Per chi è
Per chi produce elettronica in piccoli lotti con molti codici: da 20 a 500 schede, cambi frequenti, controllo spesso ancora a vista. Le AOI tradizionali qui costano troppo e richiedono ore di programmazione per ogni scheda nuova.
Hardware di mercato
Una stampante 3D CoreXY open source ha già quasi tutto quello che serve. Nelle architetture tipo Voron 2.4 il piano resta fermo e si muove solo il gantry: noi sostituiamo l'ugello con un gruppo ottico.
| Elemento |
Scelta |
| Meccanica |
Telaio CoreXY open source, firmware Klipper, portascheda stampato in 3D con perni di riferimento |
| Sensore |
Raspberry Pi Global Shutter Camera: l'otturatore globale non deforma l'immagine se la testa vibra |
| Ottica |
Obiettivo telecentrico C-mount 0,25×: circa 14 µm per pixel, senza parallasse sui componenti alti |
| Luce |
Anello LED programmabile pilotato da un Raspberry Pi Pico, ricette di luce salvate per ogni sessione |
| Vista d'insieme |
iPhone su supporto fisso, per identificare la scheda e controllarne l'orientamento |
La precisione non dipende dalle cinghie: ogni immagine viene riallineata alla scheda di riferimento prima di cercare difetti.
Tre architetture, un software
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Come funziona |
Quando sceglierla |
| L1 |
Ottica fissa, la scheda si muove su una tavola X/Y |
La più semplice, per il primo banco |
| L2 |
Scheda ferma, il gruppo ottico si muove su X/Y/Z |
Schede più grandi, nessun movimento della scheda |
| L3 |
Due linee nella stessa macchina che avanzano in modo indipendente: mentre la testa ispeziona una scheda, l'altra si ribalta di 180° sulla piattaforma |
Ispezione di entrambi i lati, massimo throughput |
Un modello vede, un altro decide
Il modello visuale V1 allinea la scheda, controlla presenza, posizione e polarità di ogni componente e misura quanto ogni zona si discosta dalle schede buone. È deterministico e scritto in C++.
Il modello decisionale M1 non guarda pixel. Riceve i risultati strutturati e risponde a domande tipizzate con probabilità calibrate: è un difetto reale? pass, rework, scrap o revisione? quanto è grave? Usiamo modelli System One open-weight, eseguiti su server scelti dal cliente.
Sotto la soglia di confidenza decide l'operatore. Accanto al modello resta un motore a regole: ogni nuova versione deve batterlo sulle stesse ispezioni.
Il modello M1 e il servizio OA
Sul banco un Raspberry Pi 5 fa solo ciò che ha bisogno di bassa latenza: piano dei campi, movimento, luce, scatto, invio delle immagini.
L'elaborazione pesante gira su server con GPU. Lì lavora M1, il modello di grandi dimensioni che riceve le immagini di tutte le macchine, migliora con i dati raccolti in linea e aggiorna V1, il modello più leggero che lavora vicino alle teste ottiche.
OA è il servizio di monitoraggio e allarme: mostra in tempo reale lo stato di ogni linea, la scheda in ispezione e i difetti trovati, e avvisa l'operatore quando serve una decisione.
SaaS, on premise o ibrido
Lumaspect Inspect™ si può installare in tre modi, secondo le esigenze del cliente.
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Dove girano i modelli |
Quando ha senso |
| SaaS |
Gestiti da noi, su un cloud in Svizzera o in Europa scelto insieme |
Per partire senza infrastruttura propria |
| On premise |
Su server nello stabilimento del cliente |
Quando i dati non devono uscire dall'azienda |
| Ibrido |
Acquisizione e decisioni veloci in stabilimento, M1 e OA nel cloud |
Per avere bassa latenza in linea e la potenza di calcolo dove serve |
In tutti i casi i dati e i modelli addestrati sui vostri pezzi restano vostri.
Cosa misuriamo
- Difetti mancati, separati per categoria
- Falsi allarmi per scheda e tempo richiesto all'operatore
- Tempo per configurare una scheda nuova
- Tempo totale d'ispezione
Una generica "accuratezza del 99%" dice poco: lo 0,1% di falsi allarmi su 1.000 controlli per scheda significa in media un falso allarme su ogni scheda.
Limiti dichiarati
Altezza e volume delle saldature richiedono acquisizione 3D calibrata: non fanno parte della prima versione. Prima di andare oltre facciamo un'analisi della libertà di attuazione rispetto ai brevetti esistenti.