimierten GigE Vision-Ansatz und eine Ethernet-Infrastruktur für zuverlässige und robuste Datenerfassung und -übertragung mit erstklassiger Leistung, anstatt sich auf proprietäre oder Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen und Bilderfassungskarten zu verlassen. Emergent unterstützt Direktübertragungstechnologien wie die von NVIDIA GPUDirect, Dies ermöglicht die Übertragung von Bildern direkt in den GPU-Speicher. Die Technologie mildert die Auswirkungen großer Datenübertragungen auf die System-CPU und den Speicher und nutzt stattdessen eine leistungsfähigere GPU-Fähigkeit für die Datenverarbeitung, während gleichzeitig die Kompatibilität mit dem GigE Vision-Standard und die Interoperabilität mit kompatibler Software und Peripheriegeräten gewahrt bleibt.

Innerhalb von GigE Vision ist eines der Probleme, die zur Verwendung von Transmission Control Protocol (TCP) oder Remote Direct Memory Access (RDMA) und RDMA over Converged Ethernet (RoCE) geführt haben, die Notwendigkeit, Ethernet-Pakete am Empfänger zu zerlegen, um das bereitzustellen Bilddaten in zusammenhängender Form an die Anwendung weiterleiten, was eine Abspaltung der Ethernet-Paket-Header erfordert. Mithilfe von Software ist dies zwar möglich, geht aber mit einer Verdreifachung der Speicherbandbreite und einer höheren CPU-Auslastung mit Leistungseinbußen einher RDMA Benutzer loben die Vor- und Nachteile von traditionellem GigE Vision und RDMA. 

Emergent Vision Technologies nutzt einen kopierfreien Bildübertragungsansatz, der zu einer unverzichtbaren Voraussetzung für Spitzenleistung bei der Hochgeschwindigkeitsbildgebung geworden ist. Dieser Ansatz minimiert die CPU- und Speicherbandbreite durch die Verwendung integrierter Aufteilungsfunktionen, die in aktuellen Netzwerkschnittstellenkarten verfügbar sind. Diese Animation zeigt die Zero-Copy-Speicherbandbreitennutzung eines Systems, das das optimierte GigE Vision Stream Protocol (GVSP) für die Zero-Copy-Bildübertragung verwendet. Der erste Teil der Animation zeigt, dass das System nicht optimiert ist und der Puffer in der Netzwerkkarte überläuft, während der zweite Teil den freien und zuverlässigen Datenfluss über Zero-Copy und Systemoptimierung zeigt.

Bildverarbeitungstechnologien wie Hochgeschwindigkeitskameras und Software mit hoher Auflösung tragen dazu bei, die Anforderungen höherer Durchsatzraten, verbesserter Produktqualität und höherer Erträge zu erfüllen. Hersteller werden sich weiterhin auf Bildverarbeitungssysteme als berührungslose Methode zur Teilemessung verlassen, da diese eine 100-prozentige Prüfung ermöglichen und Teile mit hoher Geschwindigkeit und einem hohen Maß an Wiederholgenauigkeit messen – einige davon können nicht einmal mit mechanischen Messgeräten gemessen werden . In Messanwendungen, bei denen Geschwindigkeit, Auflösung und Echtzeitverarbeitung von größter Bedeutung sind, können GigE Vision-Kameras von Emergent Vision Technologies zuverlässig für eine zuverlässige Bildübertragung ohne verlorene Pakete oder Frames eingesetzt werden.

Weitere Kameraoptionen finden Sie in unserem interaktives Systemdesigner-Tool.