CN116629447A - 应用于pcba产品的智能检测系统 - Google Patents

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Anhui Kafu Optoelectronic Technology Co ltd
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Abstract

本发明公开了应用于PCBA产品的智能检测系统，涉及电路板检测技术领域，包括PCBA生产模块、检测优化模块以及设备追踪模块；PCBA生产模块包括若干个生产设备，用于实现PCBA产品制造；当PCBA产品制造完成后，检测优化模块用于对若干个待检测产品进行检测系数分析，得到待检测产品的检测优化序列；产品检测模块用于根据检测吸引值GX大小对检测项目降序排列，并依次执行检测项目对待检测产品进行质量检测；提高检测效率；在生产设备的一个生产周期内，设备追踪模块用于获取带有同一设备标识的检测数据进行设备追踪分析，判断对应生产设备是否有生产不合格产品的趋势；以提醒管理人员对生产设备进行检修，提高生产效率。

Description

应用于PCBA产品的智能检测系统
技术领域
本发明涉及电路板检测技术领域，具体是应用于PCBA产品的智能检测系统。
背景技术
PCBA板(即电路板)是一种将各种细小电子元件集成化互连起来的电子部件，是电子工业中非常重要的部件之一，几乎每种电子设备都配备有，小到电子手表、计算器，大到计算机、通信电子设备，军用武器系统等。在PCBA板的生产线中，生产者需要对生产好的PCBA板进行fct测试；
然而传统人工肉眼检查十分费力，不能及时准确的判断出表面瑕疵，质检的效率难以把控，以至于当生产设备存在生产不合格产品趋势时，无法及时预警，以便对生产设备进行检修和校准；导致大量次品，生产效率低下，不利于生产；基于以上不足，本发明提出应用于PCBA产品的智能检测系统。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出应用于PCBA产品的智能检测系统。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出应用于PCBA产品的智能检测系统，包括PCBA生产模块、检测优化模块、规则设置模块、项目分析模块以及设备追踪模块；
所述PCBA生产模块包括若干个生产设备，用于实现PCBA产品制造；其中，每个PCBA产品均带有设备标识；
当PCBA产品制造完成后，所述检测优化模块用于对若干个待检测产品进行检测系数Fs分析，得到待检测产品的检测优化序列并分享至上位机；所述上位机用于根据所述检测优化序列驱动产品检测模块依次对待检测产品进行质量检测；
所述产品检测模块用于根据多个检测项目依次对待检测产品进行质量检测；具体检测步骤为：
获取检测规则内的若干个检测项目；自动从云平台内获取各个检测项目的检测吸引值GX，并根据检测吸引值GX大小对检测项目降序排列；
检测员根据检测项目的排序依次执行所述检测项目；若当前检测项目检测合格，则判断对应检测规则内的若干个检测项目是否均执行完毕；
若是，则生成合格信号和对应的检测数据；否则，执行下一检测项目；
若当前检测项目检测不合格，则生成不合格信号和对应的检测数据；产品检测模块用于将对应信号和检测数据打上时间戳并发送至上位机；
在生产设备的一个生产周期内，所述设备追踪模块用于获取产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据进行设备追踪分析，判断对应生产设备是否有生产不合格产品的趋势。
进一步地，所述检测优化模块的具体分析步骤为：
获取待检测产品对应的生产设备；自动从云平台内调取所述生产设备的生产估值Gs；统计所述生产设备的运行年限为N1；
在预设时间段内，统计所述生产设备的检修次数并标记为检修频次Z1；将最近一次检修时刻与系统当前时刻进行时间差计算得到缓冲时长Ht；利用公式Fs＝(Gs×b1)/(N1×b2+Z1×b3+Ht×b4)计算得到所述待检测产品的检测系数Fs，其中b1、b2、b3、b4为系数因子；将待检测产品按照检测系数Fs大小进行排序，得到待检测产品的检测优化序列。
进一步地，所述项目分析模块用于根据上位机存储的带有时间戳的检测数据对各检测项目进行检测吸引值GX分析，具体分析过程如下：
根据时间戳，获取系统当前时间前三十天的检测数据，并获取检测数据中对应的检测项目；其中一个检测数据可以包含多个检测项目；
针对某个检测项目，统计所述检测项目的执行总次数为Zt，将所述检测项目的不合格占比标记为Ds；将每个不合格信号的出现时刻标记为Gj，j＝1，…，m，Gm表示最后一个不合格信号的出现时刻；
利用公式获取得到不合格信号对应的时效值DGj；其中T0表示为系统当前时间；将所有不合格信号对应的时效值进行求和得到时效总值，并标记为DZ；利用公式GX＝Zt×a1+Ds×a2+DZ×a3计算得到所述检测项目的检测吸引值GX；所述项目分析模块用于将各个检测项目的检测吸引值GX反馈至云平台存储。
进一步地，该系统还包括设备评估模块；所述设备评估模块用于采集各个生产设备的周期生产数据并进行生产估值Gs分析；具体分析步骤为：
获取各个生产设备的周期生产数据；所述周期生产数据包括生产开始时刻、生产结束时刻、耗电量、产品数量以及产品合格率；
针对任意一台生产设备，在预设时间段内，统计所述生产设备的生产次数为C1；将每个周期生产数据中的生产时长、耗电量、产品数量以及产品合格率依次标记为Ti、Di、Li以及Gi；利用公式CNi＝(Li×g1+Gi×g2)/(Ti×g3+Di×g4)计算得到所述生产设备的产能值CNi；其中g1、g2、g3、g4为系数因子；将产能值CNi与预设产能阈值相比较；
统计CNi大于预设产能阈值的次数占比为Zb；当CNi大于预设产能阈值时，获取CNi与预设产能阈值的差值并求和得到超产总值CH；
利用公式Gs＝f×C1×(Zb×g5+CH×g6)计算得到所述生产设备的生产估值Gs，其中g5、g6为系数因子；f为预设均衡因子；所述设备评估模块用于将各个生产设备的生产估值Gs打上时间戳并存储至云平台。
进一步地，所述规则设置模块用于检测员上传检测规则至上位机；检测规则携带有若干个检测项目；每个检测项目均对应一项质量问题；所述质量问题包括漏贴、翻贴、错贴、侧贴、多贴、锡珠、断锡、少锡以及虚焊；所述上位机用于将检测规则分发至产品检测模块。
进一步地，所述设备追踪模块的具体分析步骤如下：
采集产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据，检测数据携带有合格信号和不合格信号；当监测到不合格信号时，自动倒计数，倒计数为D1，D1为预设值；每采集一个检测数据，则倒计数减一；
在倒计数阶段，若不合格信号的出现次数达到预设第一数量或者预定比例或者连续不合格信号的出现次数达到预设第二数量时，确定对应设备存在生产不合格产品的趋势，生成设备异常信号；
所述设备追踪模块用于将设备异常信号发送至上位机，所述上位机接收到设备异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并控制对应生产设备进入待机模式，以提醒管理人员对所述生产设备进行检修。
进一步地，所述设备追踪模块还包括：在倒计数阶段继续对不合格信号进行监测，若监测到新的不合格信号，则倒计数自动归为原值，重新按照D1进行倒计数；否则，倒计数归零，停止计数。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中所述PCBA生产模块包括若干个生产设备，用于实现PCBA产品制造；所述设备评估模块用于采集各个生产设备的周期生产数据并进行生产估值Gs分析；当PCBA产品制造完成后，所述检测优化模块用于对若干个待检测产品进行检测系数Fs分析，得到待检测产品的检测优化序列；所述上位机用于根据所述检测优化序列驱动产品检测模块依次对待检测产品进行质量检测；提高检测效率；
2、本发明中所述规则设置模块用于检测员上传检测规则至上位机；所述检测规则携带有若干个检测项目；所述产品检测模块用于根据多个检测项目依次对待检测产品进行质量检测，自动从云平台内获取各个检测项目的检测吸引值GX，并根据检测吸引值GX大小对检测项目降序排列；检测员根据检测项目的排序依次执行所述检测项目，提高检测效率；
3、在生产设备的一个生产周期内，所述设备追踪模块用于获取产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据进行设备追踪分析，判断对应生产设备是否有生产不合格产品的趋势，以提醒管理人员对所述生产设备进行检修，提高生产效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明应用于PCBA产品的智能检测系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，应用于PCBA产品的智能检测系统，包括PCBA生产模块、设备评估模块、云平台、上位机、检测优化模块、产品检测模块、规则设置模块、项目分析模块、设备追踪模块以及报警模块；
PCBA生产模块包括若干个生产设备，用于实现PCBA产品制造；其中，每个PCBA产品均带有设备标识；
设备评估模块用于采集各个生产设备的周期生产数据并进行生产估值Gs分析，具体分析步骤为：
获取各个生产设备的周期生产数据；周期生产数据包括生产开始时刻、生产结束时刻、耗电量、产品数量以及产品合格率；
针对任意一台生产设备，在预设时间段内，统计生产设备的生产次数为C1；将每个周期生产数据中的生产时长、耗电量、产品数量以及产品合格率依次标记为Ti、Di、Li以及Gi；
利用公式CNi＝(Li×g1+Gi×g2)/(Ti×g3+Di×g4)计算得到生产设备的产能值CNi；其中g1、g2、g3、g4为系数因子；
将产能值CNi与预设产能阈值相比较；统计CNi大于预设产能阈值的次数占比为Zb；当CNi大于预设产能阈值时，获取CNi与预设产能阈值的差值并求和得到超产总值CH；
利用公式Gs＝f×C1×(Zb×g5+CH×g6)计算得到生产设备的生产估值Gs，其中g5、g6为系数因子；f为预设均衡因子；设备评估模块用于将各个生产设备的生产估值Gs打上时间戳并存储至云平台；
当PCBA产品制造完成后，检测优化模块用于对若干个待检测产品进行检测系数Fs分析，得到待检测产品的检测优化序列，具体步骤为：
获取待检测产品对应的生产设备；自动从云平台内调取生产设备的生产估值Gs；统计生产设备的运行年限为N1；
在预设时间段内，统计生产设备的检修次数并标记为检修频次Z1；将最近一次检修时刻与系统当前时刻进行时间差计算得到缓冲时长Ht；利用公式Fs＝(Gs×b1)/(N1×b2+Z1×b3+Ht×b4)计算得到待检测产品的检测系数Fs，其中b1、b2、b3、b4为系数因子；
将待检测产品按照检测系数Fs大小进行排序，得到待检测产品的检测优化序列；检测优化模块用于将检测优化序列分享至上位机；上位机用于根据检测优化序列驱动产品检测模块依次对待检测产品进行质量检测；
规则设置模块用于检测员上传检测规则至上位机；检测规则携带有若干个检测项目；每个检测项目均对应一项质量问题；质量问题包括漏贴、翻贴、错贴、侧贴、多贴、锡珠、断锡、少锡、虚焊等；
上位机用于将检测规则分发至产品检测模块；产品检测模块用于根据多个检测项目依次对待检测产品进行质量检测；具体检测步骤为：
获取检测规则内的若干个检测项目；自动从云平台内获取各个检测项目的检测吸引值GX，并根据检测吸引值GX大小对检测项目降序排列；
检测员根据检测项目的排序依次执行检测项目；若当前检测项目检测合格，则判断对应检测规则内的若干个检测项目是否均执行完毕；若是，则生成合格信号和对应的检测数据；否则，执行下一检测项目；
若当前检测项目检测不合格，则生成不合格信号和对应的检测数据；
产品检测模块用于将对应的信号和检测数据打上时间戳并发送至上位机；上位机负责检测数据的展示、存储及上传至云平台；
项目分析模块与上位机相连接，用于根据上位机存储的带有时间戳的检测数据对各检测项目进行检测吸引值GX分析，具体分析过程如下：
根据时间戳，获取系统当前时间前三十天的检测数据，并获取检测数据中对应的检测项目；其中一个检测数据可以包含多个检测项目；
针对某个检测项目，统计检测项目的执行总次数为Zt，将检测项目的不合格占比标记为Ds；将每个不合格信号的出现时刻标记为Gj，j＝1，…，m，Gm表示最后一个不合格信号的出现时刻；
利用公式获取得到不合格信号对应的时效值DGj；其中T0表示为系统当前时间；将所有不合格信号对应的时效值进行求和得到时效总值，并标记为DZ；
将执行总次数、不合格占比以及时效总值进行归一化处理并取其数值；利用公式GX＝Zt×a1+Ds×a2+DZ×a3计算得到检测项目的检测吸引值GX；项目分析模块用于将各个检测项目的检测吸引值GX反馈至云平台存储；
在生产设备的一个生产周期内，设备追踪模块用于获取产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据进行设备追踪分析，判断对应生产设备是否有生产不合格产品的趋势，具体分析步骤如下：
采集产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据，检测数据携带有合格信号和不合格信号；当监测到不合格信号时，自动倒计数，倒计数为D1，D1为预设值；例如D1取值10；每采集一个检测数据，则倒计数减一；
在倒计数阶段继续对不合格信号进行监测，若监测到新的不合格信号，则倒计数自动归为原值，重新按照D1进行倒计数；否则，倒计数归零，停止计数；
在倒计数阶段，若不合格信号的出现次数达到预设第一数量或者预定比例或者连续不合格信号的出现次数达到预设第二数量时，确定对应设备存在生产不合格产品的趋势，生成设备异常信号；
设备追踪模块用于将设备异常信号发送至上位机，上位机接收到设备异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并控制对应生产设备进入待机模式，以提醒管理人员对生产设备进行检修，提高生产效率。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
应用于PCBA产品的智能检测系统，在工作时，PCBA生产模块包括若干个生产设备，用于实现PCBA产品制造；设备评估模块用于采集各个生产设备的周期生产数据并进行生产估值Gs分析；当PCBA产品制造完成后，检测优化模块用于对若干个待检测产品进行检测系数Fs分析，得到待检测产品的检测优化序列；上位机用于根据检测优化序列驱动产品检测模块依次对待检测产品进行质量检测；提高检测效率；
规则设置模块用于检测员上传检测规则至上位机；检测规则携带有若干个检测项目；产品检测模块用于根据多个检测项目依次对待检测产品进行质量检测，自动从云平台内获取各个检测项目的检测吸引值GX，并根据检测吸引值GX大小对检测项目降序排列；检测员根据检测项目的排序依次执行检测项目，提高检测效率；在生产设备的一个生产周期内，设备追踪模块用于获取产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据进行设备追踪分析，判断对应生产设备是否有生产不合格产品的趋势，以提醒管理人员对生产设备进行检修，提高生产效率。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.应用于PCBA产品的智能检测系统，其特征在于，包括PCBA生产模块、检测优化模块、规则设置模块、项目分析模块以及设备追踪模块；
所述PCBA生产模块包括若干个生产设备，用于实现PCBA产品制造；其中，每个PCBA产品均带有设备标识；
当PCBA产品制造完成后，所述检测优化模块用于对若干个待检测产品进行检测系数Fs分析，得到待检测产品的检测优化序列并分享至上位机；
所述上位机用于根据所述检测优化序列驱动产品检测模块依次对待检测产品进行质量检测；所述产品检测模块用于根据多个检测项目依次对待检测产品进行质量检测；具体检测步骤为：
获取检测规则内的若干个检测项目；自动从云平台内获取各个检测项目的检测吸引值GX，并根据检测吸引值GX大小对检测项目降序排列；
检测员根据检测项目的排序依次执行所述检测项目；若当前检测项目检测合格，则判断对应检测规则内的若干个检测项目是否均执行完毕；
若是，则生成合格信号和对应的检测数据；否则，执行下一检测项目；
若当前检测项目检测不合格，则生成不合格信号和对应的检测数据；产品检测模块用于将对应信号和检测数据打上时间戳并发送至上位机；
在生产设备的一个生产周期内，所述设备追踪模块用于获取产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据进行设备追踪分析，判断对应生产设备是否有生产不合格产品的趋势。
2.根据权利要求1所述的应用于PCBA产品的智能检测系统，其特征在于，所述检测优化模块的具体分析步骤为：
获取待检测产品对应的生产设备；自动从云平台内调取所述生产设备的生产估值Gs；统计所述生产设备的运行年限为N1；
在预设时间段内，统计所述生产设备的检修次数并标记为检修频次Z1；将最近一次检修时刻与系统当前时刻进行时间差计算得到缓冲时长Ht；
利用公式Fs＝(Gs×b1)/(N1×b2+Z1×b3+Ht×b4)计算得到所述待检测产品的检测系数Fs，其中b1、b2、b3、b4为系数因子；将待检测产品按照检测系数Fs大小进行排序，得到待检测产品的检测优化序列。
3.根据权利要求1所述的应用于PCBA产品的智能检测系统，其特征在于，所述项目分析模块用于根据上位机存储的带有时间戳的检测数据对各检测项目进行检测吸引值GX分析，具体分析过程如下：
根据时间戳，获取系统当前时间前三十天的检测数据，并获取检测数据中对应的检测项目；其中一个检测数据包含多个检测项目；
针对某个检测项目，统计所述检测项目的执行总次数为Zt，将所述检测项目的不合格占比标记为Ds；将每个不合格信号的出现时刻标记为Gj，j＝1，…，m，Gm表示最后一个不合格信号的出现时刻；
利用公式获取得到不合格信号对应的时效值DGj；其中T0表示为系统当前时间；将所有不合格信号对应的时效值进行求和得到时效总值，并标记为DZ；利用公式GX＝Zt×a1+Ds×a2+DZ×a3计算得到所述检测项目的检测吸引值GX；所述项目分析模块用于将各个检测项目的检测吸引值GX反馈至云平台存储。
4.根据权利要求2所述的应用于PCBA产品的智能检测系统，其特征在于，该系统还包括设备评估模块；所述设备评估模块用于采集各个生产设备的周期生产数据并进行生产估值Gs分析；具体分析步骤为：
获取各个生产设备的周期生产数据；所述周期生产数据包括生产开始时刻、生产结束时刻、耗电量、产品数量以及产品合格率；
针对任意一台生产设备，在预设时间段内，统计所述生产设备的生产次数为C1；将每个周期生产数据中的生产时长、耗电量、产品数量以及产品合格率依次标记为Ti、Di、Li以及Gi；利用公式CNi＝(Li×g1+Gi×g2)/(Ti×g3+Di×g4)计算得到所述生产设备的产能值CNi；其中g1、g2、g3、g4为系数因子；将产能值CNi与预设产能阈值相比较；
统计CNi大于预设产能阈值的次数占比为Zb；当CNi大于预设产能阈值时，获取CNi与预设产能阈值的差值并求和得到超产总值CH；
利用公式Gs＝f×C1×(Zb×g5+CH×g6)计算得到所述生产设备的生产估值Gs，其中g5、g6为系数因子；f为预设均衡因子；所述设备评估模块用于将各个生产设备的生产估值Gs打上时间戳并存储至云平台。
5.根据权利要求1所述的应用于PCBA产品的智能检测系统，其特征在于，所述规则设置模块用于检测员上传检测规则至上位机；检测规则携带有若干个检测项目；每个检测项目均对应一项质量问题；所述质量问题包括漏贴、翻贴、错贴、侧贴、多贴、锡珠、断锡、少锡以及虚焊；所述上位机用于将检测规则分发至产品检测模块。
6.根据权利要求1所述的应用于PCBA产品的智能检测系统，其特征在于，所述设备追踪模块的具体分析步骤如下：
采集产品检测模块生成的带有同一设备标识的检测数据，检测数据携带有合格信号和不合格信号；当监测到不合格信号时，自动倒计数，倒计数为D1，D1为预设值；每采集一个检测数据，则倒计数减一；
在倒计数阶段，若不合格信号的出现次数达到预设第一数量或者预定比例或者连续不合格信号的出现次数达到预设第二数量时，确定对应设备存在生产不合格产品的趋势，生成设备异常信号；
所述设备追踪模块用于将设备异常信号发送至上位机，所述上位机接收到设备异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并控制对应生产设备进入待机模式，以提醒管理人员对所述生产设备进行检修。
7.根据权利要求6所述的应用于PCBA产品的智能检测系统，其特征在于，所述设备追踪模块还包括：在倒计数阶段继续对不合格信号进行监测，若监测到新的不合格信号，则倒计数自动归为原值，重新按照D1进行倒计数；否则，倒计数归零，停止计数。
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