KI revolutioniert die Qualitätssicherung bei Leiterplatten nach dem Verzinnen
Anton Günther
KI revolutioniert die Qualitätssicherung bei Leiterplatten nach dem Verzinnen
Ein neues, KI-gestütztes Prüfsystem wird entwickelt, um die Qualitätssicherung von Leiterplatten (PCBs) zu verbessern. Forscher der Bergischen Universität Wuppertal leiten das Projekt, das darauf abzielt, Fehler nach dem Verzinnungsprozess präziser zu erkennen. Das System soll Fehlalarme reduzieren, die durch Lichtreflexionen auf unbestückten Platinen ausgelöst werden.
Das Vorhaben ist eine gemeinsame Initiative der Universität, der Pentagal Chemie und Maschinenbau GmbH sowie Jannis Pietruschka. Es wird über zwei Jahre mit 216.683 Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert. Professor Stefan Bracke, Leiter des Lehrstuhls für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalyse, fungiert als wissenschaftlicher Ansprechpartner für die Initiative.
Das neue System adressiert ein langjähriges Problem in der Leiterplattenfertigung: die Prüfung der Platinen unmittelbar nach dem Heißluftverzinnen (Hot-Air Solder Levelling, HASL). Reflektierende Oberflächen lösen häufig falsche Fehlermeldungen aus, was zuverlässige Kontrollen erschwert. Die KI-basierte Lösung behilft sich damit, Aufnahmen aus mehreren Perspektiven zu erfassen und so den Einfluss täuschender Reflexionen zu minimieren.
Anstatt auf feste Referenzmuster zurückzugreifen, nutzt das System KI-Algorithmen, um Fehler zu bewerten und vorherzusagen. Dies ermöglicht eine generalisiertere und anpassungsfähigere Erkennung. Nach erfolgreichen Tests plant Pentagal, das Prüfmodul in seine HASL-Anlagen zu integrieren. Zuvor wird der Prototyp in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen umfangreichen Zuverlässigkeitstests unterzogen.
Cashback bei deinen
Lieblingsrestaurants und Services
Kaufe Gutscheine und spare in deinen Lieblingsorten in deiner Nähe
Die Inspektion erfolgt direkt nach dem Verzinnungsschritt, noch bevor Bauteile auf den Platinen montiert werden. Bei Erfolg könnte die Technologie die Qualitätssicherung in der Leiterplattenproduktion deutlich verbessern. Die Projektergebnisse könnten zudem den Weg für breitere Anwendungen in der automatisierten Fehlererkennung innerhalb der Elektronikfertigung ebnen.
