IMPLEMENTACIÓN DE VISIÓN MÁQUINA PARA METROLOGÍA EN PROCESO

Podría decirse que una de las tareas más desafiantes para la inspección automatizada es la medición de precisión de las características de las piezas en línea y durante el proceso, que cubre el 100% de la producción del producto. Si bien el término metrología se utiliza a menudo en el contexto de la medición fuera de línea de sólo una pequeña muestra estadística de producto, máquina vision se ha implementado con éxito para mediciones similares durante el proceso de fabricación. Una de las aplicaciones metrológicas más comunes para la visión artificial en el control de calidad es, por ejemplo, la medición. Debido a que los sistemas de visión miden piezas dentro de una milésima de pulgada, la tecnología se puede utilizar para muchas aplicaciones tradicionalmente manejadas mediante medición por contacto.

Existen innumerables desafíos en la implementación de mediciones sin contacto durante la producción, incluida la superación de la variación en la presentación de las piezas y la implementación de una iluminación adecuada. Sin embargo, una clave para el éxito en metrología utilizando visión artificial es la especificación adecuada de la resolución espacial de la imagen necesaria para lograr confiabilidad y repetibilidad de medición en relación con el rango de tolerancia de medición deseado. En muchos de los entornos de fabricación actuales, las tolerancias de piezas o conjuntos pueden alcanzar fácilmente el nivel de micras. 

En una aplicación de medición típica, se monta una cámara de visión artificial encima o al costado de una pieza donde captura imágenes de la pieza que se va a medir cuando ingresa al campo de visión. Luego, la imagen se analiza utilizando herramientas de software de medición que calculan distancias entre diferentes puntos de la imagen. Basándose en estos cálculos, el sistema de visión artificial determina si las dimensiones de la pieza están dentro de la tolerancia. Si las dimensiones quedan fuera de esa tolerancia, el sistema de visión envía una señal de falla a un controlador como un PLC, que a su vez activa un mecanismo de rechazo para expulsar el producto de la línea. 

Si bien la aplicación de la visión artificial para la medición y la metrología no es nueva, los avances tecnológicos han permitido una mayor precisión y una medición más exacta que nunca, incluso de piezas o características diminutas. Esto incluye la introducción de mayor resolución y mayor velocidad. cámaras de visión artificial como los de Emergent Vision Technologies, que se ofrecen en modelos 5GigE, 10GigE, 25GigE y 100GigE que pueden ofrecer la precisión y velocidad necesarias para las aplicaciones modernas de metrología de visión artificial. Además de que nuestras cámaras están disponibles en una amplia gama de resoluciones y velocidades de fotogramas para distintas necesidades de aplicaciones, todos los modelos admiten una resolución optimizada. GigE Vision Enfoque de protocolo de transmisión (GVSP). Esto significa que todas las cámaras Emergent ofrecen capacidades de transferencia de imágenes sin copia y pérdida de datos, lo que garantiza una transferencia de imágenes eficiente con una sobrecarga mínima de CPU, lo cual es crucial para el procesamiento en tiempo real.

La metrología se define como el estudio científico de la medición. Esta es una disciplina que surge de la mano de los avances científicos y tecnológicos. La metrología tiene tres facetas clave:

1. La definición de unidades de medida plenamente aceptadas a nivel internacional. El metro es un ejemplo de una unidad de medida bien conocida.
2. El reconocimiento de unidades de medida mediante el uso de medios científicos. Un ejemplo es la realización del contador mediante el uso de un láser. Un distanciómetro láser mide el tiempo que tarda un pulso de luz láser en reflejarse en un objetivo y devolverse al emisor original. Esto se conoce como el "Tiempo de vuelo" principio, y el método se conoce como medición de “tiempo de vuelo” o “pulso”. La distancia entre el medidor y el objetivo está dada por D = ct/2, en la que c = la velocidad de la luz y t es igual a la cantidad de tiempo que tarda el viaje de ida y vuelta entre el medidor y el objetivo. 
3. Establecer cadenas de trazabilidad mediante la determinación y documentación del valor y la precisión de una medición y la difusión de ese conocimiento; por ejemplo, la relación documentada entre el tornillo micrométrico en un taller de ingeniería de precisión y un laboratorio primario para metrología de longitud óptica.

La metrología en proceso se define como un sistema de control de retroalimentación, para el seguimiento en tiempo real de los datos en producción, utilizando sensores y actuadores inteligentes. Toma el El proyecto del Reactor Experimental Termonuclear Internacional (ITER), un megaproyecto de investigación de ingeniería nuclear y fusión, es un ejemplo destacado. Este programa pretende crear energía, a través de a proceso de fusión que será similar al de nuestro sol.

Para garantizar el rendimiento necesario, se han definido tolerancias dimensionales exigentes para las bobinas de campo toroidal (TF) del ITER. El proceso se dividió en las siguientes etapas: 

• Recepción de las piezas.
• Inserción del paquete de bobinado (WP) en las cajas de bobinas (CC)
• Soldadura de cierre
• Relleno de huecos
• Mecanizado final 

Durante cada una de las etapas productivas se realizaron inspecciones metrológicas para revisar el cumplimiento de los siguientes requisitos definidos: 

1. Medición de marcador fiduciario de al menos dos marcadores en un componente montado en superficie.
2. Análisis de las deficiencias identificar y evaluar las brechas entre su desempeño real y su desempeño potencial deseado para que se puedan desarrollar planes y estrategias para llenar esas brechas.
3. Ajuste de prototipos virtuales que Requieren herramientas de simulación, que se utilizarán para evaluar la funcionalidad del circuito antes de crear el prototipo.

Análisis de la distorsión de la soldadura, que se refiere a un cambio en la forma o tamaño de un estructura soldada.

Actualmente, las cámaras de visión artificial se utilizan en una gama cada vez más amplia de aplicaciones de inspección y automatización. Las innovaciones en velocidad y resolución han abierto la puerta a nuevas oportunidades cuando se trata de lograr una mayor productividad, una mejor calidad, un control de seguridad e impulsar la eficiencia general en medio de una persistente escasez de mano de obra, e impulsar los ingresos en un escenario de fabricación altamente competitivo. 

Los fabricantes pueden optar por la medición basada en visión artificial por diversas razones, incluida la velocidad. Con la medición por contacto, no es posible seguir el ritmo de las líneas de producción de alto rendimiento porque las mediciones generalmente se realizan mediante auditoría. Los sistemas de visión artificial, por otro lado, funcionan a las altas velocidades necesarias para las líneas de producción actuales. Diseñados para una inspección 100% en línea, los sistemas de visión artificial pueden realizar miles de mediciones por minuto. Además, la medición basada en visión no requiere contacto con las piezas que se están midiendo, lo que evita daños a las piezas y elimina el mantenimiento asociado con el desgaste de las superficies de medición mecánica. 

Ya sea que un cliente solicite velocidades más rápidas para aumentar el rendimiento o una resolución más alta para la medición precisa de piezas o características extremadamente pequeñas, Emergent Vision Technologies ofrece un conjunto completo de opciones de cámaras GigE Vision que ofrecen transferencia de imágenes sin copia y sin pérdida de datos. capacidades. Las cámaras de nuestras series 5GigE Eros y 10GigE HR, por ejemplo, aprovechan los siguientes sensores de imagen Sony Pregius S CMOS: 

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

La serie 25GigE Bolt también aprovecha el IMX5.1 de 537MP en su HB-5000-SB (269 fps), 8.1MP IMX536 en su HB-8000-SB (201 fps), 12.3MP IMX535 en su HB-12000-SB (192 fps), 20.28MP IMX531 en su HB-20000-SB, y el IMX24.47 de 530MP en su HB-25000-SB (98 fps). Además, si bien no todas las aplicaciones pueden requerir velocidades ultraaltas o una resolución de más de 100 MP, Emergent ofrece los siguientes modelos: 

• Perno 25GigE HB-127-S: Sony IMX127.7 de 661 MP, 17 fps
• 100 GigE Zenith HZ-10000-G: GSPRINT10 de 4510MP Gpíxeles, 1000fps
• 100 GigE Zenith HZ-21000-G: GSPRINT21 de 4521MP Gpíxeles, 542fps
• 100 GigE Zenith HZ-100-G: 103.7 MP Gpíxeles GMAX32103, 24 fps

Ejemplos de casos de uso para metrología en la fabricación incluyen:

Fabricante de semiconductores KLA tiene un sistema de inspección y metrología de obleas que es ideal para el envasado avanzado a nivel de obleas. Esta capacidad también puede proporcionar a los fabricantes de circuitos integrados (CI) los datos necesarios para aumentar sus rendimientos a través de la trazabilidad dentro del complejo proceso de fabricación general. CIRCL del ELKTM La plataforma es una plataforma de inspección de obleas adaptable y que cubre toda la superficie; Su sistema de inspección de obleas con diseño frontal se utiliza generalmente para la inspección de macrodefectos en línea de alto rendimiento. El sistema mide e inspecciona simultáneamente, lo que ayuda clientes reconocer y resolver excursiones a medida que ocurren.

La CDU mide la cantidad de variación del ancho de línea con respecto al promedio y generalmente se define matemáticamente como 3 veces la desviación estándar de muestra corregida de un grupo de medidas de ancho de línea. Wafer CDU es un parámetro importante que describirá el desempeño del control del proceso de litografía. Dentro del marco del patrón cuádruple autoalineado (SAQP), la CDU final y el paso del tono (la variación del tono entre características) están estrechamente relacionados con el perfil y la CDU de la deposición del espaciador.

Para mejorar la CDU de obleas, los litógrafos deben conocer cuantitativamente las contribuciones de los factores dependientes del disparo y de los factores dependientes de la oblea, respectivamente. La CDU de oblea general generalmente se puede dividir en dos partes, uniformidad entre disparos o uniformidad entre campos y uniformidad dentro de los disparos o uniformidad intracampo. La forma de calcular la uniformidad dentro del campo es calcular la variación del ancho de línea a lo largo del tiro promediando cada punto de datos sobre los tiros diferentes. 

El método para calcular la uniformidad entre campos puede ser diferente. Un método calcula la variación del ancho de línea a través de la oblea mientras se deduce cada punto de datos del componente intracampo. El otro método consiste en calcular la variación del ancho de línea, entre diferentes tomas, para cada ubicación de la toma y luego promediar los resultados en todas las ubicaciones. Al comparar los resultados de la CDU calculados por los dos métodos estadísticos, se descubrió que las diferencias eran más significativas cuando la muestra era pequeña. Además, los datos medidos en las obleas se utilizan para ilustrar con precisión las diferencias.

KLA también cuenta con una amplia cartera de soluciones de control de procesos para la fabricación de placas de circuito impreso, incluido un sistema de inspección óptica (AOI) totalmente automatizado que proporciona sistemas avanzados de inspección de defectos y metrología de paneles para mediciones 2D y 3D. Los sistemas AOI como este ayudan a los fabricantes de PCB y sustratos de circuitos integrados a encontrar, clasificar e identificar defectos en todas las clases de placas de PC.

Se pueden implementar sistemas de metrología por visión artificial para la inspección de placas de circuito impreso.

KLA cuenta con sistemas de metrología multimodo que permiten una amplia variedad de aplicaciones de medición para paneles de prueba y en línea. El resultado de la información crítica de inspección y metrología se ve mejorado por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Esto permite a los ingenieros detectar, resolver y monitorear las desviaciones críticas del rendimiento, lo que conduce a mayores rendimientos de producción y una rampa de rendimiento más rápida.

Para todas sus cámaras, Emergent aprovecha un enfoque GigE Vision optimizado y una infraestructura Ethernet para una adquisición y transferencia de datos confiable y sólida, con el mejor rendimiento de su clase en lugar de depender de interfaces y placas de adquisición de imágenes patentadas o punto a punto. Emergent admite tecnologías de transferencia directa como las de NVIDIA GPUDirect, que permite la transferencia de imágenes directamente a la memoria de la GPU. La tecnología mitiga el impacto de grandes transferencias de datos en la CPU y la memoria del sistema y, en su lugar, utiliza una capacidad de GPU más potente para el procesamiento de datos, al tiempo que mantiene la compatibilidad con el estándar GigE Vision y la interoperabilidad con software y periféricos compatibles.

Dentro de GigE Vision, uno de los problemas que ha llevado al uso del Protocolo de control de transmisión (TCP) o acceso remoto directo a memoria (RDMA) y RDMA sobre Ethernet convergente (RoCE) es la necesidad de diseccionar los paquetes Ethernet en el receptor para proporcionar la datos de imagen a la aplicación en forma contigua, lo que requiere dividir los encabezados de los paquetes Ethernet. Hacerlo es posible usando software, pero tiene un costo de rendimiento con el triple de ancho de banda de memoria y una mayor utilización de la CPU, que es algo que RDMA Los usuarios promocionan cuando discuten los pros y los contras de GigE Vision y RDMA tradicionales. 

Emergent Vision Technologies aprovecha un enfoque de transferencia de imágenes sin copia, que se ha convertido en un requisito imprescindible para obtener el máximo rendimiento en imágenes de alta velocidad. Este enfoque minimiza el ancho de banda de la CPU y la memoria mediante el uso de funciones de división integradas disponibles en las tarjetas de interfaz de red actuales. Esta animación muestra los usos del ancho de banda de la memoria de copia cero de un sistema que utiliza el GigE Vision Stream Protocol (GVSP) optimizado para la transferencia de imágenes de copia cero. La primera parte de la animación muestra que el sistema no está optimizado y el buffer en la NIC se desborda, mientras que la segunda parte muestra que los datos fluyen libre y confiablemente a través de copia cero y optimización del sistema.

La tecnología de visión artificial, como las cámaras y el software de alta velocidad y alta resolución, ayudan a satisfacer las demandas de mayores tasas de rendimiento, mejor calidad del producto y mayores rendimientos. Los fabricantes seguirán confiando en los sistemas de visión artificial como método sin contacto para medir piezas debido a su capacidad de proporcionar una inspección del 100%, midiendo piezas a altas velocidades con un alto grado de repetibilidad, algunas de las cuales ni siquiera pueden medirse utilizando calibres mecánicos. . En aplicaciones de metrología donde la velocidad, la resolución y el procesamiento en tiempo real son primordiales, las cámaras GigE Vision de Emergent Vision Technologies se pueden implementar de manera confiable para una transmisión de imágenes confiable sin pérdida de paquetes o fotogramas.

Para opciones de cámara adicionales, consulte nuestra herramienta de diseño de sistemas interactivos.