SolVisionCaso de Estudo

Inspeção de Soldagem BGA com IA

Caso

Inspeção Precisa de Soldagem BGA

A tecnologia Ball Grid Array (BGA) é um método de embalagem preferido para chips semicondutores de alta densidade e avançados, projetada para reduzir curtos elétricos e melhorar a confiabilidade geral. Esse método utiliza uma matriz de pequenas esferas de solda na parte inferior da embalagem para criar conexões elétricas de alta densidade entre o BGA e o PCB. Os BGAs plásticos, que geralmente utilizam substratos laminados, oferecem uma solução econômica para fabricação em grande volume, especialmente em eletrônicos de consumo e outras aplicações sensíveis ao custo. No entanto, durante o processo de soldagem por refluxo, variações de temperatura podem causar deformações no PCB e no BGA, resultando em defeitos como não molhamento, sobreposição de esferas de solda, juntas de solda frias e vazios — todos os quais podem causar curtos-circuitos ou conexões enfraquecidas. A inspeção precisa é fundamental para garantir a confiabilidade e a funcionalidade do produto final.

Desafio

Alcançando Precisão na Detecção de Defeitos em Soldagem BGA

Os métodos tradicionais de inspeção óptica muitas vezes são insuficientes para verificar a qualidade da soldagem em BGAs, particularmente para a densa matriz de esferas de solda na superfície inferior. A imagem por raios X é crucial para penetrar no pacote e detectar possíveis defeitos de soldagem ocultos sob a superfície. No entanto, as imagens de raios X frequentemente sofrem com ruídos significativos de fundo e falta de contraste claro, tornando desafiador para os sistemas baseados em regras detectar defeitos com precisão e avaliar a qualidade da soldagem.

Solução

Detecção de Defeitos de Soldagem BGA com IA

A SolVision aproveita o aprendizado profundo para treinar seu modelo de IA utilizando imagens de amostras rotuladas de defeitos de soldagem, como falta de umidade e sobreposição de bolas de solda. Ao aproveitar algoritmos avançados de IA, a SolVision não só identifica esses defeitos com alta precisão, mas também acelera significativamente o processo de inspeção, garantindo um controle de qualidade mais rápido e confiável. O modelo é treinado para reconhecer defeitos sutis, mesmo em imagens de raios-X com ruído e baixo contraste, um desafio que os sistemas tradicionais de inspeção enfrentam. Isso resulta em uma detecção precisa de defeitos que melhora a confiabilidade da inspeção e minimiza os falsos positivos.