3D-Messdaten als Basis für neue KI-Anwendungen

Abweichungen erkennen, bevor sie sich durch die Fertigung ziehen – und Prozesse so regeln, dass Fehler möglichst gar nicht erst entstehen: Die Möglichkeiten der automatischen optischen Inspektion (AOI) entwickeln sich mit KI deutlich weiter. Unser Kunde Limtronik hat früh die technologische Basis geschaffen.

Seit 2011 setzt der Elektronikfertiger auf 3D-SPI-Systeme von Koh Young, seit 2013 nutzt er die daraus gewonnenen Daten für statistische Prozessanalysen. Mit der späteren Integration von 3D-AOI-Systemen entstand eine über Jahre gewachsene Basis aus realen 3D-Mess- und Prozessdaten, die heute neue KI-Anwendungen und geschlossene Regelkreise ermöglicht.

„Wir haben früh auf 3D-Messtechnik und die systematische Auswertung der daraus gewonnenen Daten gesetzt. Damals standen vor allem Qualitätssicherung und Prozessoptimierung im Fokus. Heute zeigt sich, dass wir damit gleichzeitig eine wichtige Grundlage für den Einsatz von KI geschaffen haben. Denn je verlässlicher und aussagekräftiger die Daten sind, desto mehr Aufgaben können intelligente Systeme übernehmen – bis zur automatisierten Optimierung von Fertigungsprozessen“, erklärt Gerd Ohl, Geschäftsführer der Limtronik GmbH.

Messen statt interpretieren

Koh Young setzt bei seinen Inspektionssystemen auf einen klaren technologischen Ansatz: messen statt interpretieren. Die 3D-Inspektionssysteme erfassen präzise Messwerte zu Höhe, Volumen, Fläche und Form von Lötstellen und Bauteilen. So entstehen objektive und reproduzierbare Daten, die sich statistisch auswerten und für die Optimierung von Inspektions- und Fertigungsprozessen nutzen lassen.

SmartRep ist seit 2009 Vertriebs- und Servicepartner von Koh Young und stieß bei Limtronik mit dem Konzept der 3D-Messdaten früh auf offene Ohren. Bereits 2011 investierte der Elektronikfertiger in 3D-SPI-Systeme. Seit 2013 setzt Limtronik auf SPC-Analysen, um Fertigungsprozesse statistisch auszuwerten und systematisch zu optimieren. In den 2020er-Jahren folgte die Integration von 3D-AOI-Systemen in die smarte Fertigung von Limtronik. Beim Umstieg von 2D- auf 3D-AOI-Technologie konnte Limtronik die Zahl der Pseudofehler um bis zu 70 bis 80 Prozent reduzieren.

Mit dem Einsatz von KI gewinnt diese Datenbasis zusätzlich an Bedeutung. KI-Anwendungen können auf konkrete geometrische Messwerte und statistische Prozessdaten zurückgreifen und diese nicht nur zur Fehlererkennung, sondern auch für automatisierte Entscheidungen nutzen.

„Unser Ziel ist es, Fehler möglichst gar nicht erst entstehen zu lassen – und damit Prozessstabilität und First Pass Yield nachhaltig zu erhöhen“, erklärt Gerd Ohl. Daher freut er sich über die KI-Möglichkeiten aus der Koh Young-Welt und sieht darin viel Zukunftspotenzial.

KI übernimmt Aufgaben am Reviewplatz

Ein Beispiel dafür ist Smart Review von Koh Young. Smart Review automatisiert die bisher manuelle Bewertung von AOI-Fehlermeldungen. Die KI nutzt dabei die 3D-Messdaten, filtert Pseudofehler heraus und kann ihre Erkenntnisse wieder an die Inspektion zurückgeben. Dadurch sinkt der Aufwand am Reviewplatz und gleichzeitig wird die Inspektion kontinuierlich stabiler.

Koh Young setzt dabei auf Incremental Learning. Hintergrund ist, dass eine falsche Entscheidung eines Bedieners nicht als falsches Trainingslabel in das KI-Modell gelangen soll. Neue Zuordnungen werden daher nicht ungeprüft übernommen. Die Zuverlässigkeit der Entscheidung wird berücksichtigt, bevor eine neue Verknüpfung in das autonome Bewertungsmodell eingeht.

Vom Erkennen zum Vermeiden von Fehlern

Der Koh Young Process Optimizer (KPO) geht einen Schritt weiter: Die von SPI und AOI erzeugten 3D-Messdaten werden genutzt, um den Fertigungsprozess aktiv zu optimieren. KPO analysiert Zusammenhänge zwischen einzelnen Prozessschritten und kann daraus gezielte Korrekturen für Drucker und Bestücker ableiten.

Erkennt das SPI beispielsweise systematische Abweichungen bei Volumen, Höhe oder Position der Lotdepots, kann KPO die Messwerte analysieren und entsprechende Korrekturen an den Druckprozess zurückgeben. AOI-Messdaten wiederum lassen sich nutzen, um Positionsabweichungen von Bauteilen zu erkennen und Rückschlüsse auf den Bestückprozess zu ziehen.