KR20220079948A - 선형 모델링 및 최적화를 사용한 자동화된 액체 접착제 분배 - Google Patents

선형 모델링 및 최적화를 사용한 자동화된 액체 접착제 분배 Download PDF

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Abstract

방법은, 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 제조 환경 내의 로봇에 의해, 목표 복합 분배 경로를 나타내는 액체 접착제의 하나 이상의 선형 비드들을 기판의 표면 상으로 분배하는 단계 - 선형 비드들은 종축을 따라 연장되고 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 종축을 가로지르는 비드 형상을 가짐 -; 및 제조 환경 내에 위치된 측정 디바이스에 의한 1차원 스캔을 통해, 선형 비드들의 종축을 따른 복수의 별개의 위치들에서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하는 단계를 포함한다.

Description

선형 모델링 및 최적화를 사용한 자동화된 액체 접착제 분배
본 개시는 액체 접착제 분배의 분야에 관한 것이다.
액체 접착제는 의료 디바이스, 소비자 전자장치, 자동차, 항공우주, 및 기타 다수를 포함하는 산업들에서 사용된다. 재료에 접착제를 분배 및 적용하기 위해 다양한 기계들 및 시스템들이 사용되어 왔다.
설명된 시스템들 및 기술들은 주어진 자동화된 액체 접착제 분배 공정에 대한 산출 접착제 비드 형상을 측정하고, 이를 목표 비드 형상과 비교하고, 안정적이고 제어된 공정을 달성하기 위해 변경될 제어가능한 공정 파라미터들을 자동으로 식별하는 데 사용될 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 자동화된 액체 접착제 분배는 기판에 대한 액체 접착제의 적용을 포함한다. 자동화된 액체 접착제 분배 공정은 초기 공정 파라미터들을 설정하고 공정 파라미터들을 제어할 뿐만 아니라, 제어불가능한 공정 조건들을 식별하고 수정하는 것을 필요로 할 수 있다. 추가적으로, 일부 자동화된 액체 접착제 분배 공정들은 복합 분배 경로들을 필요로 할 수 있다.
일부 예들에서, 설명된 시스템들 및 기술들은 제어가능한 공정 파라미터들 및 산출 비드 형상과 연관된 반응 곡선을 자동으로 생성하기 위해 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 설명된 시스템들 및 기술은 관련 공정 파라미터들을 통합하는 선형 분배 경로를 갖는 임의의 또는 복합 분배 경로들을 표현하는 데 사용될 수 있으며, 이는 비드 형상의 평가, 복합 경로들에 대한 접착제 비드 형상의 예측을 가능하게 하고, 감소된 복잡성 및 컴퓨팅 자원으로 공정 파라미터들의 최적화를 용이하게 한다.
일부 예들에서, 본 개시는, 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여, 액체 접착제의 비드를 기판의 표면 상으로 분배하도록 제조 환경 내의 로봇을 제어하는 단계를 포함하는 방법을 설명하며, 비드는 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 비드 형상을 갖는다. 본 방법은 또한, 제조 환경 내에 위치된 휴대용 측정 디바이스에 의해, 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하는 단계를 포함한다. 본 방법은 또한, 휴대용 측정 디바이스의 프로세서를 이용해, 액체 접착제의 기준 비드의 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터를 정의하는 액체 접착제의 하나 이상의 반응 표면 프로파일들에 액세스하는 단계를 포함한다. 본 방법은 또한, 프로세서에 의해, 비드 형상을 기준 비드 형상과 비교하는 단계를 포함한다. 본 방법은 또한, 비드 형상이 기준 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 프로세서에 의해, 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초하여, 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터를 결정하는 단계를 포함하며, 여기서 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터는 로봇이 기준 비드 형상을 갖는 제2 비드를 분배하게 하도록 구성된다.
일부 예들에서, 본 개시는 제조 환경 내의 로봇, 제조 환경 내의 휴대용 측정 디바이스, 및 휴대용 측정 디바이스의 프로세서를 포함하는 시스템을 설명한다. 로봇은 액체 접착제의 비드를 기판의 표면 상으로 분배하도록 구성되며, 비드는 로봇의 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 비드 형상을 갖는다. 휴대용 측정 디바이스는 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된다. 프로세서는 액체 접착제의 기준 비드의 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터를 정의하는 액체 접착제의 하나 이상의 반응 표면 프로파일들에 액세스하고; 비드 형상을 기준 비드 형상과 비교하고; 비드 형상이 기준 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초하여, 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터를 결정하도록 구성되며, 여기서 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터는 로봇이 기준 비드 형상을 갖는 제2 비드를 분배하게 하도록 구성된다.
일부 예들에서, 본 개시는 관리 시스템 내의 로봇, 관리 시스템 내의 측정 디바이스, 로봇 및 측정 디바이스에 통신가능하게 결합된 제1 프로세서, 제조 현장 내의 제2 로봇, 제조 현장 내의 휴대용 측정 디바이스, 및 휴대용 측정 디바이스의 제2 프로세서를 포함하는 시스템을 설명한다. 로봇은 액체 접착제의 비드를 기판의 표면 상으로 분배하도록 구성되며, 비드는 로봇의 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 비드 형상을 갖는다. 측정 디바이스는 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된다. 제1 프로세서는, 비드 형상 및 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초하여, 액체 접착제의 반응 표면 프로파일을 결정하도록 구성되며, 여기서 반응 표면 프로파일은 비드 형상과 적어도 하나의 공정 파라미터 사이의 관계를 정의한다. 제2 프로세서는 액체 접착제의 제2 비드를 제2 기판의 표면 상으로 분배하도록 구성되며, 비드는 제2 로봇의 적어도 하나의 제2 공정 파라미터에 기초한 제2 비드 형상을 갖는다. 휴대용 측정 디바이스는 제2 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된다. 제2 프로세서는, 프로세서로부터, 반응 표면 프로파일을 수신하고; 제2 비드 형상을 비드 형상과 비교하고; 제2 비드 형상이 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초하여, 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터를 결정하도록 구성되며, 여기서 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터는 제2 로봇이 비드 형상을 갖는 제3 비드를 분배하게 하도록 구성된다.
일부 예들에서, 본 개시는, 제조 환경 내의 로봇에 의해 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여, 목표 복합 분배 경로를 나타내는 액체 접착제의 하나 이상의 선형 비드들을 기판의 표면 상으로 분배하는 단계를 포함하는 방법을 설명하며, 선형 비드들은 종축을 따라 연장되고 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 종축을 가로지르는 비드 형상을 갖는다. 본 방법은 또한, 제조 환경 내에 위치된 측정 디바이스에 의한 1차원 스캔을 통해, 선형 비드들의 종축을 따른 복수의 별개의 위치들에서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하는 단계를 포함한다. 본 방법은 선택적으로, 측정 디바이스의 프로세서에 의해, 하나 이상의 반응 표면 프로파일들 및 비드 형상의 적어도 하나의 특성에 기초하여, 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하는 단계; 및 목표 복합 분배 경로 및 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 사용하여 액체 접착제를 분배하는 단계를 포함한다.
일부 예들에서, 본 개시는 제조 환경 내의 로봇, 제조 환경 내의 측정 디바이스, 및 측정 디바이스에 통신가능하게 결합된 프로세서를 포함하는 시스템을 설명한다. 로봇은, 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여, 목표 복합 분배 경로를 나타내는 액체 접착제의 하나 이상의 선형 비드들을 기판의 표면 상으로 분배하도록 구성되며, 비드는 종축을 따라 연장되고 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 종축을 가로지르는 비드 형상을 갖는다. 측정 디바이스는, 1차원 스캔을 통해, 선형 비드들의 종축을 따른 복수의 별개의 위치들에서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된다. 프로세서는, 하나 이상의 반응 표면 프로파일들 및 비드 형상의 적어도 하나의 특성에 기초하여, 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하고; 목표 복합 분배 경로 및 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 사용하여 액체 접착제를 분배하도록 로봇을 제어하도록 구성된다.
하나 이상의 예의 상세 사항이 첨부 도면 및 아래의 설명에 기재된다. 다른 특징, 목적 및 이점이 설명 및 도면으로부터, 그리고 청구범위로부터 명백할 것이다.
도 1a는 자동화된 액체 접착제 분배를 위한 예시적인 제조 환경을 예시하는 개념도이다.
도 1b는 도 1a에 예시된 예시적인 제조 환경의 관리 시스템을 예시하는 개념도이다.
도 1c는 도 1a에 예시된 예시적인 휴대용 컴퓨팅 디바이스 및 휴대용 측정 디바이스를 예시하는 개념도이다.
도 2는 컴퓨팅 디바이스의 예를 예시하는 개념적 및 개략적 블록도이다.
도 3a는 반응 표면 프로파일들을 생성하기 위한 예시적인 기술의 흐름도이다.
도 3b는 측정된 비드 형상들 및 반응 표면 프로파일들을 사용하여 자동화된 액체 접착제 분배 공정을 제어하기 위한 예시적인 기술의 흐름도이다.
도 3c는 비드 형상의 선형 모델링을 사용하여 자동화된 액체 접착제 분배 공정을 제어하기 위한 예의 흐름도이다.
도 4는 각자의 비드들의 종축을 따른 단면적 변동으로서 예시적인 비드 형상들을 예시하는 그래프이다.
도 5a는 각자의 비드 1 내지 비드 4의 종축을 따른 단면적 변동으로서 예시적인 비드 형상들을 예시하는 그래프이다. 도 5b는 도 5a의 확대된 부분을 예시한다.
도 6은 도 4 내지 도 5b에 예시된 접착제 분배 공정에 대한 예시적인 반응 표면 프로파일들을 예시하는 3차원 그래프이다.
도 7은 비드 형상 변동성을 감소시키기 위해 사용될 수 있는 예시적인 속도 프로파일을 예시하는 그래프이다.
도 8은 여러 액체 접착제 점도들에 대한 예시적인 비드 형상을 예시하는 그래프이다.
본 개시에서 제시되는 예들에 대한 구조적 변경들이 본 개시의 기술들의 범위로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있다. 도면들은 반드시 일정한 축척으로 작성된 것은 아니다. 도면들에서 사용되는 동일한 도면 부호들은 동일한 구성요소들을 지칭한다. 그러나, 주어진 도면에서 소정 구성요소를 지시하기 위한 도면 부호의 사용은 동일한 도면 부호로 라벨링된 다른 도면 내의 그 구성요소를 제한하도록 의도되지 않는다.
개시된 시스템들 및 기술들은, 액체 접착제 비드 형상을 정확하게 측정하고; 제어된 공정 파라미터들에 대해 비드 형상을 특성화하는 데 사용될 수 있는 선택된 액체 접착제들의 반응 표면 프로파일들을 생성하고; 인시츄(in-situ) 비드 형상 정보를 수집하고(예를 들어, 고객 분배 공정 장비를 사용하여 직접 고객 현장에서); 그리고/또는 비드 형상을 개선하도록 자동화된 액체 접착제 분배 공정을 제어하기 위해 이전에 생성된 반응 표면 프로파일들에 기초하여 제어가능한 공정 파라미터들을 조정하는 데 사용될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 자동화된 액체 접착제 분배 공정 분석을 용이하게 하기 위해, 2차원(2D) 또는 3차원(3D) 비드 형상 패턴들은 1차원(1D) 분배 포맷을 사용하여 표현될 수 있다.
시스템들 및 기술은 로봇, 측정 디바이스, 및 관리 시스템의 프로세서를 사용하여 하나 이상의 공정 파라미터들에 대한 액체 접착제의 반응 표면 프로파일들을 생성하는 데 사용될 수 있다. 로봇은, 적어도 하나의 공정 파라미터(예를 들어, 기준 공정 파라미터)에 기초하여, 액체 접착제 비드를 기판(예를 들어, 관측 플레이트(witness plate)) 상으로 분배하도록 구성된다. 일부 예들에서, 분배 경로는 복합 분배 경로를 표현하는 선형 분배 경로를 포함할 수 있다. 측정 디바이스는 비드 형상(예를 들어, 기준 비드 형상)의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된다. 프로세서는 측정 데이터를 하나 이상의 반응 표면 프로파일들로 조합하도록 구성된다. 일부 예들에서, 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 결정하는 것은 실험실과 같은 제어된 관리 환경에서 수행될 수 있다.
일부 예들에서, 시스템들 및 기술은 또한 로봇, 측정 디바이스 및 프로세서를 사용하여 제조 현장에서 자동화된 액체 접착제 공정을 제어하는 데 사용될 수 있다. 제조 로봇은, 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초하여, 액체 접착제 비드를 관측 플레이트 상으로 분배하도록 구성된다. 일부 예들에서, 분배 경로는 물품의 제조에 사용되는 복합 분배 경로를 표현하는 선형 분배 경로를 포함할 수 있다. 측정 디바이스는 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된다. 프로세서는, 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초하여, 액체 접착제의 반응 표면 프로파일을 결정하도록 구성된다. 대안적으로, 프로세서는 관리 시스템으로부터 액체 접착제에 대한 기존의 반응 표면 프로파일을 검색할 수 있다. 프로세서는 측정된 비드 형상을 기준 비드 형상과 비교하고, 측정된 비드 형상이 기준 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 반응 표면 프로파일에 기초하여, 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터를 결정할 수 있다. 업데이트된 공정 파라미터는 로봇이 기준 비드 형상을 갖는 제2 비드를 분배하게 하도록 구성된다.
액체 접착제는 의료 디바이스, 소비자 전자장치, 자동차, 항공우주, 및 다른 산업용 접착제 압출 응용들을 포함하는 산업들에서 사용된다. 경량화, 다중-재료 조립, 및 내피로성과 같은 제조에서의 트렌드로 인해 액체 접착제의 사용이 증가하고 있다. 본 명세서에서 논의된 바와 같이, 자동화된 액체 접착제 분배(automated liquid adhesives dispensing, ALAD) 공정들에 수반된 많은 제어가능한 및 제어불가능한 공정 파라미터들이 존재한다. 제어가능한 공정 파라미터들은 분배 높이, 로봇 속력, 스크류 속력, 인가된 배압, 및/또는 결과적인 접착제 유량을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 제어불가능한 공정 파라미터들은 액체 접착제의 점도, 주변 온도, 습도, 및 대기압을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 분배는 로봇들로 자동화되지만, 제어가능한 공정 파라미터들에 대한 임계치들을 결정하는 것은 전형적으로, 원하는 비드 형상을 달성하기 위해 반복 단계들에서 종종 수행되는 수동 공정이다. 접착제의 벌크 속성들 및 접착제 비드 형상 둘 모두는 액체 접착제들의 자동화된 분배를 평가하기 위한 중요한 메트릭들이다. 예를 들어, 접착제 비드의 형상(예를 들어, "비드 형상")은, 예를 들어, 높이, 폭, 및 비드의 종축을 가로지르는 단면적(예를 들어, 단면 프로파일)을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 비드 형상은 비드의 색상 또는 온도와 같은 비드의 다른 속성들을 포함할 수 있다. 비드 형상이 비드의 길이의 임계 백분율에 대해 선택된 허용 오차들 내에 있는 경우, 접착제 비드의 접합 무결성은 최대화된 것으로 간주될 수 있다. 이러한 비드 형상의 분석은 분배된 접착제의 복합 패턴들 또는 분배된 접착제가 자체적으로 중첩되어 폐쇄 경로를 형성하는 패턴들에 중요할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 접착제 비드 분배 패턴의 시작과 끝의 중첩은 제어하기 어려울 수 있고, 접합 무결성에 직접 영향을 미칠 수 있다. 설명된 시스템들 및 기술들은, 특히 상이한 접착제 제형들 및 복수의 제어가능한 및 제어불가능한 공정 파라미터들이 주어진 경우, 인간 오류를 감소시키고 주어진 응용에 적합한 공정 윈도우들의 개발을 가속화하기 위해 ALAD 공정 파라미터 선택을 자동화함으로써, ALAD 공정 제어를 용이하게 하는 데 사용될 수 있다.
개시된 시스템들 및 기술들은 다른 자동화된 액체 접착제 분배 공정 제어 시스템들에 비해 이점들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 생성된 반응 표면 프로파일들로 정확한 비드 형상 측정을 사용하는 것은, 수동 공정 파라미터 조정과 비교하여, 목표 비드 형상을 달성하기 위해 제어가능한 공정 파라미터들의 상대적으로 더 빠른 자동화된 반복 조정을 가능하게 함으로써, 자동화된 액체 접착제 분배 공정 기동 시간을 단축시킬 수 있다. 일부 예들에서, 접착제 접합부를 포함하는 물품의 설계는 목표 접합-라인 치수를 특정할 수 있다. 목표 접합-라인 치수는 예를 들어 선택된 폭, 선택된 높이("접합 라인 간격"으로 알려짐) 및/또는 선택된 총 선형 길이를 포함할 수 있다. 목표 접합-라인 치수는 물품에 대한 힘을 견디기에 충분한 접착제를 제공하도록 선택될 수 있다. 액체 접착제들은, 유체 거동의 특성으로 인해, 동적으로 조정가능한 직사각형 단면 영역들에서 분배가능하지 않다. 대신에, 액체 접착제들은 높이, 폭, 및 길이의 함수로서 종종 변하는 단면적을 갖는 반구 형상으로서 분배된다. 액체 접착제 분배 로봇 속도 및/또는 액체 접착제 유량은 목표 접합-라인을 달성하도록 제어될 수 있지만; 이러한 공정은 조합되지 않을 수 있고/있거나, 노즐 오리피스 크기, 기판으로부터 분배 높이, 또는 밸브의 온/오프 타이밍과 같은 추가 종속성들을 포함할 수 있다. 개시된 시스템들 및 기술은 설계 파라미터들에 기초하여 생산 ALAD 공정 파라미터들을 결정하기 위한 시간을 감소시키기 위해 원하는 공정 설정들에 대한 더 빠른 반복 조정을 가능하게 하는 데 사용될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 인시츄 비드 형상 정보를 수집하는 것은 수동 공정 파라미터 조정과 비교하여 예상치 못한 공정 변화들의 상대적으로 더 빠른 수정을 허용하는 비드 형상의 더 빠르고 그리고/또는 규칙적인 측정을 가능하게 한다. 일부 예들에서, 부품에 분배된 접착제 프로파일에 영향을 미치는 예상치 못한 섭동이 있을 수 있다. 예를 들어, 점도는 온도의 함수이기 때문에, 더 추운 겨울 온도에서 설정된 공정 설정들은 종종 더 "비-처짐(non-sag)" 거동으로 또는 높은 배압을 필요로 하는 유량으로 비드들을 분배할 것이다. 그러나, 더 따뜻한 여름 달의 동일한 공정 설정들은 종종 더 낮은 배압에서 흐르는 더 높은 처짐 접착제들을 초래한다. 액체 접착제의 점도, 주변 온도의 예상치 못한 증가는 비드 높이가 감소되게 할 수 있으며, 이는 스크류 속력, 인가된 배압, 결과적인 접착제 유량, 및/또는 로봇 속력을 변화시킴으로써 수정될 수 있다. 또한, 대부분의 "풀 스케일(full scale)" 생산은 정기적으로 접착제 로트 전환을 필요로 한다. 예를 들어, 자동화된 시스템에서 47.5 mL 카트리지를 사용하는 1 mL의 접착제를 필요로 하는 부품은 47개 부품마다 새로운 카트리지를 필요로 할 것이다. 동일한 접착제 제품이 두 카트리지 모두에 있을 것이지만, 로트 간 변동성 또는 품질 수명 이력은 종종 카트리지마다 상이한 점도를 초래한다. 그러나, 인시츄 비드 형상 정보를 수집함으로써, 제어가능한 공정 파라미터들은, 일부 예들에서, 이러한 예상치 못한 공정 변화에 응답하여, 자동으로 조정될 수 있다. 이러한 방식으로, 개시된 시스템들 및 기술들은 다른 ALAD 시스템들과 비교하여 더 빠른 검출 및 예상치 못한 공정 섭동에 대한 조정을 가능하게 할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 이전에 생성된 반응 표면 프로파일들에 기초하여 제어가능한 공정 파라미터들을 조정하는 것은 동적 비드 형상 제어를 가능하게 할 수 있다. 분배 경로를 따른 동적 제어는 반복가능한 공정 변동을 보상하는 데 사용될 수 있으며, 이는 비드 형상의 변동을 감소시킬 수 있다. 분배 헤드의 움직임을 제어하기 위한 관절형 로봇 아암을 포함하는 각각의 로봇 분배 시스템의 경우, 기판 상으로 분배되는 비드에 체계적 변동성(systematic variability)이 존재할 수 있다. 예를 들어, 로봇 모션 제어는 선형 비드 경로의 길이에 걸친 감속을 초래하며, 후속적으로 시작부터 끝까지 속도 및 비드 형상을 변화시킬 수 있다. 또한, 접착제가 분배되는 기판은, 기판이 허용 오차 내에 있더라도, 분배 경로를 따라 체계적 변동을 포함할 수 있다. 예로서, 기판은 비드의 시작에서 가장 얇은 허용 오차에 있고 비드의 끝에서 가장 두꺼운 허용 오차에 있을 수 있다. 이는 선형 경로를 가로질러 계속 감소하는 분배 z-높이를 초래할 수 있다. 분배 프로그램을 동적으로 변화시킴으로써, 예를 들어, 시작부터 끝까지 로봇을 가속시킴으로써, 이들 체계적이고 반복가능한 공정 변동을 보상하는 것이 가능하다.
추가적으로 또는 대안적으로, 생성된 반응 표면 프로파일들의 분석 및, 선택적으로, 정확한 비드 형상 측정은, 예를 들어, 부품 처리량, 접착제 활용, 또는 다른 공정 평가 메트릭들을 개선하기 위해 제어가능한 공정 파라미터들의 최적화를 가능하게 할 수 있다. 이전에 논의된 예들은 부품 설계에 따라 특정된 바와 같이 최적의 비드 프로파일을 획득하고 유지하는 방법들을 지칭한다. 그러나, 대부분의 제조에서와 같이, 매출원가를 개선하기 위해 충족되어야 하는 최적화 목표들은 종종 상충된다. 이들은 처리량 증가, 접착제 폐기물 감소, 결함률 감소 등을 포함할 수 있다. 접착제 분배 동작을 위한 반응 표면 방법론을 사용함으로써, 공정 파라미터들에 추가적인 제약들을 적용하는 것이 가능하다. 예들은 처리량을 증가시키기 위해 로봇 속도를 최대화하는 것, 폐기물을 감소시키기 위해 접착제 단면에 대해 최대치 제한을 두는 것, 또는 "결핍된(starved)" 접합 라인들 및 부품 고장들을 감소시키기 위해 접착제 비드 높이에 대해 최소치 제한을 두는 것을 포함할 수 있다.
도 1a는 자동화된 액체 접착제 분배를 위한 예시적인 제조 환경(100)을 예시하는 개념도이다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 제조 환경(100)은 자동화된 공정 제어 및 개선을 위해 비드 형상을 측정하고 평가하도록 구성된다. 제조 환경(100)은 관리 시스템(110) 및 제조 현장(120)을 포함한다.
관리 시스템(110)은 컴퓨팅 디바이스(112), 측정 디바이스(114), 및 관리 자동화된 액체 접착제 분배(ALAD) 시스템(116)을 포함한다. 관리 시스템(110)의 구성요소들은, 구성요소들이 제어 환경 내에서 로컬일 수 있고 다른 구성요소들은 클라우드-기반 컴퓨팅 플랫폼 상에서 실행되는 것과 같이 원격일 수 있도록, 분포될 수 있다. 관리 시스템(110)은 관리 ALAD 시스템(116)의 선택된 ALAD 공정 파라미터들에 대한 비드 형상에 관련되는 것으로 반응 표면 프로파일을 특성화하도록 구성된다. 비드 형상은 기준 비드 형상을 포함할 수 있고, 선택된 ALAD 공정 파라미터들은 기준 공정 파라미터들을 포함할 수 있다. 반응 표면 프로파일을 특성화하기 위해, 관리 시스템(110)은 복수의 비드 형상들을 평가하며, 복수의 비드 형상들의 각각의 비드 형상은 하나 이상의 선택된 ALAD 공정 파라미터들을 변화시킴으로써 생성된다.
도 1b는 도 1a에 예시된 예시적인 제조 환경의 관리 시스템을 예시하는 개념도이다. 도 1b에 예시된 바와 같이, 관리 ALAD 시스템(116)은 선택된 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 액체 접착제의 비드(142)를 분배하도록 구성된 로봇(160)을 포함한다. 로봇(160)은 액체 접착제를 관측 플레이트(140)의 표면 상으로 분배하도록 구성되는 분배 헤드(162)를 포함한다. 분배 헤드(162)는 관절형 아암(164)에 결합될 수 있다. 이러한 방식으로, 분배 헤드(162)는 액체 접착제가 분배되는 관측 플레이트(140)와 맞물리도록 구성된 고정구(166)에 대해 이동가능할 수 있다. 일부 예들에서, 고정구(166)는 예컨대, 예를 들어 컨베이어 시스템 또는 제2 관절형 아암을 통해, 로봇(160)에 대해 이동가능할 수 있다.
액체 접착제는, 예를 들어 1액형 또는 2액형 경화 열경화성 접착제 또는 1액형 열가소성 접착제와 같은, 자동화된 분배에 적합한 임의의 접착제 제형을 포함할 수 있다. 선택된 ALAD 공정 파라미터들은, 예를 들어, 접착제 제형, ALAD 로봇의 유형, 분배 레이트, 부품 처리 레이트, 관측 플레이트(140)로부터의 분배된 접착제의 높이, 기판의 표면에 대한 분배 헤드(162)의 속도 벡터 또는 방향 벡터, 스크류 속력, 인가된 배압, 결과적인 접착제 유량 등을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 관리 ALAD 시스템(116)의 로봇(160)은 제어된 환경에서 동작할 수 있다. 예를 들어, 관리 ALAD 시스템(116)은 비드(142)를 분배하는 동안 로봇(160)의 하나 이상의 제어가능한 공정 파라미터들을 모니터링 및 제어하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 관리 ALAD 시스템(116)은 또한 비드(142)를 분배하는 동안 하나 이상의 제어불가능한 공정 파라미터들을 모니터링하도록 구성될 수 있다.
비드(142)는 분배 헤드(162)에 의해 관측 플레이트(140) 상으로 분배될 수 있다. 관측 플레이트(140)는 액체 접착제를 수용하도록 구성된 임의의 적합한 기판을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 관측 플레이트(140)는 금속, 알루미늄, 중합체, 아크릴, 폴리프로필렌, 폴리비닐클로라이드, 폴리카보네이트, 유리 또는 세라믹을 포함할 수 있다. 비드(142)는 액체 접착제의 단일 선형 비드를 포함한다.
선형 비드, 예를 들어, 1차원(1D) 분배는 복합 분배 경로, 예컨대, 반경 곡선(radiused curve), 구불구불한 형상, 중첩 형상, 날카로운 모서리 등을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 반경 곡선들은 실질적으로 일정한 접선 속도(예를 들어, 관측 플레이트(140)에 대한 분배 헤드(162)의 일정한 절대 속력) 및 변화하는 x-축 및 y-축 속도들을 사용하여 분배될 수 있다. 이와 같이, 반경 곡선들은 관측 플레이트(140)에 대한 분배 헤드(162)의 일정한 절대 속력을 갖는 동일한 길이의 1D 분배들로서 표현될 수 있다. 예를 들어, 중첩된 패턴들은 균일한 두께를 갖는 비드를 형성하기 위해 중첩되도록 구성되는 초기 부분 및 끝 부분을 갖는 동일한 길이의 선형 비드로서 표현될 수 있다. 예를 들어, 중첩하는 초기 부분 및 끝 부분은, 예를 들어 분배 헤드(162)의 분배 레이트 및/또는 속력을 제어함으로써, 선택된 레이트로 테이퍼질 수 있다. 다른 예로서, 급한 곡선(sharp curve)들, 예를 들어, 정사각형들의 모서리들 또는 삼각형들의 정점들은, x-축 및 y-축 벡터 속도들을 전체적인 크기로 조합하여 2D 급한 곡선을 1D 근사치로 투영함으로써, 1D 분배들로서 표현될 수 있다. 일부 예들에서, 위에서 설명된 기술들, 또는 유사한 기술 중 하나 이상은 선형 비드로서 복합 분배 경로를 근사화하기 위해 조합될 수 있다. 이러한 방식들로, 액체 접착제의 선형 비드는 복합 분배 경로들을 표현하는 데 사용될 수 있다.
일부 예들에서, 액체 접착제의 선형 비드의 비드 형상을 측정하는 것은 복합 분배 경로를 측정하는 것에 비해 더 빠르고/거나 덜 계산 집약적일 수 있다. 액체 접착제의 선형 비드로서 예시되지만, 다른 예에서, 비드(142)는 임의의 적합한 형상 및/또는 액체 접착제의 복수의 비드들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 비드(142)는 복수의 선형 비드들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 상이한 선택된 제어가능한 공정 파라미터들을 사용하여 각각 분배되는 복수의 비드들을 관측 플레이트(140) 상으로 분배하는 것은 반응 표면 프로파일들을 생성하기 위해 복수의 비드 형상들을 측정하는 데 연관된 시간 및 비용을 감소시킬 수 있다(아래에서 더 상세히 논의됨). 예를 들어, 단일 비드를 각각 포함하는 복수의 관측 플레이트들을 사용하기보다는, 복수의 비드들이 단일 관측 플레이트 상에 분배되고 후속적으로 측정될 수 있다. 다른 예들에서, 비드(142)는, 예를 들어 반경 곡선, 중첩부, 및/또는 급한 곡선 중 적어도 하나와 같은 복합 분배 경로들을 갖는 하나 이상의 비드들을 포함할 수 있다.
비드(142)는 측정 디바이스(114)에 의해 분석된다. 측정 디바이스(114)는 비드(142)의 종축을 따라 비드 형상을 측정하도록 구성된다. 비드 형상은 다음을 포함하지만 이에 제한되지 않는다: 관측 플레이트(140)의 표면으로부터 비드(142)의 마루까지의 높이 H1, 예컨대 관측 플레이트(140)의 표면에서의 비드(142)의 선택된 높이를 따른 폭 W1, 비드(142)의 종축을 가로지르는 비드(142)의 단면적 A1, 또는 관측 플레이트(140)의 표면으로부터 비드(142)의 마루로 수직으로 연장되는 축을 중심으로 하는 대칭. 일부 예들에서, 측정 디바이스(114)는 좌표 측정기(coordinate measuring machine, "CMM")(예를 들어, CMM 프로브는 기계적, 광학적, 레이저 등일 수 있음), 구조화된-광 3차원 스캐너, 레이저 변위 센서, 다른 비-접촉 광학 측정 디바이스, 디지털 이미지 상관법, 사진 측량 등을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 측정 디바이스(114)는 미국 매사추세츠주 나티크 소재의 코그넥스(Contiex)로부터 입수가능한 DSMax 3D 레이저 변위 센서를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 비드 형상은 비드의 색상 또는 온도와 같은 비드의 다른 속성들을 포함할 수 있다. 비드 형상이 온도 또는 색상과 같은 다른 비드 속성들을 포함하는 예에서, 측정 디바이스(114)는, 추가적으로 또는 대안적으로, 광학 카메라 및/또는 열 카메라를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 측정 디바이스(114)는 약 50 마이크로미터 미만, 예컨대 약 25 마이크로미터 미만 또는 약 10 마이크로미터 미만의 정밀도로 비드 형상을 측정할 수 있다. 다른 예들에서, 측정 디바이스(114)는 미리결정된 임계값(예를 들어, 비드 형상의 기하학적 구조의 허용 오차)보다 작은 정밀도로 비드 형상을 측정할 수 있다.
측정 디바이스(114)는 비드(142)의 종축을 따른 별개의 위치들에서 비드 형상을 측정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 측정 디바이스(114)는 실질적으로 동일하게 이격된 또는 불규칙하게 이격된 샘플링 간격들에서 비드(142)의 형상을 측정할 수 있다. 예를 들어, 측정 디바이스(114)의 샘플링 간격은, 예를 들어 비드(142)의 종축에 대해, 약 0.01 mm 내지 약 1 mm, 예컨대 약 0.25 mm일 수 있다. 실질적으로 동일하게 이격된 샘플링 간격들은 전술한 측정 디바이스들의 공통 허용 오차들 내에서 동일하게 이격되거나 거의 동일하게 이격되는 별개의 위치들을 포함할 수 있다. 샘플링 간격은 비드 형상을 측정하는 계산 집약도를 감소시키도록 선택될 수 있다.
일부 예들에서, 설명된 시스템들 및 기술은 연속적인 접착제에 의해 형성된 실제 경로에 관계없이 선형 분배 경로를 따라 형성된 일련의 별개의 접착제 비드들로서 복합 경로들을 표현하는 선형 모델을 사용함으로써 임의의 또는 복합 분배 경로들을 표현하는 데 사용될 수 있다. 이는 연속적인 접착제의 더 복합적인 경로들(예를 들어, 곡선형 경로들)이 경로들이 일련의 개개의 비드들인 것처럼 모델링될 수 있게 하여, 각각의 비드에 대한 그러한 측정들 및 계산들은, 경로를 따라 침착된 임의의 이전 비드들과 현재 비드 사이의 계산 의존성을 갖지 않으면서 독립적이고 즉각적인 모델로서 계산될 수 있다. 이는 비드 형상의 평가, 복합 경로들에 대한 접착제 비드 형상의 예측을 가능하게 하고, 감소된 복잡성 및 컴퓨팅 자원으로 공정 파라미터들의 최적화를 용이하게 한다. 예를 들어, 측정된 데이터 포인트들에 따른 곡선 피팅에 의한 스플라인 함수와 같은 복잡한 함수로서 비드 형상을 모델링하기보다는, 비드 형상은 비드(142)의 종축을 따른 복수의(예를 들어, 일련의) 별개의 위치들로서 모델링될 수 있다.
복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치는 비드 형상의 치수보다 작은 종방향 길이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치의 종방향 길이는 비드(142)의 높이 또는 폭보다 약 10배, 예컨대 약 100배 또는 약 1,000배 더 작을 수 있다. 비드 형상을 별개의 위치들로서 측정함으로써, 측정 디바이스(114)는 일련의 선형 세그먼트들로서 복합 분배 경로의 비드 형상을 측정하도록 구성될 수 있다. 일련의 각각의 선형 세그먼트는, 위에서 논의된 바와 같이, 선형 비드로서 측정될 수 있다.
일부 예들에서, 측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 복수의 별개의 위치들 중 인접한 별개의 위치들 사이의 관계를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 제1 별개의 위치의 제1 측정된 비드 형상 및 제2 별개의 위치의 제2 측정된 비드 형상에 기초하여, 제1 별개의 위치의 제1 중심 및 제2 별개의 위치의 제2 중심을 결정하도록 구성될 수 있다. 제1 별개의 위치를 제2 별개의 위치에 관련시키기 위해, 측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 제1 중심의 위치 및 제2 중심의 위치에 기초하여, 제1 중심과 제2 중심 사이의 방향 벡터 및/또는 거리를 결정할 수 있다.
일부 예들에서, 측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 복수의 별개의 위치들 중 인접한 별개의 위치들 사이의 관계를 결정하지 않을 수 있다. 오히려, 측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 선형 분배 경로의 비드 형상으로서 복합 분배 경로의 비드 형상을 표현할 수 있다. 예를 들어, 측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 비드(142)에 의해 정의된 연속적인 경로를 따른 복수의 별개의 위치들 중 인접한 별개의 위치들과의 관련 없이 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치에서 적어도 하나의 공정 파라미터 및 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 관련시키기 위해 선형 모델을 적용할 수 있다. 인접한 별개의 위치들 사이의 관계를 결정하지 않는 것은 복합 분배 경로의 비드 형상을 결정하는 계산 시간 및/또는 계산 집약도를 감소시킬 수 있다.
측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 액체 접착제 비드(142)의 적어도 하나의 측정된 치수 측정된 치수에 기초하여 비드 형상을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 단면적 A1은 측정된 높이 H1 및/또는 폭 W1에 기초하여 결정될 수 있다. 측정 디바이스(114)는 비드(142)의 형상을 정의하는 복수의 값들을 포함하는 측정 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 측정 데이터 세트는 복수의 튜플들, 예컨대 복수의 3-튜플들을 포함할 수 있으며, 여기서 각각의 튜플은 비드(142) 상의 포인트를 정의한다. 측정 디바이스(114)는, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(112)를 통해, 컴퓨팅 디바이스(112)에 의해 판독가능한 임의의 선택된 포맷으로 측정 데이터 세트를 생성할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(112)는 예를 들어 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, 메인프레임, 클라우드 컴퓨팅 시스템, 로봇 제어기 등을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(112)는, 예를 들어, 측정 디바이스(114) 또는 관리 ALAD 시스템(116) 중 적어도 하나를 포함하는 관리 시스템(110)의 동작을 제어하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(112)는 각자의 통신 연결들을 사용하여 측정 디바이스(114), 관리 ALAD 시스템(116), 또는 네트워크(130) 중 적어도 하나에 통신가능하게 결합될 수 있다. 일부 예들에서, 통신 연결은 이더넷 또는 다른 네트워크 연결들과 같은 네트워크 링크를 포함할 수 있다. 이러한 연결은 무선 연결, 유선 연결, 또는 둘 모두의 조합일 수 있다. 일부 예들에서, 통신 연결들은 USB, IEEE 1394 등과 같은 다른 유형의 디바이스 연결들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 측정 디바이스(114) 및/또는 관리 ALAD 시스템(116)은 측정 디바이스(114) 및/또는 관리 ALAD 시스템(116)의 동작을 제어하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수 있으며, 각자의 프로세서들은 컴퓨팅 디바이스(112)에 통신가능하게 결합된다. 도 1에 도시되지 않았지만, 관리 시스템(110)은 하나 이상의 전원들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 전원은 컴퓨팅 디바이스(112), 측정 디바이스(114), 및 관리 ALAD 시스템(116) 각각에 전기적으로 결합될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(112)는, 선택된 ALAD 공정 파라미터들에 대해, 비드(142)의 형상과 하나 이상의 선택된 제어가능한 공정 파라미터들(예를 들어, 로봇(160)의 위치, 로봇 속력, 스크류 속력, 인가된 배압, 및/또는 결과적인 접착제 유량) 사이의 하나 이상의 관계들을 포함하는 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 결정하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(112)는 선택된 범위의 제어가능한 공정 파라미터들 및/또는 복수의 선택된 제어가능한 공정 파라미터들과 연관된 복수의 반응 표면 프로파일들을 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 관리 시스템(110)은 복수의 선택된 제어가능한 공정 파라미터들의 각각의 제어가능한 공정 파라미터들의 선택된 범위들을 포함하는 복수의 선택된 제어가능한 공정 파라미터들과 연관된 복수의 반응 표면 프로파일들을 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(112)는 하나 이상의 측정된 제어불가능한 공정 파라미터들과 연관된 복수의 반응 표면 프로파일들을 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(112)는 반응 표면 프로파일 리포지토리(105)에 반응 표면 프로파일들을 저장할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(112)는 네트워크(130)를 통해 클라우드 기반 데이터 관리 시스템과 같은 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼에 반응 표면 프로파일들을 저장할 수 있다. 결정된 반응 표면 프로파일들은 복수의 알려진 공정 파라미터들에 기초하여 비드 형상을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 관리 시스템(110)은 제어가능한 공정 파라미터 입력들 및, 일부 예들에서, 측정된 제어불가능한 공정 파라미터들에 기초하여 예측가능한 비드 형상들을 달성하기 위해 ALAD 공정을 제어하는 데 사용될 수 있는 반응 표면 프로파일들을 생성할 수 있다.
제조 현장(120)은 단일 지리적 위치 내의 복수의 고객 현장들 또는 복수의 ALAD 시스템들과 같은 하나 이상의 제조 현장들을 포함한다. 제조 현장(120)은 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 제어하기 위해 관리 시스템(110)에 의해 생성된 반응 표면 프로파일들을 사용할 수 있다. 제조 현장(120)은 휴대용 컴퓨팅 디바이스(122), 휴대용 측정 디바이스(124), 및 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 포함한다. 일부 예들에서, 사용자는 휴대용 컴퓨팅 디바이스(122) 및/또는 휴대용 측정 디바이스(124)를 제조 현장(120)으로 전달할 수 있다. 사용자는 예를 들어, 기술자, 조작자 등을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 휴대용 컴퓨팅 디바이스(122) 및 휴대용 측정 디바이스(124)는 단일 휴대용 디바이스에 통합될 수 있다. 이러한 방식으로, 휴대용 컴퓨팅 디바이스(122) 및/또는 휴대용 측정 디바이스(124)는 요구에 따라 제조 현장(120)으로 전달되도록 구성될 수 있다. 휴대용으로 설명되었지만, 일부 예들에서, 제조 현장(120)은 비휴대용 또는 전용 컴퓨팅 디바이스들(122) 및/또는 측정 디바이스들(124)을 포함할 수 있다.
제조 현장 ALAD 시스템(126)은 관리 ALAD 시스템(116)과 실질적으로 유사할 수 있다. 예를 들어, 제조 현장 ALAD 시스템(126)은 액체 접착제를 분배하도록 구성된 로봇을 포함한다. 제조 현장 ALAD 시스템(126)은, 현장 ALAD 공정 파라미터들에 기초하여, 구성요소의 생산을 위해 액체 접착제를 분배하도록 로봇을 제어할 수 있다. 일부 예들에서, 제조 현장 ALAD 시스템(126)은 현장 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 비드(152)를 관측 플레이트(150) 상으로 분배할 수 있다. 예를 들어, 관측 플레이트는, 예를 들어 사용자에 의해, 제조 현장 ALAD 시스템(126) 내의 고정구 상으로 배치될 수 있다. 제조 현장 ALAD 시스템(126)은, 선택된 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 액체 접착제의 하나 이상의 비드들을 관측 플레이트 상으로 분배하기 위해, 예를 들어 휴대용 컴퓨팅 디바이스(122)에 의해 제어될 수 있다. 일부 예들에서, ALAD 공정 파라미터들은, 분배 패턴을 제외하고는, 하나 이상의 선형 비드들일 수 있는 구성요소의 생산에 사용되는 현장 ALAD 공정 파라미터들을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 관측 플레이트(150) 상으로 분배되는 비드(152)는 구성요소들을 생성하는 데 사용되는 공정을 나타낼 수 있다.
관측 플레이트(150) 상으로 분배된 비드(152)는 휴대용 측정 디바이스(124)에 의해 분석될 수 있다. 예를 들어, 비드(152)를 관측 플레이트(150) 상으로 분배한 후, 사용자는 비드(152)의 비드 형상을 측정하기 위해 휴대용 측정 디바이스(124)의 고정구 상으로 관측 플레이트(152)를 로딩할 수 있다. 일부 예들에서, 측정 디바이스(124)는, 위에서 논의된 바와 같이, 측정 디바이스(114)와 실질적으로 유사할 수 있다. 예를 들어, 측정 디바이스(124)는 휴대용 레이저 변위 센서를 포함할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 비드(152)의 형상은 비드(152)의 높이 H2, 폭 W2, 및/또는 단면적 A2를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 일부 예들에서, 측정 디바이스(124)는 비드(152)의 형상을 정의하는 복수의 값들을 포함하는 측정 데이터를 생성할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(122)는 측정 디바이스(124)로부터 측정 데이터를 수신하도록 구성된다. 컴퓨팅 디바이스(122)는 또한, 예를 들어 네트워크(130)를 통해 컴퓨팅 디바이스(112)로부터, 선택된 ALAD 공정 파라미터들에 대한 결정된 반응 표면 프로파일들을 수신하도록 구성된다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는, 결정된 반응 표면 프로파일들 및 현장 ALAD 공정 파라미터들에 기초하여, 예측된 비드 형상을 결정하도록 추가로 구성된다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스는 현장 ALAD 공정 파라미터들에 대응하는 ALAD 공정 파라미터들을 갖는 결정된 반응 표면 프로파일들의 영역들을 식별할 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는, 결정된 반응 표면 프로파일들 및 비드(152)의 측정된 형상에 기초하여, 기준 비드 형상을 달성하기 위한 하나 이상의 현장 ALAD 공정 파라미터들을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(122)는 비드 형상을 측정 데이터, 선택된 ALAD 공정 파라미터들, 및 기준 비드 형상(집합적으로 "공정 데이터")을 통해 선택된 유형의 접착제와 연관된 하나 이상의 반응 표면 프로파일들과 상관시킬 수 있다. 예를 들어, 반응 표면 프로파일들을 생성하기 위해 사용되는 기준 비드 형상은 목표 비드 형상, 예를 들어, 제조용 물품에 적용될 때 비드의 원하는 형상과 동일하거나 상이할 수 있다. 일부 예들에서, 기준 비드 형상은, 컴퓨팅 디바이스(122)에 의해, 선택된 목표 비드 형상에 기초하여 결정될 수 있다. 공정 데이터를 하나 이상의 반응 표면 프로파일들과 상관시킨 후, 컴퓨팅 디바이스(122)는 기준 비드 형상을 달성하기 위해 하나 이상의 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 자동으로 제어할 수 있다.
제조 현장 ALAD 시스템(126)의 기동 동안, 하나 이상의 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들은 공정 윈도우를 정의하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(122)는 제1 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정할 수 있고, 제2 관측 플레이트를 생성하기 위해 제1 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 자동으로 제어할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(122)는, 제2 관측 플레이트에 기초하여, 제2 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(122)는 제2 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 자동으로 제어할 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨팅 디바이스(122)는 측정된 비드 형상이 기준 비드 형상의 선택된 허용 오차 내에 있을 때까지 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정하는 것을 2회 이상 반복 수행할 수 있다. 기준 비드 형상의 선택된 허용 오차 내에 있는 측정된 비드 형상을 야기하는 ALAD 공정 파라미터들(또는 ALAD 공정 파라미터들의 범위들)의 하나 이상의 조합들은 허용가능한 공정 윈도우를 정의할 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는 공정 데이터, 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들, 또는 반응 표면 프로파일들 중 적어도 하나에 기초하여 공정 윈도우 안정성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(122)는 허용가능한 공정 윈도우 내의 ALAD 공정 파라미터들의 하나 이상의 조합들에 기초하여 반응 표면 프로파일의 영역을 식별할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는 반응 표면 프로파일의 영역 내에서 하나 이상의 구배들을 결정할 수 있다. 구배들은 예를 들어 반응 표면 프로파일의 기울기들 또는 2차 도함수들을 포함한다. 컴퓨팅 디바이스(122)는 결정된 구배들에 기초하여 공정 윈도우 안정성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상대적으로 더 작은 구배들을 갖는 반응 표면 프로파일의 제1 영역은 상대적으로 더 큰 구배들을 갖는 반응 표면 프로파일의 제2 영역보다 더 안정될 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는 결정된 구배들을 미리결정된 구배 임계값과 비교함으로써 공정 윈도우 안정성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 미리결정된 구배 임계값은 반응 표면 프로파일의 임계 기울기를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 구배를 결정하기보다는, 컴퓨팅 디바이스(122)는 베이지안 최적화와 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 공정 윈도우 안정성을 결정하도록 구성될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 디바이스(122)는 공정 섭동을 검출하고/하거나 보상하도록 구성될 수 있다. 공정 섭동은 예를 들어 제어가능한 또는 제어불가능한 공정 파라미터들의 변동에 의해 야기될 수 있다. 예를 들어, 로봇 속력 스크류 속력, 인가된 배압, 및/또는 결과적인 접착제 유량의 변동들은 시간에 따른 구성요소들의 기계적 마모에 기인할 수 있거나, 액체 접착제의 점도, 주변 온도, 주변 습도, 주변 압력 또는 특정 배치(batch)의 액체 접착제의 벌크 속성들의 변동들은 제어불가능할 수 있다. 공정 섭동을 보상하기 위해, 사용자는, 컴퓨팅 디바이스(122)를 사용하여, 규칙적 또는 불규칙적인 간격들로 위에서 논의된 바와 같은 비드 형상을 분석할 수 있다. 공정 섭동으로 인해 비드 형상이 사양을 벗어나는 경우, 컴퓨팅 디바이스(122)는 공정 섭동을 보상하기 위해 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는, 예를 들어, 비드 형상 분석을 수행하도록 사용자를 변경하거나 또는 비드 형상 분석을 수행하도록 하나 이상의 로봇들을 제어함으로써, 이러한 공정 섭동을 검출하기 위해 규칙적인 점검을 자동으로 수행하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식들로, 공정 섭동의 효과는 감소되어, 제품 전체를 개선하고/하거나 접합 무결성을 개선할 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는 국소화된 비드 형상의 제어를 개선하도록 구성될 수 있다. 국소 비드 형상은 고유한 반복가능한 변동성을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(112)는, 비드 형상 분석에 기초하여, 국소 비드 형상 변동성을 특성화할 수 있다. 특성화된 국소 비드 형상 변동성에 기초하여, 컴퓨팅 디바이스(122)는 특성화된 국소 비드 형상 변동성을 보상하기 위해 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들에 기초하여 공정 파라미터들을 동적으로 변경할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(122)는, 특성화된 국소 비드 형상 변동성에 기초하여, 국소 비드 형상 변동성을 감소시키기 위해 로봇 속력을 동적으로 변경할 수 있다. 국소 비드 형상 변동성을 보상하는 것은 액체 접착제를 분배하는 정확도를 개선하여, 접합 무결성을 개선할 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(122)는 하나 이상의 최적화 변수들에 기초하여 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 위에서 논의된 바와 같이, 허용가능한 공정 윈도우는 기준 비드 형상을 야기하는 ALAD 공정 파라미터들의 하나 초과의 조합을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(122)는 임계값을 초과하는 하나 이상의 최적화 변수들을 야기하는 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 선택할 수 있다. 하나 이상의 최적화된 변수는 예를 들어, 부품 처리량, 모서리들 상의 비드 균일성, 원료 폐기물의 임계치, 또는 다른 공정 파라미터들을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 관리 시스템(110)은 관측 플레이트들을 형성하고 분석하는 자동화된 공정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1b에 예시된 바와 같이, 관리 시스템(110)은 반응 표면 프로파일들을 생성하기 위해 관측 플레이트들을 형성 및 분석하는 것을 적어도 부분적으로 자동화하도록 구성된 픽-앤-플레이스 로봇(113)을 포함할 수 있다. 관리 시스템(110)과 관련하여 설명되었지만, 다른 예들에서, 제조 현장(120)은, 비드 형상들을 분석하기 위해 관측 플레이트들을 형성 및 분석하는 것을 적어도 부분적으로 자동화하도록 구성된 픽-앤-플레이스 로봇을 포함할 수 있으며, 이는, 위에서 논의된 바와 같이, 생성된 반응 표면 프로파일들과 함께 사용되어 업데이트된 ALAD 공정 파라미터들을 결정하여 다른 식으로 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 제어할 수 있다.
픽-앤-플레이스 로봇(113)은 관측 플레이트들(140)이 코팅, 측정, 및/또는 보관되는 스테이션들 사이에서 관측 플레이트들(예를 들어, 관측 플레이트(140))의 이동을 조정할 수 있다. 예를 들어, 픽-앤-플레이스 로봇(113)은 코팅되지 않은 관측 플레이트 공급부(111)로부터 관측 플레이트(140)를 픽업할 수 있다. 픽-앤-플레이스 로봇(113)은 관리 ALAD 시스템(116) 내의 고정구(166) 상에 코팅되지 않은 관측 플레이트(140)를 배치할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 관리 ALAD 시스템(116)은 각각의 비드에 대한 선택된 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 관측 플레이트(140) 상으로 하나 이상의 액체 접착제 비드들(예를 들어, 비드(142))을 자동으로 분배할 수 있다. 비드들을 분배한 후, 픽-앤-플레이스 로봇(113)은 관리 ALAD 시스템(116) 내의 고정구(166)로부터 코팅된 관측 플레이트(140)를 제거한다. 픽-앤-플레이스 로봇(113)은 코팅된 관측 플레이트(140)를 측정 디바이스(114) 내의 고정구(168) 상에 배치할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 측정 디바이스(114)는 관측 플레이트(140) 상의 비드 형상들을 자동으로 측정할 수 있으며, 이는 컴퓨팅 디바이스(112)에 전달될 수 있다. 비드 형상을 측정한 후, 픽-앤-플레이스 로봇(113)은 측정 디바이스(114) 내의 고정구(168)로부터 관측 플레이트(140)를 제거한다. 이어서, 픽-앤-플레이스 로봇(113)은 측정된 관측 플레이트(140)를 코팅된 관측 플레이트 스톡(witness plate stock)(115)에 배치할 수 있다. 코팅된 관측 플레이트 스톡(115) 내의 관측 플레이트들(140)은 비드 형상의 재측정과 같은 후속 조사를 위해 보관될 수 있다. 일부 예들에서, 측정된 관측 플레이트(140)를 관측 플레이트 스톡(115)에 배치하는 것은 측정된 관측 플레이트(140)를 특수 보관 디바이스 내에, 운송을 위한 컨베이 상에 등으로 배치하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 단계들은 픽-앤-플레이스 로봇(113) 없이 수동으로, 예컨대 사용자에 의해 수행될 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(112)는 픽-앤-플레이스 로봇(113), 측정 디바이스(114), 및 관리 ALAD 시스템(116)을 제어하도록 구성된다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(112)는 적어도 하나의 반응 표면 프로파일을 생성하기 위한 공정 조건들을 정의하는 배치 동작 데이터를 자동으로 결정할 수 있다. 배치 동작 데이터는, 예를 들어, 샘플링될 제어가능한 ALAD 공정 파라미터들의 범위, 샘플들의 수, 샘플 이름들, 또는 픽-앤-플레이스 로봇(113), 측정 디바이스(114), 및 관리 ALAD 시스템(116) 중 임의의 것의 동작을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 사용자는 배치 동작 데이터의 적어도 일부를 입력할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자는 자동으로 결정된 배치 동작을 수정했거나 검토한다. 컴퓨팅 디바이스(112)는, 배치 동작 데이터에 기초하여, 개개의 관측 플레이트 이름들 및 각각의 관측 플레이트와 연관된 공정 조건들의 목록을 결정할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(112)는 픽-앤-플레이스 로봇(113), 측정 디바이스(114), 및 관리 ALAD 시스템(116)의 동작을 제어함으로써 배치의 실행을 조정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(112)는 로컬 프로그램 실행 및 픽-앤-플레이스 로봇(113)의 이동들의 타이밍을 조정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(112)는 또한 관리 ALAD 시스템(116)의 로봇(160)의 이동들의 타이밍 및 실행을 포함하는, 관리 ALAD 시스템(116)의 ALAD 공정 파라미터들을 제어할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(112)는 또한 관측 플레이트 이름들을 측정 디바이스(114)에 전달할 수 있고, 이동 측정 디바이스(114)의 타이밍 및 실행을 제어할 수 있다. 측정 디바이스(114)는 분석 및 저장을 위해 컴퓨팅 디바이스(112)에 측정치들을 전달할 수 있다.
위에서 논의된 바와 같이, 휴대용 컴퓨팅 디바이스(122) 및 휴대용 측정 디바이스(124)는 단일 휴대용 디바이스에 통합될 수 있다. 도 1c는 제조 현장(120)에서 사용될 수 있는 예시적인 휴대용 디바이스(121)를 예시하는 개념도이다. 휴대용 디바이스(121)는 휴대용 컴퓨팅 디바이스(122), 휴대용 측정 디바이스(124), 및 인클로저(172)를 포함한다. 인클로저(172)는 컴퓨팅 디바이스(122) 및 휴대용 측정 디바이스(124)의 구성요소들을 유지하도록 구성된 중실 또는 개방-프레임 인클로저를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(122) 및/또는 휴대용 측정 디바이스(124)의 구성요소들은 인클로저(172)의 측벽들 및/또는 프레임에 장착될 수 있다. 인클로저(172)가 중실 인클로저를 포함하는 예들에서, 인클로저(172)는 접근 도어(174)를 포함한다. 접근 도어(174)는 관측 플레이트(176)를 수용하도록 크기가 정해진다. 휴대성을 개선하기 위해, 일부 예들에서, 휴대용 디바이스(121)는 휴대용 디바이스(121)의 하나 이상의 측벽들 및/또는 프레임의 외부에 장착된 하나 이상의 핸들들(178)을 포함할 수 있다. 인클로저(172), 도어(174), 및 핸들들(178)은 예를 들어 금속, 중합체, 알루미늄 합금, 티타늄 합금, 강철, 고밀도 폴리에틸렌, 폴리프로필렌, 아크릴로니트릴 부타디엔 스티렌, 아크릴, 폴리염화비닐, 에폭시, 이들의 조합 등과 같은 임의의 적합한 재료를 포함할 수 있다.
위에서 논의된 바와 같이, 휴대용 측정 디바이스(124)는 고정구(180) 및 측정 디바이스(182)를 포함한다. 고정구(180)는 휴대용 디바이스(121)의 측벽 및/또는 프레임에 장착될 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 프레임(180)은 분석을 위해 관측 플레이트를 수용하도록 구성되고 이를 고정시킬 수 있다. 측정 디바이스(182)는, 위에서 논의된 바와 같이, 변위 센서, 광학 카메라, 및/또는 열 카메라를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 휴대용 디바이스(121)는 측정 디바이스(182) 및 고정구(180)의 적절한 배향을 가능하게 하는, 예를 들어, 측정 디바이스(182)에 원하는 해상도를 제공하는 크기일 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 휴대용 디바이스(121)는 사용자가 휴대용 디바이스(121)를 운송하고/하거나 인클로저(172)로부터 관측 플레이트들을 삽입 및 제거할 수 있게 하는 크기일 수 있다.
도 2는 컴퓨팅 디바이스(200)의 예를 예시하는 개념적 및 개략적 블록도이다. 컴퓨팅 디바이스(200)는 도 1a 및 도 1b를 참조하여 위에서 논의된 컴퓨팅 디바이스들(112, 122)의 기능들을 수행하도록 구성된다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(200)의 하나 이상의 기능들은 컴퓨팅 디바이스들(112, 122)과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해 수행될 수 있다. 도 2의 예에서, 컴퓨팅 디바이스(200)는 하나 이상의 프로세서들(202), 하나 이상의 입력 디바이스들(204), 하나 이상의 통신 유닛들(206), 하나 이상의 출력 디바이스들(208), 및 하나 이상의 저장 디바이스들(210)을 포함한다. 일부 예들에서, 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은 ALAD 시스템 제어 모듈(212), 비드 형상 획득 모듈(214), 비드 형상 분석 모듈(216), 반응 표면 프로파일 모듈(218), 반응 표면 프로파일 분석 모듈(220), 및 ALAD 공정 파라미터 조정 모듈(222)을 포함한다. 다른 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(200)는 도 2에 예시된 것들보다 추가적인 구성요소들 또는 더 적은 구성요소들을 포함할 수 있다.
하나 이상의 프로세서들(202)은 기능을 구현하고/하거나 컴퓨팅 디바이스(200) 내에서의 실행을 위한 명령어들을 처리하도록 구성된다. 예를 들어, 프로세서들(202)은 하나 이상의 저장 디바이스들(210)에 의해 저장된 명령어들을 처리하는 것이 가능할 수 있다. 하나 이상의 프로세서들(202)의 예들은 마이크로프로세서, 제어기, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA), 또는 등가의 개별 또는 집적 논리 회로부 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(200)는 또한 하나 이상의 입력 디바이스들(204)을 포함한다. 일부 예들에서, 입력 디바이스들(204)은 촉각, 오디오, 또는 비디오 소스들을 통해 사용자로부터 입력을 수신하도록 구성된다. 입력 디바이스들(204)의 예들은 마우스, 키보드, 음성 응답 시스템, 비디오 카메라, 마이크로폰, 터치스크린, 또는 사용자로부터의 커맨드를 검출하기 위한 임의의 다른 유형의 디바이스를 포함한다. 예를 들어, 사용자는 적어도 하나의 반응 표면 프로파일을 생성하기 위한 공정 조건들을 정의하는 배치 동작 데이터를 입력 디바이스들(204)을 통해 컴퓨팅 디바이스(200)에 입력할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(200)는 하나 이상의 통신 유닛들(206)을 추가로 포함한다. 컴퓨팅 디바이스(200)는 하나 이상의 유선 또는 무선 네트워크들과 같은 하나 이상의 네트워크들을 통해 외부 디바이스들(예를 들어, 스테이지(16), 마운트(18), 측정 디바이스(20), 및/또는 코팅 디바이스(22))과 통신하기 위해 통신 유닛들(206)을 이용할 수 있다. 통신 유닛(44)은 네트워크 인터페이스 카드, 예컨대 이더넷 카드, 광학 송수신기, 무선 주파수 송수신기, 또는 정보를 전송하고 수신할 수 있는 임의의 다른 유형의 디바이스일 수 있다. 이러한 네트워크 인터페이스들의 다른 예들은 WiFiTM 라디오들 또는 USB를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(200)는 서버와 같은 외부 디바이스와 무선으로 통신하기 위해 통신 유닛들(206)을 이용한다.
컴퓨팅 디바이스(200)는 하나 이상의 출력 디바이스들(208)을 추가로 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 출력 디바이스들(208)은 오디오 또는 비디오 미디어를 사용하여 사용자에게 출력을 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 출력 디바이스들(208)은 디스플레이, 사운드 카드, 비디오 그래픽 어댑터 카드, 또는 신호를 인간 또는 기계가 이해할 수 있는 적절한 형태로 변환하기 위한 임의의 다른 유형의 디바이스를 포함할 수 있다.
하나 이상의 저장 디바이스들(210)은 동작 동안 컴퓨팅 디바이스(200) 내의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은, 일부 예들에서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은 임시 메모리를 포함하며, 이는 하나 이상의 저장 디바이스들(210)의 주 목적이 장기 저장이 아님을 의미한다. 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은, 일부 예들에서, 휘발성 메모리를 포함하며, 이는 하나 이상의 저장 디바이스들(210)에 전력이 제공되지 않을 때 하나 이상의 저장 디바이스들(210)이 저장된 콘텐츠를 유지하지 않음을 의미한다. 휘발성 메모리들의 예들은 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 및 당업계에 공지된 다른 형태의 휘발성 메모리를 포함한다. 일부 예들에서, 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은 프로세서들(202)에 의한 실행을 위한 프로그램 명령어들을 저장하는 데 사용된다. 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은, 일부 예들에서, 프로그램 실행 동안 정보를 일시적으로 저장하기 위해 컴퓨팅 디바이스(200) 상에서 실행되는 소프트웨어 또는 애플리케이션들에 의해 사용된다.
일부 예들에서, 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은 정보의 장기 저장을 위해 구성된 하나 이상의 저장 디바이스들(210)을 추가로 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 저장 디바이스들(210)은 비휘발성 저장 요소들을 포함한다. 이러한 비휘발성 저장 요소들의 예들은 자기 하드 디스크, 광 디스크, 플로피 디스크, 플래시 메모리, 또는 전기적 프로그래밍가능 메모리(EPROM) 또는 전기적 소거가능 및 프로그래밍가능 메모리(EEPROM)의 형태를 포함한다.
컴퓨팅 디바이스(200)는 또한 비드 형상 획득 모듈(214), 비드 형상 분석 모듈(216), 반응 표면 프로파일 모듈(218), 반응 표면 프로파일 분석 모듈(220), 및 ALAD 공정 파라미터 조정 모듈(222)(집합적으로, "모듈")을 포함할 수 있다. 모듈들 각각은 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 모듈들 중 하나 이상은 하나 이상의 프로세서들(202)에 의해 실행되는 애플리케이션 또는 애플리케이션의 일부로서 구현될 수 있다. 다른 예들에서, 모듈들 중 하나 이상은 컴퓨팅 디바이스(200)의 하드웨어 유닛의 일부로서(예를 들어, 회로부로서) 구현될 수 있다. 모듈들 중 하나 이상에 의해 수행되는 기능들은 도 3a 내지 도 3c에 예시된 예시적인 흐름도들을 참조하여 아래에서 설명된다.
컴퓨팅 디바이스(200)는 명료함을 위해 도 2에 도시되지 않은 추가 구성요소들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(200)는 컴퓨팅 디바이스(200)의 구성요소들에 전력을 제공하기 위한 전원 장치를 포함할 수 있다. 유사하게, 도 2에 도시된 컴퓨팅 디바이스(200)의 구성요소들은 컴퓨팅 디바이스(200)의 모든 예에서 필요하지 않을 수 있다.
도 3a는 반응 표면 프로파일들을 생성하기 위한 예시적인 기술의 흐름도이다. 도 3a의 기술은 도 1a 및 도 1b의 제조 환경(100) 및 도 2의 컴퓨팅 디바이스(200)와 관련하여 설명될 것이지만, 다른 예들에서, 도 3a의 기술은 상이한 시스템, 상이한 컴퓨팅 디바이스, 또는 둘 모두를 사용하여 수행될 수 있다. 추가적으로, 제조 환경(100) 및 컴퓨팅 디바이스(200)는 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 결정하기 위한 다른 기술들을 수행할 수 있다.
일부 예들에서, 반응 표면 프로파일은 액체 접착제의 기준 비드의 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초할 수 있다. 예를 들어, 도 1과 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 관리 시스템(110)은 복수의 비드 형상들 및 복수의 비드 형상들의 각자의 비드 형상들을 생성하는 데 사용되는 복수의 선택된 ALAD 공정 파라미터들을 포함하는 측정 데이터에 기초하여 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 생성하도록 구성될 수 있다.
도 3a에 예시된 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 하나 이상의 제어가능한 공정 파라미터들(예를 들어, 제어된 공정 파라미터들)을 결정하는 것을 포함한다(330). 일부 예들에서, 제어된 공정 파라미터들은 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해 제어가능한 공정 파라미터들에 기초하여 자동으로 결정될 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(200)는, 접착제 제형, ALAD 로봇의 유형, 분배 레이트, 부품 처리 레이트, 관측 플레이트(140)로부터의 분배된 헤드(162)의 높이, 관측 플레이트(140)의 표면에 대한 분배 헤드(162)의 속도 벡터 또는 방향 벡터, 스크류 속력, 인가된 배압, 결과적인 접착제 유량, 또는 다른 제어가능한 공정 파라미터 중 적어도 하나를 자동으로 결정할 수 있거나, 또는 사용자 입력에 기초하여 결정할 수 있다.
도 3a에 예시된 기술은 또한, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 제어된 공정 파라미터들 각각에 대한 허용가능한 값들의 범위를 결정하는 것을 포함한다(332). 각각의 제어된 공정 파라미터의 범위는 예를 들어 관리 ALAD 시스템(116)의 동작 제한들 및/또는 사용자 입력에 기초할 수 있다. 허용가능한 값들의 범위를 결정하는 것은 선택된 ALAD 공정의 최적화를 위해 복수의 비드들을 분배, 측정 및 분석하는 데 필요한 시간 및/또는 계산 자원을 감소시킬 수 있다.
도 3a에 예시된 기술은 또한, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어, ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 액체 접착제의 적어도 하나의 비드(142)를 관측 플레이트(140) 상으로 분배하기 위해 선택된 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 관리 ALAD 시스템(116)의 로봇(160)을 제어하는 것을 포함한다(334). 선택된 ALAD 공정 파라미터들은 제어된 공정 파라미터들 각각에 대한 허용가능한 값들의 범위의 서브세트를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 로봇(160)을 제어하는 것은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 액체 접착제를 관측 플레이트(140)의 표면 상으로 분배하도록 분배 헤드(162)를 제어하고/하거나 관측 플레이트(140)의 표면에 대한 분배 헤드(162)의 위치 및 속도를 제어하도록 관절형 아암(164)을 제어하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 로봇(160)을 제어하는 것은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 복합 분배 경로에 기초하여 선형(1D) 분배 경로를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 본 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 미리결정된 복합 분배 경로(예를 들어, 반경 모서리, 중첩부, 또는 급한 곡선 중 적어도 하나)에 기초하여, 복합 분배 경로를 나타내는 선형 분배 경로를 결정하는 것을 포함할 수 있으며, 선형 분배 경로는 병합된 x-축 및 y-축 벡터 속도들을 포함하는 관측 플레이트(140)에 대한 분배 헤드(162)의 절대 속력 및/또는 병합된 x-축 및 y-축 방향 벡터들을 포함하는 관측 플레이트(140)에 대한 분배 헤드(162)의 단일 방향 벡터를 포함한다.
도 3a에 예시된 기술은 또한, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 획득 모듈(214)에 의해, 비드(142)의 형상을 측정하도록 측정 디바이스(114)를 제어하는 것(336)을 포함한다. 비드(142)의 형상을 측정한 후, 본 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 분석 모듈(216)에 의해, 측정 디바이스(114)에 의해 생성된 측정 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다(338). 일부 예들에서, 본 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 분석 모듈(216)에 의해, 측정된 치수에 기초하여 비드 형상을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 단면적 A1은 측정된 높이 H1 및/또는 폭 W1에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 예들에서, 본 기술은 하나 이상의 제어된 파라미터들을 조정하는 것 및 비드를 분배하고 비드의 비드 형상을 측정하는 것을 반복하는 것을 포함한다. 이러한 방식으로, 각각의 제어된 공정 파라미터는 제어된 공정 파라미터들의 허용가능한 값들의 결정된 범위로부터의 값들을 조사하도록 순차적으로 조정될 수 있다. 일부 예들에서, 각각의 제어된 공정 파라미터는 개별적으로 조사될 수 있으며, 예를 들어, 연속적인 반복들 사이에서 하나의 공정 파라미터만이 조정될 수 있다. 이러한 방식으로, 관리 시스템(110)은 복수의 제어된 공정 파라미터들의 조사와 관련된 측정 데이터를 생성 및 저장하도록 구성될 수 있다.
도 3a에 예시된 기술은 또한, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어, 반응 표면 프로파일 모듈(218)에 의해, 측정 데이터 및 제어된 ALAD 공정 파라미터들에 기초하여 반응 표면 프로파일을 결정하는 것을 포함한다. 예를 들어, 본 기술은, 각자의 비드 형상을 생성하기 위해 사용되었던 복수의 제어된 ALAD 공정 파라미터들의 각각의 각자의 제어된 ALAD 공정 파라미터에 대해 복수의 비드 형상들의 각각의 각자의 비드 형상을 상관시키거나 플롯팅하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 반응 표면 프로파일을 결정하는 것(302)은 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 생성하기 위해 비드 형상들을 분배, 측정 및 분석하는 것을 반복하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 본 기술은 반응 표면 프로파일의 자동화된 생성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 반응 표면 프로파일을 결정하는 것은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 관측 플레이트들의 이동을 조정하도록 픽-앤-플레이스 로봇(113)을 제어하는 것을 포함할 수 있다. 픽-앤-플레이스 로봇(113)을 제어하는 것은 예를 들어 다음 중 적어도 하나를 포함할 수 있다: 코팅되지 않은 관측 플레이트 공급부(111)로부터 관측 플레이트(140)를 픽업하도록 픽-앤-플레이스 로봇(113)을 제어하는 것; 코팅되지 않은 관측 플레이트(140)를 관리 ALAD 시스템(116) 내의 고정구(166) 상에 배치하는 것; 고정구(166)로부터 코팅된 관측 플레이트(140)를 제거하는 단계; 코팅된 관측 플레이트(140)를 측정 디바이스(114) 내의 고정구(168) 상에 배치하는 것; 측정된 관측 플레이트(140)를 고정구(168)로부터 제거하는 것; 및/또는 측정된 관측 플레이트(140)를 코팅된 관측 플레이트 스톡(115)에 배치하는 것.
일부 예들에서, 반응 표면 프로파일의 자동화된 생성은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 적어도 하나의 반응 표면 프로파일을 생성하기 위한 공정 조건들을 정의하는 배치 동작 데이터를 자동으로 결정하는 것을 포함할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 배치 동작 데이터는, 예를 들어, 샘플링될 제어가능한 ALAD 공정 파라미터들의 범위, 샘플들의 수, 샘플 이름들, 또는 픽-앤-플레이스 로봇(113), 측정 디바이스(114), 및 관리 ALAD 시스템(116) 중 임의의 것의 동작을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 배치 동작 데이터를 결정하는 것은, 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 개개의 관측 플레이트 이름들 및 각각의 관측 플레이트와 연관된 공정 조건들의 목록을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 본 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어, ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 결정된 배치 동작 데이터에 기초하여, 배치를 실행하기 위해 픽-앤-플레이스 로봇(113), 측정 디바이스(114), 및 관리 ALAD 시스템(116)의 동작을 제어하는 것을 자동으로 제어하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 배치를 실행하는 것은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 로컬 프로그램 실행 및 픽-앤-플레이스 로봇(113), 이동 측정 디바이스(114), 및/또는 관리 ALAD 시스템(116)의 로봇(160)의 이동들의 타이밍, 관측 플레이트 이름들을 전달하는 것, 및/또는 분석 및/또는 저장을 위해 컴퓨팅 디바이스(200)에 측정치들을 전달하는 것을 조정하는 것을 포함할 수 있다.
도 3b는 측정된 비드 형상들 및 반응 표면 프로파일들을 사용하여 자동화된 액체 접착제 분배 공정을 제어하기 위한 예시적인 기술의 흐름도이다. 도 3b의 기술은 도 1a 및 도 1b의 제조 환경(100) 및 도 2의 컴퓨팅 디바이스(200)와 관련하여 설명될 것이지만, 다른 예들에서, 도 3b의 기술은 상이한 시스템, 상이한 컴퓨팅 디바이스, 또는 둘 모두를 사용하여 수행될 수 있다. 추가적으로, 제조 환경(100) 및 컴퓨팅 디바이스(200)는 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 결정하기 위한 다른 기술들을 수행할 수 있다.
도 3b에 도시된 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 반응 표면 프로파일 모듈(218)에 의해, 액체 접착제의 반응 표면 프로파일을 결정하는 것을 포함한다(302). 예를 들어, 반응 표면 프로파일을 결정하는 것은 도 3a를 참조하여 위에서 논의된 기술을 포함할 수 있다.
반응 표면 프로파일을 결정한 후(302), 도 3b에 예시된 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAD 시스템 제어 모듈(212)에 의해, 적어도 하나의 현장 ALAD 공정 파라미터를 사용하여, 액체 접착제의 비드(152)를 관측 플레이트(150)의 표면 상으로 분배하도록 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 제어하는 것(304)을 포함한다. 일부 예들에서, 비드(152)를 관측 플레이트(150) 상으로 분배하도록 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 제어하는 것은 복수의 비드들을 분배하는 것을 포함할 수 있으며, 복수의 비드들의 각각의 각자의 비드는 복수의 현장 ALAD 공정 파라미터의 각자의 현장 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 분배된다. 일부 예들에서, 비드(152)를 관측 플레이트(150) 상으로 분배하도록 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 제어하는 것은 위에서 논의된 바와 같이 픽-앤-플레이스 로봇으로 자동화될 수 있다.
비드(152)를 분배한 후, 도 3b에 예시된 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 획득 모듈(214)에 의해, 비드(152)의 형상을 측정하도록 측정 디바이스(124)를 제어하는 것을 포함한다(306). 비드(152)의 형상을 측정한 후, 본 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 분석 모듈(216)에 의해, 측정 디바이스(124)에 의해 생성된 측정 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 본 기술은, 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 분석 모듈(216)에 의해, 측정된 치수에 기초하여 비드 형상을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 단면적 A2는 측정된 높이 H2 및/또는 폭 W2에 기초하여 결정될 수 있다.
비드 형상을 측정한 후, 도 3b에 도시된 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 분석 모듈(216)에 의해, 비드(152)의 비드 형상을 기준 비드 형상과 비교하는 것을 포함한다(308). 기준 비드 형상은 목표 비드 형상과 동일하거나 상이할 수 있다. 목표 비드 형상은 제조용 물품에 적용될 때 비드의 원하는 형상이다. 기준 비드 형상은, 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 선택된 목표 비드 형상에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 예들에서, 비교는 측정된 비드 형상을 목표 비드 형상과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 비드(152)의 비드 형상이 기준 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 본 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 반응 표면 프로파일 분석 모듈(220)에 의해, 반응 표면 프로파일에 기초하여, 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터를 결정하는 것을 포함한다(310). 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터는 제조 현장 ALAD 시스템(126)의 로봇이 기준 비드 형상을 갖는 제2 비드를 분배하게 하도록 구성된다.
일부 예들에서, 본 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAS 공정 파라미터 조정 모듈(220)에 의해, 적어도 하나의 업데이트된 공정 파라미터를 나타내는 제조 현장 ALAD 시스템(126)에 의해 수신가능한 출력을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 본 기술은 측정된 비드 형상들 및 생성된 반응 표면 프로파일들에 기초하여 현장 ALAD 공정 파라미터들을 자동으로 업데이트하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 본 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 ALAS 공정 파라미터 조정 모듈(220)에 의해, 적어도 하나의 업데이트 공정 파라미터를 이용해, 액체 접착제의 제2 비드를 제2 관측 플레이트의 표면 상으로 분배하도록 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 자동으로 제어하는 것을 포함할 수 있으며, 제2 비드는 적어도 하나의 업데이트 공정 파라미터에 기초한 제2 비드 형상을 갖는다. 제2 비드를 분배한 후, 본 기술은 제2 비드의 형상을 측정하기 위해 컴퓨팅 디바이스(200), 비드 형상 획득 모듈(214), 측정 디바이스(124)를 제어하는 것을 포함할 수 있다. 비드 형상을 측정한 후, 본 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 분석 모듈(216)에 의해, 제2 비드의 비드 형상을 목표 비드 형상과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 비드(152)의 비드 형상이 목표 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 본 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 반응 표면 프로파일 분석 모듈(220)에 의해, 반응 표면 프로파일에 기초하여, 적어도 하나의 제2 업데이트된 공정 파라미터를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 제2 업데이트된 공정 파라미터는 제조 현장 ALAD 시스템(126)의 로봇이 목표 비드 형상을 갖는 제3 비드를 분배하게 하도록 구성된다. 이러한 방식으로, 본 기술은 제조 현장 ALAD 시스템(126)을 제어하기 위해 반응 표면 프로파일들을 사용하여 복수의 비드 형상들을 반복적으로 분석하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 본 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 비드 형상 분석 모듈(216)에 의해, 목표 비드 형상의 선택된 허용 오차 내에서 하나 이상의 비드 형상들을 생성하는 복수의 현장 ALAD 공정 파라미터들을 포함하는 공정 윈도우를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 본 기술은 컴퓨팅 디바이스(200), 예를 들어 반응 표면 프로파일 분석 모듈(220)에 의해, 공정 윈도우 내에서 반응 표면 프로파일의 적어도 하나의 구배를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 적어도 하나의 구배는 공정 안정성을 나타낼 수 있다. 이러한 방식으로, 본 기술은 공정 윈도우 안정성을 평가하는 것을 포함할 수 있다.
도 3c는 비드 형상의 선형 모델링을 사용하여 자동화된 액체 접착제 분배 공정을 제어하기 위한 예시적인 기술의 흐름도이다. 도 3c의 기술은 도 1a 및 도 1b의 제조 환경(100) 및 도 2의 컴퓨팅 디바이스(200)와 관련하여 설명될 것이지만, 다른 예들에서, 도 3c의 기술은 상이한 시스템, 상이한 컴퓨팅 디바이스, 또는 둘 모두를 사용하여 수행될 수 있다. 추가적으로, 제조 환경(100) 및 컴퓨팅 디바이스(200)는 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 결정하기 위한 다른 기술들을 수행할 수 있다.
도 3c에 도시된 기술은, 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 제조 환경(100) 내의 로봇(160)에 의해, 목표 복합 분배 경로를 나타내는 액체 접착제의 하나 이상의 선형 비드들(142)을 기판(140)의 표면 상으로 분배하는 것을 포함한다(322). 선형 비드들(142)은 종축을 따라 연장되고 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초하여 종축을 가로지르는 비드 형상을 갖는다. 목표 복합 분배 경로는 연속적인 경로를 포함할 수 있다. 연속적인 경로는 위에서 논의된 바와 같이 반경 곡선, 급한 곡선, 또는 중첩부 중 적어도 하나를 정의할 수 있다. 일부 예들에서, 분배하는 것은 액체 접착제의 복수의 비드들을 분배하는 것을 포함할 수 있으며, 복수의 비드들의 각각의 각자의 비드는 복수의 공정 파라미터들의 각자의 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 분배된다.
일부 예들에서, 하나 이상의 선형 비드들을 분배하는 것은, 측정 디바이스의 프로세서 또는 로봇의 제2 프로세서 중 적어도 하나에 의해, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(200)를 통해, 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 하나 이상의 선형 비드들을 분배하도록 로봇(160)을 제어하는 것을 포함할 수 있다. 로봇(160)이 분배 헤드(162) 및 관절형 아암(164)을 포함하는 예들에서, 로봇(160)을 제어하는 것은, 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 액체 접착제의 선형 비드를 관측 플레이트(140)의 표면 상으로 분배하도록 분배 헤드(162)를 제어하는 것; 및 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 관측 플레이트(140)의 표면에 대한 분배 헤드(162)의 위치 및 속도를 제어하도록 관절형 아암(164)을 제어하는 것을 포함할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 적어도 하나의 공정 파라미터는 관측 플레이트(140)의 표면에 대한 로봇(160)의 분배 헤드(162)의 속도 벡터 또는 방향 벡터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 3c에 예시된 기술은, 측정 디바이스, 예를 들어 제조 환경(100) 내에 위치된 측정 디바이스(114)에 의한 1차원 스캔을 통해, 선형 비드들의 종축을 따른 복수의 별개의 위치들에서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하는 것을 포함한다(324). 비드 형상의 적어도 하나의 특성은, 위에서 논의된 바와 같이, 기판의 표면에 대한 비드의 높이, 기판의 표면에서의 비드의 종축에 대한 비드의 폭, 또는 종축을 가로지르는 비드의 비드의 단면적 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 측정 디바이스(114)는 휴대용 측정 디바이스를 포함할 수 있다.
도 3c에 예시된 기술은 측정 디바이스의 프로세서, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 하나 이상의 반응 표면 프로파일들 및 비드 형상의 적어도 하나의 특성에 기초하여, 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하는 것을 포함한다(326). 일부 예들에서, 반응 표면 프로파일은 액체 접착제의 기준 비드의 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초할 수 있다. 예를 들어, 도 1과 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 관리 시스템(110)은 복수의 비드 형상들 및 복수의 비드 형상들의 각자의 비드 형상들을 생성하는 데 사용되는 복수의 선택된 ALAD 공정 파라미터들을 포함하는 측정 데이터에 기초하여 하나 이상의 반응 표면 프로파일들을 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 반응 표면 프로파일은 액체 접착제의 점도, 주변 온도, 주변 습도, 또는 주변 압력 중 적어도 하나를 포함할 수 있는 적어도 하나의 제어되지 않는 공정 파라미터에 추가로 기초한다.
일부 예들에서, 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하는 것은, 측정 디바이스의 프로세서를 이용해, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(200)를 통해, 액체 접착제의 기준 비드의 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터를 정의하는 액체 접착제의 하나 이상의 반응 표면 프로파일들에 액세스하는 것을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하는 것은 또한, 프로세서, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 비드 형상을 기준 비드 형상과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하는 것은 또한, 비드 형상이 기준 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 프로세서, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초하여, 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 위에서 논의된 바와 같이, 반응 표면 프로파일은 연속적인 경로를 따른 복수의 별개의 위치들 중 인접한 별개의 위치들과의 관련 없이 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치에서 비드 형상의 적어도 하나의 특성 및 적어도 하나의 공정 파라미터를 관련시키는 선형 모델에 기초할 수 있다. 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치는 인접한 별개의 위치들로부터 실질적으로 동일하게 이격될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치는 바로 인접한 별개의 위치들로부터 약 0.01 mm와 약 1 mm 사이에 있다.
도 3c에 예시된 기술은 또한, 예를 들어 로봇(160)을 사용하여, 목표 복합 분배 경로 및 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 사용하여 액체 접착제를 분배하는 것을 포함한다(328).
일부 예들에서, 본 기술은 프로세서, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 위에서 논의된 바와 같이, 비드 형상의 선택된 허용 오차 내에서 복수의 비드 형상들과 연관된 복수의 공정 파라미터들을 포함하는 공정 윈도우를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 추가적으로, 본 기술은 프로세서, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(200)에 의해, 공정 윈도우 내에서 반응 표면 프로파일의 적어도 하나의 구배를 식별하는 것을 포함할 수 있으며, 구배는 위에서 논의된 바와 같이 적어도 하나의 공정 파라미터의 안정성을 나타낸다.
실시예
실시예 1: 많은 전자장치 응용들에서 일반적인 접합은 최종 조립 조건에서 대략 2 mm의 폭 x 0.5 mm의 높이이다. 이는 0.5 ㎟의 목표 단면적 프로파일을 나타낸다. 0.5 ㎟ 미만의 단면적을 갖는 접착제를 분배하는 것은 "불충분한 접착제" 및/또는 부품 고장을 초래할 수 있다. 0.5 ㎟ 초과의 단면적을 갖는 접착제를 분배하는 것은 접착제 "압착 배출(squeeze out)"을 초래할 수 있다. 원하지 않는 접착제 접촉에 민감한 부품의 경우, 예를 들어, 회로부 근처에서, 이러한 "압착 배출"은 또한 부품 고장을 초래할 수 있다. 그 결과, 0.5 mm 이상의 높이와 0.5 ㎟의 단면적을 갖는 접착제의 비드를 분배하는 것이 바람직하다. 이 목표 비드는 로봇 속도, 유량, z-높이, 노즐 유형, 및 많은 다른 변수들을 변화시킴으로써 달성될 수 있다. 실험은 유량들 및 속도들의 다수의 구성들을 시험하여, 반응 표면 프로파일이 0.5 mm 이하의 높이의 경우들을 희생하지 않고 비드의 단면적을 최적화한 로봇 속도 및 유량을 제공할 수 있도록 하였다.
실시예 2: 제조 공정에서의 일반적인 섭동은 액체 접착제의 제1 로트로부터 액체 접착제의 제2 로트로의 전환이다. 제2 로트는 제1 로트와 상이한 유체 점도를 가질 수 있다. 예를 들어, 제2 로트의 유체 점도가 제1 로트의 유체 점도보다 작아서, 형상 프로파일이 변화하고/하거나 비드의 높이가 감소되는 경우, 부품 고장이 경험될 수 있다. 실험은 비드 형상 프로파일들의 변화 정도를 측정하고 정량화하기 위해 변화하는 점도 프로파일들로 액체 접착제의 다수의 로트들을 시험하였고, 부품 고장이 관찰될 가능성이 가장 높은 점도를 식별하였다. 이러한 결과들은 새로 섭동된 시스템이 더 낮은(또는 더 높은) 점도 접착제로 인한 고장을 제거하도록 설계되도록 공정 파라미터를 변경하는데 사용될 수 있는 반응 표면 프로파일들을 생성하는 데 사용될 수 있다.
실시예 3: 분배 경로 동안, 체계적 변동성은 비드의 선형 길이를 따라 비드 프로파일들을 변화시키는 것을 초래할 수 있다는 가능성이 있다. 이는 속도 드리프트, 유체의 응력 완화, 또는 변화하는 기판 높이의 결과일 수 있다. 실험은 비드의 단면적이 비드 길이를 따라 꾸준히 그리고 반복적으로 감소했다는 점에서 체계적 변동을 발견하였다. 이러한 체계적 변동성을 수정하기 위해, 로봇의 속도가 비드의 길이를 따라 꾸준히 감소하도록 가변 속도 프로파일을 프로그래밍하였다. 분배 경로를 따라 속도를 변경하는 것은 접착제 비드가 목표 단면적을 더 잘 유지할 수 있게 하였다.
실시예 4: 이전에 언급한 바와 같이, 목표 단면적(또는 높이 또는 폭)의 비드들은 다양한 공정 설정들을 통해 얻을 수 있다. 추가 공정 제약들에 기초하여 추가로 최적화하기 위해, 실험은 가능한 가장 빠른 속도로 원하는 단면적을 달성하는 공정 설정들을 선택하는 것을 포함하였다. 그 결과는 가장 짧은 사이클 시간을 갖는 분배 경로를 포함하였으며, 따라서 제조의 전체 사이클 시간을 감소시키고 처리량을 증가시킨다.
도 4는 라인들(402, 404, 406, 408)로 표시된, 각자의 비드들의 종축을 따른 단면적 변동으로서 예시적인 비드 형상들을 예시하는 그래프이다. 라인들(402, 404, 406, 408) 각각은 동일한 액체 접착제 유량 및 상이한 로봇 속력들을 사용하는 액체 접착제의 분배를 예시한다. 라인들(402, 404, 406, 408) 각각은 약 3.0 밀리리터/초(mL/s)로 분배되었다. 라인(402)은 42 밀리미터/초(mm/s)의 로봇 속력에 대응한다. 라인(404)은 51 mm/s의 로봇 속력에 대응한다. 라인(406)은 60 mm/s의 로봇 속력에 대응한다. 라인(408)은 79 mm/s의 로봇 속력에 대응한다. 라인들(402, 404, 406, 408) 각각은 상이한 로봇 속력을 포함하였지만, 그 결과는, 로봇 속력을 변화시킬 때에도, 특정 유량들 및 (비드의 종축에 대한) 선형 위치들에 대해 실질적으로 일관된 비드 형상을 예시한다. 실험은 또한 유사한 결과들과 함께 상이한 유량들(예를 들어, 1.1 mL/s, 2.0 mL/s, 4.0 mL/s 및 5.0 mL/s)에 걸쳐 수행되었다. 이러한 방식으로, 비드 형상, 유량 및 로봇 속력을 나타내는 반응 표면 프로파일은 알려진 유량 및 로봇 속력에 기초하여 선택된 선형 위치에서 비드 형상을 예측하는 데 사용될 수 있다.
도 5a는 각자의 비드 1 내지 비드 4의 종축을 따른 단면적 변동으로서 예시적인 비드 형상들을 예시하는 그래프이다. 도 5b는 도 5a의 확대된 부분을 예시한다. 도 5b에 가장 잘 예시된 바와 같이, 라인들(502, 504, 506, 508)은 비드 1 내지 비드 4를 각각 표현한다. 라인들(502, 504, 506, 508) 각각은 동일한 액체 접착제 유량(5.0 밀리리터/분) 및 로봇 속력(30.2 mm/s)을 사용하는 각자의 비드의 반복된 분배를 예시한다. 라인들(502, 504, 506, 508)에 나타난 결과들은 동일한 액체 접착제 유량 및 로봇 속력에서 비드 형상을 생성할 때 반복성을 입증하였다. 예를 들어, 예를 들어 유동 메커니즘, 로봇 모션, 접착제의 물리적 속성들 등으로 인한 것일 수 있는 비교적 작은 변동들이 비드 1 내지 비드 4 각각 사이에 존재하더라도, 변동들은 반복가능하다. 즉, 도 5b에 예시된 마루들 및 골들은 비드 1 내지 비드 4 각각에 걸쳐 유사한 위치 및 유사한 크기들에 있다. 실험은 또한 유사한 결과들과 함께 상이한 로봇 속력들(예를 들어, 21.1 mm/s, 25.6 mm/s, 34.8 mm/s, 및 39.2 mm/s)에 걸쳐 수행되었다. 이러한 결과들은 비드 형상이 로봇 속력 및 유량과 같은 상이한 공정 파라미터들에 대해 반복가능함을 입증하였다. 예를 들어, 비드 형상에서의 변동(이는 유동 메커니즘, 로봇 모션, 접착제의 물리적 속성들 등으로 인한 것일 수 있음)도 반복가능하다. 반복가능한 변동들을 평가함으로써, 본 명세서에 설명된 시스템들 및 기술들은, 예를 들어 유량 또는 로봇 속력을 변화시킴으로써, 변동들을 보상하는 데 사용될 수 있다.
도 6은 도 4 내지 도 5b에 예시된 접착제 분배 공정에 대한 예시적인 반응 표면 프로파일들뿐만 아니라 유사한 추가 실험 데이터를 예시하는 3차원 그래프이다. 반응 표면 프로파일들은 각각의 비드의 평균 단면적(602) 및 각각의 비드의 단면적의 변동성(604)으로서 예시된다. 위에서 논의된 바와 같이, 반응 표면 프로파일들은, 예를 들어 반응 표면 방법론을 통해, 예측된 비드 형상을 생성하기 위해 로봇 속력 및 액체 접착제 유량과 같은 ALAD 공정 파라미터들을 제어하는 데 사용될 수 있다. 비드 높이, 비드 폭, 또는 다른 ALAD 공정 파라미터들을 포함하지만 이에 제한되지 않는 다른 변수들에 대해 유사한 반응 표면 프로파일들이 생성될 수 있다.
도 7은 비드 형상 변동성을 감소시키기 위해 사용될 수 있는 예시적인 속도 프로파일을 예시하는 그래프이다. 위에서 논의된 바와 같이, 국소 비드 형상은 특성화될 수 있는 고유하고 반복가능한 변동성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 라인(702)은 약 2 mL/min의 일정한 유량에서 그리고 약 0.5 ㎟의 단면적을 갖는 선형 위치(mm) 대 로봇 속력(mm/s)의 영역을 나타낸다. 라인(702) 위의 영역(704)은 약 0.5 ㎟의 단면적을 초과할 선형 위치들에서의 로봇 속력들을 나타낸다. 라인(702) 아래의 영역(706)은 약 0.5 ㎟의 단면적 미만일 선형 위치들에서의 로봇 속력들을 나타낸다. 따라서, 로봇 속력은 약 0.5 ㎟의 목표 단면적을 갖는 비드를 분배하기 위해 라인(702)에 따른 선형 위치에 대해 동적으로 변화될 수 있다. 이러한 방식으로, 국소 비드 형상 변동성을 보상하는 것은 액체 접착제를 분배하는 정확도를 개선하여, 접합 무결성을 개선할 수 있다.
도 8은 여러 액체 접착제 점도들에 대한 예시적인 비드 형상(z-축 프로파일 대 y-축 프로파일)을 예시하는 그래프이다: 라인들(802, 804, 806, 808). 라인들(802, 804, 806, 808) 각각은 상이한 점도들을 갖는 액체 접착제의 비드를 표현한다. 동일한 ALAD 공정 파라미터들을 사용하여 동일한 로봇에 의해 각각의 비드를 분배하였다. 위에서 논의된 바와 같이, 액체 접착제 점도는 비드 형상에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 라인(802)은 9,580 센티푸아즈(cP)의 가장 낮은 점도를 갖는 액체 접착제에 대한 비드 형상을 표현한다. 예시된 바와 같이, 높이(z-축 비드 프로파일)는 4개의 샘플들 중 가장 작고, 폭(y-축 비드 프로파일)은 가장 크다. 라인들(808)은 50,000 cP의 가장 큰 점도를 갖는 액체 접착제에 대한 비드 형상을 표현한다. 라인(808)은 4개의 샘플들 중 최대 높이(z-축 비드 프로파일) 및 가장 작은 폭(y-축 비드 프로파일)을 포함한다. 라인들(804, 806)은 각각 제3 및 제2 가장 큰 점도들을 표현한다. 라인(804) 13,360 cP의 점도를 갖는 액체 접착제는 라인(802)과 비교해 더 큰 z-축 비드 프로파일과 더 작은 y-축 비드 프로파일, 및 라인들(806, 808)과 비교해 더 작은 z-축 비드 프로파일과 더 큰 y-축 비드 프로파일을 나타냈다. 라인(806) 13,360 cP의 점도를 갖는 액체 접착제는 라인들(802, 804)과 비교해 더 큰 z-축 비드 프로파일과 더 작은 y-축 비드 프로파일, 및 라인(808)과 비교해 더 작은 z-축 비드 프로파일과 더 큰 y-축 비드 프로파일을 나타냈다. 도 8에 예시된 바와 같이, 점도는 비드 형상에 영향을 미치므로, 예를 들어 액체 접착제 배치들 사이의 액체 접착제 점도의 변화는 적어도 ALAD 공정의 선택된 허용 오차들 내에서 일관된 비드 형상을 유지하기 위해 공정 파라미터들을 업데이트하는 것을 필요로 할 수 있다.
다양한 예들이 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 하기 청구범위의 범위 내에 있다.

Claims (32)

  1. 방법으로서,
    적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 제조 환경 내의 로봇에 의해, 목표 복합 분배 경로를 나타내는 액체 접착제의 하나 이상의 선형 비드들을 기판의 표면 상으로 분배하는 단계 - 선형 비드들은 종축을 따라 연장되고 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 종축을 가로지르는 비드 형상을 가짐 -; 및
    제조 환경 내에 위치된 측정 디바이스에 의한 1차원 스캔을 통해, 선형 비드들의 종축을 따른 복수의 별개의 위치들에서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 방법은,
    측정 디바이스의 프로세서에 의해, 하나 이상의 반응 표면 프로파일들 및 비드 형상의 적어도 하나의 특성에 기초하여, 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하는 단계; 및
    목표 복합 분배 경로 및 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 사용하여 액체 접착제를 분배하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 하나 이상의 반응 표면 프로파일들은 연속적인 경로를 따른 복수의 별개의 위치들 중 인접한 별개의 위치들과의 관련 없이 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치에서 비드 형상의 적어도 하나의 특성 및 적어도 하나의 공정 파라미터를 관련시키는 선형 모델에 기초하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치는 인접한 별개의 위치들로부터 실질적으로 동일하게 이격되는, 방법.
  5. 제3항 또는 제4항에 있어서, 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치는 바로 인접한 별개의 위치들로부터 약 0.01 mm와 약 1 mm 사이에 있는, 방법.
  6. 제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 하나 이상의 반응 표면 프로파일들은 액체 접착제의 점도, 주변 온도, 주변 습도, 또는 주변 압력 중 적어도 하나를 포함하는 적어도 하나의 제어되지 않는 공정 파라미터에 추가로 기초하는, 방법.
  7. 제2항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하는 단계는,
    측정 디바이스의 프로세서를 이용해, 액체 접착제의 기준 비드의 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터를 정의하는 액체 접착제의 하나 이상의 반응 표면 프로파일들에 액세스하는 단계;
    프로세서에 의해, 비드 형상을 기준 비드 형상과 비교하는 단계; 및
    비드 형상이 기준 비드 형상과 상이하다고 결정하는 것에 응답하여, 프로세서에 의해, 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초하여, 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 측정 디바이스는 휴대용 측정 디바이스를 포함하는, 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 하나 이상의 선형 비드들을 분배하는 단계는, 측정 디바이스의 프로세서 또는 로봇의 제2 프로세서 중 적어도 하나에 의해, 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 하나 이상의 선형 비드들을 분배하도록 로봇을 제어하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 로봇은 분배 헤드 및 관절형 아암을 포함하고, 로봇을 제어하는 단계는,
    측정 디바이스의 프로세서 또는 로봇의 제2 프로세서 중 적어도 하나에 의해, 액체 접착제의 선형 비드를 기판의 표면 상으로 분배하도록 분배 헤드를 제어하는 단계; 및
    측정 디바이스의 프로세서 또는 로봇의 제2 프로세서 중 적어도 하나에 의해, 기판의 표면에 대한 분배 헤드의 위치 및 속도를 제어하도록 관절형 아암을 제어하는 단계를 포함하는, 방법.
  11. 제10항에 있어서, 적어도 하나의 공정 파라미터는 기판의 표면에 대한 로봇의 분배 헤드의 속도 벡터, 분배 헤드의 방향 벡터, 분배 헤드의 스크류 속력, 또는 분배 헤드의 인가된 배압 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 분배하는 단계는 액체 접착제의 복수의 비드들을 분배하는 단계를 포함하며, 복수의 비드들의 각각의 각자의 비드는 복수의 공정 파라미터들의 각자의 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 분배되는, 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 목표 복합 분배 경로는 반경 곡선(radiused curve), 급한 곡선(sharp curve), 또는 중첩부 중 적어도 하나를 포함하는 연속적인 경로인, 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성은 기판의 표면에 대한 비드의 높이, 기판의 표면에서의 비드의 종축에 대한 비드의 폭, 또는 종축을 가로지르는 비드의 비드의 단면적 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  15. 제2항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 방법은, 프로세서에 의해, 비드 형상의 선택된 허용 오차 내에서 복수의 비드 형상들과 연관된 복수의 공정 파라미터들을 포함하는 공정 윈도우를 식별하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  16. 제15항에 있어서, 방법은, 프로세서에 의해, 공정 윈도우 내에서 반응 표면 프로파일의 적어도 하나의 구배를 식별하는 단계를 추가로 포함하며, 구배는 적어도 하나의 공정 파라미터의 안정성을 나타내는, 방법.
  17. 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  18. 시스템으로서,
    적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여, 목표 복합 분배 경로를 나타내는 액체 접착제의 하나 이상의 선형 비드들을 기판의 표면 상으로 분배하도록 구성된 제조 환경 내의 로봇 - 비드는 종축을 따라 연장되고 적어도 하나의 공정 파라미터에 기초한 종축을 가로지르는 비드 형상을 가짐 -;
    1차원 스캔을 통해, 선형 비드들의 종축을 따른 복수의 별개의 위치들에서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된 제조 환경 내의 측정 디바이스; 및
    측정 디바이스에 통신가능하게 결합된 프로세서를 포함하며, 프로세서는,
    하나 이상의 반응 표면 프로파일들 및 비드 형상의 적어도 하나의 특성에 기초하여, 적어도 하나의 공정 파라미터를 조정하고;
    목표 복합 분배 경로 및 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 사용하여 로봇이 액체 접착제를 분배하게 하도록 구성되는, 시스템.
  19. 제18항에 있어서, 반응 표면 프로파일은 연속적인 경로를 따른 복수의 별개의 위치들 중 인접한 별개의 위치들과의 관련 없이 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치에서 비드 형상의 적어도 하나의 특성 및 적어도 하나의 공정 파라미터를 관련시키는 선형 모델에 기초하는, 시스템.
  20. 제19항에 있어서, 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치는 인접한 별개의 위치들로부터 실질적으로 동일하게 이격되는, 시스템.
  21. 제19항 또는 제20항에 있어서, 복수의 별개의 위치들의 각각의 별개의 위치는 바로 인접한 별개의 위치들로부터 약 0.01 mm와 약 1 mm 사이에 있는, 시스템.
  22. 제18항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서, 반응 표면 프로파일은 액체 접착제의 점도, 주변 온도, 주변 습도, 또는 주변 압력 중 적어도 하나를 포함하는 적어도 하나의 제어되지 않는 공정 파라미터에 추가로 기초하는, 시스템.
  23. 제18항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서, 프로세서는 추가로,
    액체 접착제의 기준 비드의 기준 비드 형상 및 적어도 하나의 기준 공정 파라미터를 정의하는 액체 접착제의 하나 이상의 응답 표면 프로파일들에 액세스하고;
    비드 형상을 기준 비드 형상과 비교하고;
    비드 형상이 기준 비드 형상과 상이한 것에 응답하여, 적어도 하나의 기준 공정 파라미터에 기초하여, 적어도 하나의 조정된 공정 파라미터를 결정하도록 구성되는, 시스템.
  24. 제18항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서, 측정 디바이스는 휴대용 측정 디바이스를 포함하는, 시스템.
  25. 제18항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서, 측정 디바이스의 프로세서 또는 로봇의 제2 프로세서 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 하나 이상의 선형 비드들을 분배하도록 로봇을 제어하도록 구성되는, 시스템.
  26. 제18항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서, 로봇은 분배 헤드 및 관절형 아암을 포함하고, 측정 디바이스의 프로세서 또는 로봇의 제2 프로세서 중 적어도 하나는 추가로,
    액체 접착제의 선형 비드를 기판의 표면 상으로 분배하도록 분배 헤드를 제어하고;
    기판의 표면에 대한 분배 헤드의 위치 및 속도를 제어하도록 관절형 아암을 제어하도록 구성되는, 시스템.
  27. 제26항에 있어서, 적어도 하나의 공정 파라미터는 기판의 표면에 대한 로봇의 분배 헤드의 속도 벡터 또는 방향 벡터 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  28. 제18항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 로봇은 액체 접착제의 복수의 선형 비드들을 분배하도록 구성되며, 복수의 선형 비드들의 각각의 각자의 선형 비드는 복수의 공정 파라미터들의 각자의 적어도 하나의 공정 파라미터를 사용하여 분배되는, 시스템.
  29. 제18항 내지 제28항 중 어느 한 항에 있어서, 목표 복합 분배 경로는 반경 곡선, 급한 곡선, 또는 중첩부 중 적어도 하나를 포함하는 연속적인 경로인, 시스템.
  30. 제18항 내지 제29항 중 어느 한 항에 있어서, 비드 형상의 적어도 하나의 특성은 기판의 표면에 대한 비드의 높이, 기판의 표면에서의 비드의 종축에 대한 비드의 폭, 또는 종축을 가로지르는 비드의 비드의 단면적 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  31. 제18항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 프로세서는 추가로, 비드 형상의 선택된 허용 오차 내에서 복수의 비드 형상들과 연관된 복수의 공정 파라미터들을 포함하는 공정 윈도우를 식별하도록 구성되는, 시스템.
  32. 제31항에 있어서, 프로세서는 추가로, 공정 윈도우 내에서 반응 표면 프로파일의 적어도 하나의 구배를 식별하도록 구성되며, 구배는 적어도 하나의 공정 파라미터의 안정성을 나타내는, 시스템.
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