KR20230122839A - Intelligent system and method for manufacturing multilayer pcb - Google Patents
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Abstract
지능형 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 시스템 및 방법에 관한 것이며, 지능형 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 시스템은 대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보를 획득하고, 상기 도면 정보에 기초하여 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어에 대한 배치 정보를 도출하는 형상 분석부; 상기 배치 정보에 기초하여 상기 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 제조부; 상기 복수의 칩, 상기 복수의 소자 및 상기 복수의 레이어가 배치된 상기 대상 PCB에 대한 이미지를 획득하는 영상 획득부; 및 상기 배치 정보 및 상기 이미지에 기초하여 상기 복수의 칩 각각의 부착, 상기 복수의 소자 각각의 삽입 및 상기 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지하는 비전 검사부를 포함하되, 상기 비전 검사부가 상기 결함을 감지하면, 상기 형상 분석부는 상기 결함을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.It relates to an intelligent multi-layer PCB (MLB) manufacturing system and method, wherein the intelligent multi-layer PCB (MLB) manufacturing system acquires drawing information including shape information of a target PCB, and the drawing information A shape analysis unit for deriving arrangement information for a plurality of chips, a plurality of elements, and a plurality of layers based on the shape analysis unit; a manufacturing unit that manufactures the multi-layer PCB (MLB) based on the arrangement information; an image acquiring unit acquiring an image of the target PCB on which the plurality of chips, the plurality of elements, and the plurality of layers are disposed; and a vision inspection unit configured to detect a defect associated with attachment of each of the plurality of chips, insertion of each of the plurality of elements, and arrangement of each of the plurality of layers based on the arrangement information and the image, wherein the vision inspection unit When detecting the defect, the shape analysis unit corrects the layout information to derive first corrected layout information to prevent the defect, and the manufacturing unit derives first corrected layout information based on the first corrected multilayer PCB (Multi-layer PCB). Layer PCB, MLB) can be manufactured.
Description
본원은 지능형 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to an intelligent multi-layer PCB (MLB) manufacturing system and method.
통상적으로 가전제품이나 컴퓨터 등과 같은 전기전자제품의 주요부품으로 내장되는 인쇄회로기판(Printed circuit board, PCB)에는 예를 들어, 반도체칩이나 콘덴서, 저항기 등과 같은 능도, 수동 소자들이나 전자부품이 실장되게 된다.In general, on a printed circuit board (PCB), which is embedded as a major part of electrical and electronic products such as home appliances and computers, semiconductor chips, capacitors, resistors, etc., passive elements or electronic components are mounted. It becomes.
특히, 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)는 다양한 구조, 고밀도 및 표면 코팅 기술이 적용되어 회로 기판의 품질을 안전하게 보장하고 사용하기 용이하다.In particular, Multi-Layer PCB (MLB) is applied with various structures, high density and surface coating technology to safely guarantee the quality of the circuit board and to be easy to use.
그러나, 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)는 실제 사용 시, 취입 또는 탈기 중, 조립 중 전기 연결 또는 하중 조건 하에서의 고장 가능성 문제가 발생할 수 있고, 올바르게 고정해도 부하 조건에서 고장이 발생하여 실제 사용에 문제가 발생할 수 있다.However, Multi-Layer PCB (MLB) can cause problems such as electrical connection during actual use, blowing or degassing, assembly, or failure possibility under load conditions. problems may arise.
그러므로, 종래의 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조에 있어서 더욱 정밀함이 필요하다.Therefore, more precision is required in manufacturing a conventional multi-layer PCB (MLB).
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1452190호에 개시되어 있다.The background technology of the present application is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1452190.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 종래의 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 시 불량 발생 문제를 해결할 수 있는 지능형 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 시스템 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and an intelligent multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB) manufacturing system and method capable of solving the defect generation problem during conventional multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB) manufacturing It aims to provide
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem to be achieved by the embodiments of the present application is not limited to the technical problems described above, and other technical problems may exist.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 시스템은 대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보를 획득하고, 상기 도면 정보에 기초하여 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어에 대한 배치 정보를 도출하는 형상 분석부; 상기 배치 정보에 기초하여 상기 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 제조부; 상기 복수의 칩, 상기 복수의 소자 및 상기 복수의 레이어가 배치된 상기 대상 PCB에 대한 이미지를 획득하는 영상 획득부; 및 상기 배치 정보 및 상기 이미지에 기초하여 상기 복수의 칩 각각의 부착, 상기 복수의 소자 각각의 삽입 및 상기 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지하는 비전 검사부를 포함하되, 상기 비전 검사부가 상기 결함을 감지하면, 상기 형상 분석부는 상기 결함을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.As a technical means for achieving the above technical problem, an intelligent multi-layer PCB (MLB) manufacturing system according to an embodiment of the present application acquires drawing information including shape information of a target PCB, and the drawing information A shape analysis unit for deriving arrangement information for a plurality of chips, a plurality of elements, and a plurality of layers based on the shape analysis unit; a manufacturing unit that manufactures the multi-layer PCB (MLB) based on the arrangement information; an image acquiring unit acquiring an image of the target PCB on which the plurality of chips, the plurality of elements, and the plurality of layers are disposed; and a vision inspection unit configured to detect a defect associated with attachment of each of the plurality of chips, insertion of each of the plurality of elements, and arrangement of each of the plurality of layers based on the arrangement information and the image, wherein the vision inspection unit When detecting the defect, the shape analysis unit corrects the layout information to derive first corrected layout information to prevent the defect, and the manufacturing unit derives first corrected layout information based on the first corrected multilayer PCB (Multi-layer PCB). Layer PCB, MLB) can be manufactured.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 지능형 다층 PCB 제조 시스템은, 상기 복수의 칩이 연결된 칩 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 칩으로 절단하는 절단기의 칩 절단영상을 수집하는 절단영상 수집부; 프레스 핏 공정을 통해 상기 복수의 칩을 대상 PCB용 보드에 정착하는 프레스기의 칩 정착영상을 수집하는 정착영상 수집부; 및 상기 칩 절단영상 및 상기 칩 정착영상을 통해 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량을 검출하는 검출부를 더 포함하되, 상기 검출부가 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제2수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제2수정 배치 정보에 기초하여 제2수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the intelligent multi-layer PCB manufacturing system, a cutting image collection unit for collecting a chip cutting image of a cutting machine for cutting a bundle of chips to which the plurality of chips are connected into individual chips having a certain width and a certain length ; a fixing image collection unit that collects chip fixing images of a press machine that fixes the plurality of chips to a target PCB board through a press fit process; and a detection unit configured to detect defects in the target PCB board and the chip fixing through the chip cutting image and the chip fixing image, wherein when the detection unit detects defects in the target PCB board and the chip fixing, The shape analysis unit derives second corrected layout information by modifying the layout information to prevent defects in fixing the board for the target PCB and the chip, and the manufacturing unit derives second corrected layout information based on the second corrected layout information. (Multi-Layer PCB, MLB) can be manufactured.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 절단영상 수집부는, 상기 복수의 소자가 연결된 소자 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 소자로 절단하는 절단기의 소자 절단영상을 더 수집하고, 상기 정착영상 수집부는, 상기 프레스 핏 공정을 통해 상기 복수의 소자를 상기 대상 PCB용 보드에 정착하는 프레스기의 소자 정착영상을 더 수집하고, 상기 검출부는, 상기 소자 절단영상 및 상기 소자 정착영상을 통해 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 더 검출하되, 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제3수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제3수정 배치 정보에 기초하여 제3수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the cutting image collection unit further collects device cutting images of a cutting machine that cuts the device bundle to which the plurality of devices are connected into each device having a certain width and a certain length, and collects the fixed image The unit further collects an element fixing image of a press machine for fixing the plurality of elements to the target PCB board through the press fit process, and the detection unit, through the element cutting image and the element fixing image, for the target PCB Further detecting defects in the board and the device fixing, and when detecting defects in the board for the target PCB and the device fixing, the shape analysis unit corrects the arrangement information to prevent defects in the board for the target PCB and the device fixation. Third correction placement information is derived, and the manufacturing unit may manufacture a third correction multi-layer PCB (MLB) based on the third correction placement information.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 검출부는, 상기 칩 절단영상, 상기 칩 정착영상, 상기 소자 절단영상 및 상기 소자 정착영상을 입력으로 하고, 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 검출 결과와 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량 검출 결과를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망에 기초하여 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 또는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 또는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제4수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제4수정 배치 정보에 기초하여 제4수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the detection unit receives the chip cutting image, the chip fixing image, the device cutting image, and the device fixing image as inputs, and a defect detection result of the target PCB board and the chip fixing Based on the artificial neural network built through learning that outputs the defect detection result of the board for the target PCB and the device fixation, the defect of the board for the target PCB and the chip fixation or the defect of the board for the target PCB and the device fixation When detecting, the shape analysis unit corrects the placement information to derive fourth corrected placement information to prevent a defect in fixing the board for the target PCB and the chip or a defect in fixing the board for the target PCB and the device, and The manufacturing unit may manufacture a fourth modified multi-layer PCB (MLB) based on the fourth modified layout information.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 출력은, 상기 절단기에 의한 상기 칩 뭉치 및 상기 소자 뭉치의 절단이 정상이라는 가정 하에 상기 칩 정착영상 및 상기 소자 정착영상에 기초하여 칩 정착 불량의 검출 결과 및 소자 결합 불량의 검출 결과를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the output is a detection result of a chip fixing defect and a device based on the chip fixing image and the device fixing image on the assumption that the cutting of the chip bundle and the device bundle by the cutting machine is normal. It may include detection results of poor coupling.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 검출부는, 상기 칩 정착영상 및 상기 소자 정착영상을 입력으로 하고, 칩 정착 불량의 검출 결과 및 소자 정착 불량의 결과를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망에 기초하여 상기 칩 정착 불량 및 상기 소자 정착 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 또는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제5수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제5수정 배치 정보에 기초하여 제5수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the detection unit is configured to an artificial neural network built through learning that takes the chip fixation image and the device fixation image as inputs, and outputs a detection result of chip fixation failure and a result of device fixation failure. Based on this, if the chip fixing defect and the element fixing defect are detected, the shape analysis unit corrects the arrangement information to prevent a defect in fixing the target PCB board and the chip or a defect in the target PCB board and the device fixing. 5th correction placement information is derived, and the manufacturing unit may manufacture a 5th correction multi-layer PCB (MLB) based on the 5th correction placement information.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 검출부는, 상기 정착 불량 검출과 연계된 칩 절단영상 및 소자 절단영상을 입력으로 하는 인공신경망을 통해 불량 원인 유형을 판단하고, 상기 형상 분석부는 상기 불량 원인 유형을 회피하여 상기 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the detecting unit determines the defect cause type through an artificial neural network that takes the chip cutting image and the device cutting image associated with the fixing defect detection as inputs, and the shape analysis unit determines the defect cause type. It is possible to derive the arrangement information by avoiding.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 형상 분석부는, 상기 도면 정보에 기초하여, 상기 복수의 칩 각각에 대응하는 상기 칩 부착 영역의 면적 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1배치 정보를 도출하는 칩 분석부; 상기 도면 정보에 기초하여, 상기 복수의 소자 각각에 대응하는 상기 소자 결합 영역의 면적 정보, 위치 정보 및 소자 색상 정보를 포함하는 제2배치 정보를 도출하는 소자 분석부; 및 상기 도면 정보에 기초하여, 상기 복수의 레이어 각각에 대응하는 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 형태 정보 및 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 순서 정보를 포함하는 제3배치 정보를 도출하는 레이어 분석부를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the shape analyzer analyzes chips for deriving first placement information including area information and location information of the chip attachment region corresponding to each of the plurality of chips, based on the drawing information. wealth; a device analyzer for deriving second arrangement information including area information, location information, and device color information of the device coupling region corresponding to each of the plurality of devices, based on the drawing information; and n (n is a positive integer, n>1) layer type information and n (n is a positive integer, n>1) layer order information corresponding to each of the plurality of layers, based on the drawing information. It may include a layer analyzer for deriving third arrangement information to include.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 비전 검사부는, 상기 이미지에서 상기 복수의 칩 중 어느 하나의 칩을 식별하고, 해당 칩에 대응하는 상기 칩 부착 영역에 대하여 도출된 상기 제1배치 정보에 기초하여 해당 칩의 부착 강도 및 표면 오염도를 판단하되, 상기 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도 이하이거나 또는 표면 오염도가 기 설정된 정도 이상이면, 상기 형상 분석부가 상기 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도를 초과하고, 상기 표면 오염도가 기 설정된 정도 미만이도록 상기 제1배치 정보를 수정하여 칩 수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 칩 수정 배치 정보에 기초하여 칩 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the vision inspection unit identifies one chip among the plurality of chips in the image, and based on the first placement information derived for the chip attachment region corresponding to the corresponding chip, Determining the adhesion strength and surface contamination of the corresponding chip, but if the adhesion strength of the chip is less than or equal to a predetermined level or the degree of surface contamination is greater than or equal to a predetermined level, the shape analysis unit determines that the adhesion strength of the chip exceeds the predetermined strength, The first batch information is modified so that the surface contamination is less than a predetermined level to derive chip modified batch information, and the manufacturing unit manufactures a chip modified multi-layer PCB (MLB) based on the chip modified batch information. can do.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 비전 검사부는, 상기 이미지에서 상기 복수의 소자 중 어느 하나의 소자를 식별하고, 해당 소자에 대응하는 상기 소자 결합 영역에 대하여 도출된 상기 제2배치 정보에 기초하여 해당 소자의 오삽입 또는 역삽입과 연계된 삽입 결함을 판단하되, 상기 삽입 결함이 존재하면, 상기 형상 분석부가 상기 삽입 결함을 회피하도록 상기 제2배치 정보를 수정하여 제1소자 수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제1소자 수정 배치 정보에 기초하여 제1소자 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the vision inspection unit identifies any one element among the plurality of elements in the image, and based on the second arrangement information derived for the element coupling region corresponding to the corresponding element, An insertion defect associated with misinsertion or reverse insertion of the corresponding element is determined, and if the insertion defect exists, the shape analyzer corrects the second arrangement information to avoid the insertion defect, and derives corrected arrangement information for the first element. The manufacturing unit may manufacture a first element modified multi-layer PCB (MLB) based on the first element modified arrangement information.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 소자 분석부는, 적어도 둘 이상의 상기 소자 결합 영역을 포함하는 병합 검사 영역의 기준 색상 정보를 도출하고, 상기 이미지에서 상기 병합 검사 영역에 대응하는 부분의 실제 색상 정보가 상기 기준 색상 정보에 기초하여 기 설정된 색상 범위를 벗어나면, 상기 비전 검사부는 상기 삽입 결함이 발생한 것으로 판단하고, 상기 형상 분석부는 상기 실제 색상 정보가 상기 기준 색상 정보에 기초하여 기 설정된 색상 범위 내에 존재하도록 제2배치 정보를 수정하여 제2소자 수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제2소자 수정 배치 정보에 기초하여 제2소자 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the element analysis unit derives reference color information of a merge inspection area including at least two or more device coupling areas, and actual color information of a portion corresponding to the merge inspection area in the image is If it is out of a preset color range based on the reference color information, the vision inspection unit determines that the insertion defect has occurred, and the shape analyzer determines that the actual color information is within a preset color range based on the reference color information. Modify the second arrangement information to derive second element modified arrangement information, and the manufacturing unit may manufacture a second element modified multi-layer PCB (MLB) based on the second element modified arrangement information. .
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 비전 검사부는, 상기 삽입 결함이 탐지된 상기 병합 검사 영역에 포함되는 적어도 둘 이상의 상기 소자 결합 영역 각각의 상기 제2배치 정보에 기초하여 상기 삽입 결함이 발생한 소자 및 상기 삽입 결함의 유형을 특정하되, 상기 형상 분석부는 특정된 상기 삽입 결함이 발생한 소자 및 상기 삽입 결함의 유형이 발생하지 않도록 상기 배치 정보를 도출할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the vision inspection unit may include the device in which the insertion defect has occurred based on the second arrangement information of each of the at least two or more device coupling regions included in the merge inspection area in which the insertion defect is detected; and While specifying the type of the insertion defect, the shape analysis unit may derive the placement information so that the specified device and the type of the insertion defect do not occur.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 비전 검사부는, 상기 이미지에서 상기 복수의 레이어 중 어느 하나의 레이어를 식별하고, 해당 레이어에 대응하는 상기 레이어 배치 영역에 대하여 도출된 상기 제3배치 정보에 기초하여 해당 레이어의 형태 정확도를 판단하되, 상기 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 미만이면, 상기 형상 분석부는 상기 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 이상이 되도록 상기 제3배치 정보를 수정하여 레이어 수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 레이어 수정 배치 정보에 기초하여 레이어 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the vision inspection unit identifies any one of the plurality of layers in the image, and based on the third arrangement information derived for the layer arrangement area corresponding to the layer, Determines the shape accuracy of the corresponding layer, but if the shape accuracy of the layer is less than a preset level, the shape analyzer modifies the third arrangement information so that the shape accuracy of the layer is equal to or greater than a preset level, and obtains layer corrected arrangement information. derived, and the manufacturing unit may manufacture a layer-modified multi-layer PCB (MLB) based on the layer-modified arrangement information.
본원의 일 실시예에 따르면, 지능형 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 방법은 형상 분석부가 대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보를 획득하고, 상기 도면 정보에 기초하여 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어에 대한 배치 정보를 도출하는 단계; 제조부가 상기 배치 정보에 기초하여 상기 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 단계; 영상 획득부가 상기 복수의 칩, 상기 복수의 소자 및 상기 복수의 레이어가 배치된 상기 대상 PCB에 대한 이미지를 획득하는 단계; 비전 검사부가 상기 배치 정보 및 상기 이미지에 기초하여 상기 복수의 칩 각각의 부착, 상기 복수의 소자 각각의 삽입 및 상기 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지하는 단계; 상기 비전 검사부가 상기 결함을 감지하면, 상기 형상 분석부가 상기 결함을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출하는 단계; 및 상기 제조부가 상기 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present application, in an intelligent multi-layer PCB (MLB) manufacturing method, a shape analysis unit obtains drawing information including shape information of a target PCB, and a plurality of chips and a plurality of chips based on the drawing information. deriving arrangement information for an element of and a plurality of layers; manufacturing the multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB) based on the arrangement information by a manufacturing unit; Acquiring an image of the target PCB on which the plurality of chips, the plurality of devices, and the plurality of layers are disposed by an image acquisition unit; detecting, by a vision inspector, a defect associated with the attachment of each of the plurality of chips, the insertion of each of the plurality of elements, and the arrangement of each of the plurality of layers, based on the arrangement information and the image; deriving first corrected placement information by modifying the placement information so that the shape analyzer prevents the defect when the vision inspection unit detects the defect; and manufacturing, by the manufacturing unit, a first modified multi-layer PCB (MLB) based on the first modified arrangement information.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described problem solving means are merely exemplary and should not be construed as intended to limit the present disclosure. In addition to the exemplary embodiments described above, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description of the invention.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 지능형 다층 PCB 제조 시스템 및 방법을 제공함으로써, 종래의 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB) 제조 시 불량 발생 문제를 해결할 수 있다.According to the problem-solving means of the present application described above, by providing an intelligent multi-layer PCB manufacturing system and method, it is possible to solve the defect generation problem during conventional multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB) manufacturing.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.However, the effects obtainable herein are not limited to the effects described above, and other effects may exist.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 장치의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 장치의 확장된 구성의 개략적인 블록도이다.
도 4는 분사 조정 정보에 따라 방수용 소재의 분사 패턴을 변경하는 실시예를 설명하기 위한 개념도이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 방법에 대한 동작 흐름도이다.1 is a schematic configuration diagram of an intelligent multi-layer PCB manufacturing system according to an embodiment of the present application.
Figure 2 is a schematic block diagram of an intelligent multi-layer PCB manufacturing apparatus according to an embodiment of the present application.
3 is a schematic block diagram of an extended configuration of an intelligent multi-layer PCB manufacturing apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
4 is a conceptual diagram for explaining an embodiment in which a spray pattern of a waterproof material is changed according to spray control information.
5 is an operation flow chart for an intelligent multi-layer PCB manufacturing method according to an embodiment of the present application.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present application will be described in detail so that those skilled in the art can easily practice with reference to the accompanying drawings. However, the present disclosure may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly describe the present application in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout the present specification, when a part is said to be “connected” to another part, it is not only “directly connected”, but also “electrically connected” or “indirectly connected” with another element in between. "Including cases where
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout the present specification, when a member is referred to as being “on,” “above,” “on top of,” “below,” “below,” or “below” another member, this means that a member is located in relation to another member. This includes not only the case of contact but also the case of another member between the two members.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the present specification, when a certain component is said to "include", it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 시스템의 개략적인 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram of an intelligent multi-layer PCB manufacturing system according to an embodiment of the present application.
도 1을 참조하면, 지능형 다층 PCB 제조 시스템(1)(이하, '본 시스템(1)'이라 한다.)은 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)(이하, '대상 PCB'라고도 칭한다.)(A)를 제조하는 다층 PCB 가공 라인(10)(이하 '본 가공 라인(10)'이라 한다.) 및 본 가공 라인(10)을 네트워크(20)를 통해 제어하는 지능형 다층 PCB 제조 장치(100)(이하, '본 장치(100)'라 한다.)를 포함할 수 있다. 본 장치(100)는 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)의 도면 정보를 획득하고, 획득한 도면에 기초하여 복수의 칩, 소자 및 레이어에 대한 배치 정보를 도출하고, 도출한 배치 정보에 기초하여 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어하고, 본 가공 라인(10)에 의해 복수의 칩, 소자 및 레이어가 배치된 대상 PCB(이하, '다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)'라고도 칭한다.)에 대한 이미지를 획득하고, 도출된 배치 정보 및 획득한 이미지에 기초하여 복수의 칩 각각의 부착, 복수의 소자 각각의 삽입 및 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지하고, 결함을 감지하면 전술한 결함을 방지하도록 배치 정보를 수정하여 수정한 배치 정보에 기초하여 본 가공 라인(10)이 다층 PCB(대상 PCB)를 다시 제조하도록 제어할 수 있다.Referring to FIG. 1, an intelligent multi-layer PCB manufacturing system 1 (hereinafter, referred to as 'this system 1') is a multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB) (hereinafter, also referred to as 'target PCB'.) A multi-layer PCB manufacturing line 10 (hereinafter referred to as 'this processing line 10') for manufacturing (A) and an intelligent multi-layer
또한, 도면에는 도시되지 않았으나 본원에서 개시하는 본 시스템(1)은 본 장치(100)에 의해 설정된 본 가공 라인(10)의 제어 파라미터, 상태 정보 등을 표출하도록 구비되는 사용자 단말(미도시)을 포함할 수 있다.In addition, although not shown in the drawing, the
본원의 일 실시예에 따르면, 본 장치(100)는 사용자 단말(미도시)로 다층 PCB 제조 메뉴 및 긴급 이송 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 본 장치(100)가 제공하는 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(미도시)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 어플리케이션을 통해 다층 PCB 제조 메뉴 및 긴급 이송 메뉴가 제공될 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
본 장치(100)는 사용자 단말(미도시)과 데이터, 콘텐츠, 각종 통신 신호를 네트워크(20)를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말, 또는 디바이스를 포함할 수 있다.The
사용자 단말(미도시)은 네트워크(20)를 통해 본 장치(100)와 연동되는 디바이스로서, 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다. A user terminal (not shown) is a device that interworks with the
본 장치(100), 본 가공 라인(10) 및 사용자 단말(미도시) 간의 정보 공유를 위한 네트워크(20)의 일 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 유무선 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, Wifi 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으며, 이에 한정된 것은 아니다.Examples of the
본원의 실시예에 관한 설명에서, 본 가공 라인(10)은 대상 PCB를 공급하는 로더(Loader), 대상 PCB의 상면에 솔더 크림(Solder Cream)을 도포하는 솔더 프린터, 대상 PCB에 복수의 칩을 각각의 대응 위치에 부착하는 칩 마운터(Chip Mounter), 가열/냉각 수단, 소자, 콘덴서 등 대상 PCB 상에 배치되는 각종 소자를 삽입하는 설비, 대상 PCB 상에 방수용 소재를 분사하는 코팅기 등의 각종 하위 모듈 중 적어도 일부를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예시적으로, 대상 PCB가 탑재되는 전자 디바이스가 물이 내부로 침입할 가능성이 있는 환경에서 구동하는 디바이스(예를 들면, 비데 등)인지 여부에 따라 방수용 소재의 분사를 위한 코팅기는 본 가공 라인(10)에 선택적으로 포함될 수 있다.In the description of the embodiment of the present application, the
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 장치(100)의 개략적인 블록도이다.Figure 2 is a schematic block diagram of an intelligent multi-layer
도 2를 참조하면, 본 장치(100)는 형상 분석부(110), 제조부(120), 영상 획득부(130) 및 비전 검사부(140)를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
본원의 일 실시예에 따르면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보를 획득하고, 획득한 도면 정보에 기초하여 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어에 대한 배치 정보를 도출할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
일 예로, 대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보는 본 가공 라인(10)을 통해 제작하려는 대상 PCB의 3차원 형상 정보를 포함하는 캐드 프로그램 파일 등을 의미하는 것일 수 있다.For example, drawing information including shape information of a target PCB may mean a CAD program file including 3D shape information of a target PCB to be manufactured through the
이와 관련하여, 본 가공 라인(10)을 통해 제작하려는 대상 PCB의 유형에 따라, 대상 PCB에 배치되는 각종 소자, 대상 PCB에 부착되는 소자의 수, 위치, 크기, 유형, 대상 PCB의 레이어 수 등이 다양하게 결정될 수 있으며, 이와 관련하여 본 장치(100)는 도면 정보에 대한 분석을 통해 대상 PCB에 대하여 레이어 구성에 따른 복수의 칩의 부착 및 복수의 소자의 삽입 프로세스가 완결된 후 레이어 구성, 칩 부착 및 소자 삽입이 올바르게 수행되었는지 여부를 카메라 모듈을 통해 촬영되는 이미지에 대한 비전 검사를 통해 판단할 수 있도록 비전 검사를 위한 세부 설정을 대상 PCB에 따라 맞춤형으로 설정하도록 동작할 수 있다.In this regard, according to the type of target PCB to be manufactured through this
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 배치 정보에 기초하여 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
일 예로, 제조부(120)는 형상 분석부(110)에 의해 도출된 배치 정보에 기초하여 대상 PCB를 제조하되, 본 가공 라인(10)이 도출된 배치 정보에 따라 대상 PCB를 제조하도록 제어부가 본 가공 라인(10)을 제어하는 것을 의미하는 것일 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 영상 획득부(130)는 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어가 배치된 대상 PCB에 대한 이미지를 획득할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
일 예로, 본 가공 라인(10)은 제조된 대상 PCB를 촬영하고 본 가공 라인(10) 내에 구비된 촬영 장치(이하, '본 촬영 장치'라 한다.)를 포함하고, 영상 획득부(130)는 제조부(120)의 제어에 의해 본 가공 라인(10)에서 제조한 대상 PCB를 본 촬영 장치가 촬영하여 대상 PCB에 대한 이미지를 생성하도록 본 촬영 장치를 제어하고, 생성된 대상 PCB에 대한 이미지를 영상 획득부(130)가 획득할 수 있다. 영상 획득부(130)가 획득한 대상 PCB에 대한 이미지는 대상 PCB가 제조되는 전 과정을 촬영한 영상 정보일 수 있다. 또한 영상 획득부(130)가 획득한 대상 PCB에 대한 이미지는 레이어, 칩 및 소자의 조합 상태를 확인할 수 있는 3차우너 투시 이미지를 포함할 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)는 배치 정보 및 이미지에 기초하여 복수의 칩 각각의 부착, 복수의 소자 각각의 삽입 및 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 비전 검사부(140)는 대상 PCB의 도면 정보에 기초하여 도출된 배치 정보와 배치 정보에 기초하여 제조된 대상 PCB의 이미지에 기초하여 제조된 대상 PCB의 복수의 칩 각각의 부착이 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부, 복수의 소자 각각의 삽입이 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부 및 복수의 레이어 각각의 배치가 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부 등을 확인하여 전술한 여부 사항과 연계된 결함을 감지할 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)가 결함을 감지하면, 형상 분석부(110)는 결함을 방지하도록 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to one embodiment of the present application, when the
일 예로, 비전 검사부(140)가 대상 PCB의 도면 정보에 기초하여 도출된 배치 정보와 배치 정보에 기초하여 제조된 대상 PCB의 이미지에 기초하여 제조된 대상 PCB의 복수의 칩 각각의 부착이 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부, 복수의 소자 각각의 삽입이 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부 및 복수의 레이어 각각의 배치가 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부 등을 확인하여 전술한 여부 사항과 연계된 결함을 감지하면, 형상 분석부(110)는 전술한 결함을 방지하도록 제조된 대상 PCB의 복수의 칩 각각의 부착이 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부, 복수의 소자 각각의 삽입이 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부 및 복수의 레이어 각각의 배치가 배치 정보와 일치하게 이루어졌는지 여부 중 결함에 해당되는 사항에 대하여 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출할 수 있다.For example, the
예를 들어, 비전 검사부(140)가 대상 PCB의 복수의 칩의 부착에 있어서 하나의 칩 a의 부착 결함을 감지하면, 형상 분석부(110)는 배치 정보에서 칩 a의 부착 방식, 부착 위치 등을 수정하여 제1 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.For example, when the
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 도출된 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 제조부(120)는 형상 분석부(110)에 의해 도출된 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)(이하, '제1수정 대상 PCB'라고도 한다.)를 본 가공 라인(10)이 제조하도록 제어할 수 있다.For example, the
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 장치(100)의 확장된 구성의 개략적인 블록도이다.3 is a schematic block diagram of an extended configuration of an intelligent multi-layer
도 3을 참조하면, 본 장치(100)는 확장된 구성으로서 형상 분석부(110), 제조부(120), 영상 획득부(130), 비전 검사부(140), 절단영상 수집부(150), 정착영상 수집부(160) 및 검출부(170)를 포함할 수 있다. 형상 분석부(110)는 칩 분석부(111), 소자 분석부(112) 및 레이어 분석부(113)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the
본원의 일 실시예에 따르면, 절단영상 수집부(150)는 복수의 칩이 연결된 칩 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 칩으로 절단하는 절단기의 칩 절단영상을 수집할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the cutting
일 예로, 본 가공 라인(10) 내에 구비된 본 촬영 장치는 본 가공 라인(10)에 구비된 절단기가 칩 뭉치를 절단하는 과정을 촬영하는 칩 절단 촬영 장치를 포함할 수 있다. 절단기는 복수의 칩이 연결된 칩 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 칩으로 절단하되, 본 장치(100)에 의해 제어될 수 있다. 절단기는 칩 뭉치의 하부를 지지하고 가이드하는 하부 지그와 칩 뭉치를 각각의 칩으로 절단하는 상부 지그를 포함할 수 있다. 즉, 하부 지그에 칩 뭉치가 안착하고, 상부 지그가 칩 뭉치의 상부로부터 압력을 가하여 칩 뭉치가 각각의 칩으로 절단될 수 있다. 이 때, 절단영상 수집부(150)는 칩 뭉치를 지지하는 하부 지그와 칩 뭉치를 절단하는 상부 지그의 영상을 포함하는 절단영상을 수집할 수 있다. 칩 뭉치에 하부 지그가 올바르게 안착되지 않거나, 상부 지그가 정확하게 칩 뭉치를 절단하지 못하면(예를 들어, 칩 간 폭이 상이하도록 오절단한 경우), 칩에 결함이 발생할 수 있으며, 이러한 칩에 의해 대상 PCB용 보드와 칩의 정착에 불량이 발생할 수도 있다. 따라서 불량 검출에 절단영상이 활용될 수 있다. 칩 뭉치는 배치 정보에 기초하여 본 장치(100)의 제어에 의해 본 가공 라인(10) 내에서 제조된 것일 수 있다. 절단영상 수집부(150)는 칩 절단 촬영 장치를 제어하여 칩 절단영상을 수집할 수 있다.For example, the photographing device provided in the
본원의 일 실시예에 따르면, 정착영상 수집부(160)는 프레스 핏 공정을 통해 복수의 칩을 대상 PCB용 보드에 정착하는 프레스기의 칩 정착영상을 수집할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the fixing
일 예로, 본 가공 라인(10) 내에 구비된 본 촬영 장치는 본 가공 라인(10)에 구비된 프레스기가 프레스 핏 공정을 통해 복수의 칩을 대상 PCB용 보드에 정착하는 과정을 촬영하는 칩 정착 촬영 장치를 포함할 수 있다. 프레스기는 본 장치(100)에 의해 제어될 수 있다. 정착영상 수집부(160)는 칩 정착 촬영 장치를 제어하여 칩 정착영상을 수집할 수 있다.For example, the present photographing device provided in the
본원의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)는 칩 절단영상 및 칩 정착영상을 통해 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량을 검출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 검출부(170)는 수집된 칩 절단영상 및 칩 정착영상을 기초로 칩이 도출된 배치 정보에 대응되도록 절단되었는지 여부와 절단된 칩이 도출된 배치 정보에 대응되도록 대상 PCB용 보드에 정착되었는지 여부를 판단하여 대상 PCB용 보드 상의 칩 정착의 불량을 검출할 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)가 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량을 검출하면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량을 방지하도록 배치 정보를 수정하여 제2수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to one embodiment of the present application, when the
검출부(170)가 칩 절단영상 및 칩 정착영상을 기초로 칩이 도출된 배치 정보에 대응되도록 절단되었는지 여부와 절단된 칩이 도출된 배치 정보에 대응되도록 대상 PCB용 보드에 정착되었는지 여부를 판단하여 대상 PCB용 보드 상의 칩 정착의 불량을 검출하면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드에 칩 정착의 불량이 발생하지 않도록 배치 정보에서 칩 뭉치의 절단 폭 또는 절단 길이를 수정하거나 절단된 칩의 정착 방식 또는 정착 위치를 수정하여 제2수정 배치 정보를 도출할 수 있다.Based on the chip cutting image and the chip fixing image, the
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 제2수정 배치 정보에 기초하여 제2수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 제2수정 배치 정보에 기초하여 제2수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다. 본 가공 라인(10)은 절단기, 프레스기 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 절단영상 수집부(150)는 복수의 소자가 연결된 소자 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 소자로 절단하는 절단기의 소자 절단영상을 수집할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the cutting
일 예로, 본 가공 라인(10) 내에 구비된 본 촬영 장치는 본 가공 라인(10)에 구비된 절단기가 소자 뭉치를 절단하는 과정을 촬영하는 소자 절단 촬영 장치를 포함할 수 있다. 절단기는 복수의 소자가 연결된 소자 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 소자로 절단하되, 본 장치(100)에 의해 제어될 수 있다. 절단기는 소자 뭉치의 하부를 지지하고 가이드하는 하부 지그와 소자 뭉치를 각각의 소자로 절단하는 상부 지그를 포함할 수 있다. 즉, 하부 지그에 소자 뭉치가 안착하고, 상부 지그가 소자 뭉치의 상부로부터 압력을 가하여 소자 뭉치가 각각의 소자로 절단될 수 있다. 이때, 절단영상 수집부(150)는, 소자 뭉치를 지지하는 하부 지그와 상기 소자 뭉치를 절단하는 상부 지그의 영상을 포함하는 상기 절단영상을 수집할 수 있다. 소자 뭉치에 하부 지그가 올바르게 안착되지 않거나, 상부 지그가 정확하게 소자 뭉치를 절단하지 못하면(예를 들어, 소자 간 폭이 상이하도록 오절단한 경우), 소자에 결함이 발생할 수 있으며, 이러한 소자에 의해 대상 PCB용 보드와 소자의 정착에 불량이 발생할 수도 있다. 따라서, 불량 검출에 절단영상이 활용될 수 있다. 소자 뭉치는 배치 정보에 기초하여 본 장치(100)의 제어에 의해 본 가공 라인(10) 내에서 제조된 것일 수 있다. 절단영상 수집부(150)는 소자 절단 촬영 장치를 제어하여 소자 절단영상을 수집할 수 있다.For example, the present photographing device provided in the
본원의 일 실시예에 따르면, 정착영상 수집부(160)는 프레스 핏 공정을 통해 복수의 소자를 대상 PCB용 보드에 정착하는 프레스기의 소자 정착영상을 수집할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the fixing
일 예로, 본 가공 라인(10) 내에 구비된 본 촬영 장치는 본 가공 라인(10)에 구비된 프레스기가 프레스 핏 공정을 통해 복수의 소자를 대상 PCB용 보드에 정착하는 과정을 촬영하는 소자 정착 촬영 장치를 포함할 수 있다. 프레스기는 본 장치(100)에 의해 제어될 수 있다. 정착영상 수집부(160)는 소자 정착 촬영 장치를 제어하여 소자 정착영상을 수집할 수 있다.For example, the present photographing device provided in the
본원의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)는 소자 절단영상 및 소자 정착영상을 통해 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 검출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 검출부(170)는 수집된 소자 절단영상 및 소자 정착영상을 기초로 소자가 도출된 배치 정보에 대응되도록 절단되었는지 여부와 절단된 소자가 도출된 배치 정보에 대응되도록 대상 PCB용 보드에 정착되었는지 여부를 판단하여 대상 PCB용 보드 상의 소자 정착의 불량을 검출할 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)가 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 검출하면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 방지하도록 배치 정보를 수정하여 제3수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to one embodiment of the present application, when the
검출부(170)가 소자 절단영상 및 소자 정착영상을 기초로 소자가 도출된 배치 정보에 대응되도록 대상 PCB용 보드에 정착되었는지 여부를 판단하여 대상 PCB용 보드 상의 소자 정착의 불량을 검출하면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드에 소자 정착의 불량이 발생하지 않도록 배치 정보에서 소자 뭉치의 절단 폭 또는 절단 길이를 수정하거나 절단된 소자의 정착 방식 또는 정착 위치를 수정하여 제3수정 배치 정보를 도출할 수 있다.When the
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 제3수정 배치 정보에 기초하여 제3수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 제3수정 배치 정보에 기초하여 제3수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다. 본 가공 라인(10)은 절단기, 프레스기 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)가 칩 절단영상, 칩 정착영상, 소자 절단영상 및 소자 정착영상을 입력으로 하고, 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량 검출 결과와 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량 검출 결과를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망에 기초하여 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량 또는 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 검출하면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량 또는 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 방지하도록 배치 정보를 수정하여 제4수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 검출부(170)는 칩 절단영상, 칩 정착영상, 소자 절단영상 및 소자 정착영상을 입력으로 하고, 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량 검출 결과와 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량 검출 결과를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망(이하, '인공신경망 a'라 칭한다.)에 칩 절단영상, 칩 정착영상, 소자 절단영상 및 소자 정착영상 중 적어도 하나를 입력으로 하고 나서, 출력에서 칩 절단 불량, 대상 PCB용 보드 상의 칩 정착의 불량, 소자 절단 불량 및 대상 PCB용 보드 상의 소자 정착의 불량 중 적어도 하나가 검출되면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량 또는 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 방지하도록 배치 정보에서 검출된 불량 부분에 대응하는 부분을 수정(예를 들어, 칩의 절단 폭 또는 길이 수정)하여 제4수정 배치 정보를 도출할 수 있다.For example, the
인공신경망 a는 LSTM 알고리즘 외에도, Attention 알고리즘, Transformer 알고리즘, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 알고리즘 등 칩 절단 과정, 칩 정착 과정, 소자 절단 과정 및 소자 정착 과정을 반영하는 시계열 데이터에 대한 분석을 통해 해당 대상 PCB 상의 칩 또는 소자에 관련한 불량 유형을 파악하는 시계열 데이터 분석 기반의 인공지능 알고리즘을 포함할 수 있다. 즉, 본원에서는 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 시계열 데이터 분석 기반의 알고리즘 모델을 포함할 수 있다.In addition to the LSTM algorithm, the artificial neural network a analyzes time-series data that reflects the chip cutting process, chip settling process, device cutting process, and device settling process, such as the Attention algorithm, Transformer algorithm, and BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) algorithm. It may include an artificial intelligence algorithm based on time-series data analysis that identifies types of defects related to chips or devices on the target PCB. That is, the present application may include algorithm models based on various time-series data analysis that are previously known or developed in the future.
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 제4수정 배치 정보에 기초하여 제4수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 제4수정 배치 정보에 기초하여 제4수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다. 본 가공 라인(10)은 절단기, 프레스기 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 출력은 절단기에 의한 칩 뭉치 및 소자 뭉치의 절단이 정상이라는 가정 하에 칩 정착영상 및 소자 정착영상에 기초하여 칩 정착 불량의 검출 결과 및 소자 결합 불량의 검출 결과를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the output includes a detection result of a chip fixation defect and a detection result of an element coupling defect based on the chip fixation image and the device fixation image under the assumption that the cutting of the chip bundle and the device bundle by the cutter is normal. can do.
일 예로, 인공신경망 a에 관련하여, 절단기에 의한 칩 뭉치 및 소자 뭉치의 절단이 불량 없이 이루어졌다고 가정하고 나서, 인공신경망 a에 칩 정착영상 및 소자 정착영상이 입력되면, 인공신경망 a의 출력은 대상 PCB용 보드 상의 칩 정착 과정 상의 불량 여부에 대한 검출 결과 및 대상 PCB용 보드 상의 소자 정착 과정 상의 불량 여부에 대한 검출 결과를 포함할 수 있다.For example, in relation to the artificial neural network a, it is assumed that the chip bundle and the device bundle are cut without defects by the cutting machine, and then, when the chip fixing image and the device fixing image are input to the artificial neural network a, the output of the artificial neural network a is It may include a detection result of whether or not there is a defect in the chip fixing process on the target PCB board and a detection result of whether or not there is a defect in the device fixing process on the target PCB board.
본원의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)는 칩 정착영상 및 소자 정착영상을 입력으로 하고, 칩 정착 불량의 검출 결과 및 소자 정착 불량의 결과를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망에 기초하여 칩 정착 불량 및 소자 정착 불량을 검출하면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량 또는 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 방지하도록 배치 정보를 수정하여 제5수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 검출부(170)는 인공신경망 a에서 절단기에 의한 칩 뭉치 및 소자 뭉치의 절단이 불량 없이 이루어졌다고 가정한 인공신경망 b를 산출하고, 인공신경망 b에 칩 정착영상 및 소자 정착영상을 입력으로 하고, 칩 정착 불량의 검출 결과 여부 및 소자 정착 불량 결과 여부를 출력으로 하는 학습을 시키고, 인공신경망 b에 칩 정착영상 및 소자 정착영상을 입력으로 한 출력에서 칩 정착 불량 및 소자 정착 불량 중 적어도 하나의 불량을 검출하면, 형상 분석부(110)는 대상 PCB용 보드 및 칩 정착의 불량 또는 대상 PCB용 보드 및 소자 정착의 불량을 방지하도록 배치 정보에서 검출된 불량 부분에 대응하는 부분을 수정(예를 들어, 칩 정착 위치 수정 또는 소자 정착 위치 수정)하여 제5수정 배치 정보를 도출할 수 있다.For example, the
인공신경망 b는 LSTM 알고리즘 외에도, Attention 알고리즘, Transformer 알고리즘, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 알고리즘 등 칩 정착 과정 및 소자 정착 과정을 반영하는 시계열 데이터에 대한 분석을 통해 해당 대상 PCB 상의 칩 또는 소자에 관련한 불량 유형을 파악하는 시계열 데이터 분석 기반의 인공지능 알고리즘을 포함할 수 있다. 즉, 본원에서는 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 시계열 데이터 분석 기반의 알고리즘 모델을 포함할 수 있다.In addition to the LSTM algorithm, artificial neural network b analyzes time-series data that reflects the process of fixing chips and devices, such as the Attention algorithm, Transformer algorithm, and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) algorithm. It may include artificial intelligence algorithms based on time-series data analysis to identify defect types. That is, the present application may include algorithm models based on various time-series data analysis that are previously known or developed in the future.
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 제5수정 배치 정보에 기초하여 제5수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 제5수정 배치 정보에 기초하여 제5수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다. 본 가공 라인(10)은 절단기, 프레스기 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)는, 정착 불량 검출과 연계된 칩 절단영상 및 소자 절단영상을 입력으로 하는 인공신경망을 통해 불량 원인 유형을 판단하고, 형상 분석부(110)는 불량 원인 유형을 회피하여 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 검출부(170)는 앞서 인공신경망 b를 통해 검출된 정착 불량에 대응하는 칩 절단영상 및 소자 절단영상을 입력으로 하고 검출된 정착 불량 유형을 출력으로 하는 인공신경망 c를 구축할 수 있다. 검출부(170)는 인공신경망 b를 통하여 정착 불량이 검출된 칩 절단영상 및 소자 절단영상을 인공신경망 c에 입력하여 출력된 불량 원인 유형을 회피하는 수정을 한 배치 정보를 도출할 수 있다.For example, the
인공신경망 c는 비지도 학습 기반의 군집 알고리즘을 포함할 수 있다. 비지도 학습이란 학습용 데이터를 구축하는 것이 아닌 데이터 자체를 분석하거나 군집하면서 학습하는 알고리즘을 의미한다. 검출부(170)는 비지도 학습 기반의 군집 알고리즘에 기초하여 불량 원인 유형을 판단할 수 있다. 구체적으로, 검출부(170)는 군집 알고리즘에 기초하여 정착 불량 검출과 연계된 칩 절단영상 및 소자 절단영상을 군집하여 불량 원인 유형을 산출할 수 있다. 예시적으로, 비지도 학습을 위한 군집 알고리즘에는 로지스틱 회귀 알고리즘, 랜덤 포레스트 알고리즘, SVM(Support Vector Machine)알고리즘, 의사결정 알고리즘 및 군집 알고리즘이 이용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.The artificial neural network c may include a clustering algorithm based on unsupervised learning. Unsupervised learning refers to an algorithm that learns while analyzing or clustering the data itself, rather than building learning data. The
본원의 일 실시예에 따르면, 칩 분석부(111)는 도면 정보에 기초하여, 복수의 칩 각각에 대응하는 칩 부착 영역의 면적 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 칩 분석부(111)는 획득된 도면 정보에 기초하여 복수의 칩 각각에 대응하는 칩 부착 영역의 면적 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1배치 정보를 도출하되, 제1배치 정보는 배치 정보에 포함될 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 소자 분석부(112)는 도면 정보에 기초하여, 복수의 소자 각각에 대응하는 소자 결합 영역의 면적 정보, 위치 정보 및 소자 색상 정보를 포함하는 제2배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 소자 분석부(112)는 획득된 도면 정보에 기초하여 복수의 소자 각각에 대응하는 소자 결합 영역의 면적 정보, 위치 정보 및 소자 색상 정보를 포함하는 제2배치 정보를 도출하되, 제2배치 정보는 배치 정보에 포함될 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 레이어 분석부(113)는 도면 정보에 기초하여, 복수의 레이어 각각에 대응하는 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 형태 정보 및 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 순서 정보를 포함하는 제3배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
일 예로, 레이어 분석부(113)는 획득된 도면 정보에 기초하여 복수의 레이어 각각에 대응하는 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 형태 정보 및 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 순서 정보를 포함하는 제3배치 정보를 도출하되, 제3배치 정보는 배치 정보에 포함될 수 있다.For example, the
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)는 이미지에서 복수의 칩 중 어느 하나의 칩을 식별하고, 해당 칩에 대응하는 칩 부착 영역에 대하여 도출된 제1배치 정보에 기초하여 해당 칩의 부착 강도 및 표면 오염도를 판단할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
비전 검사부(140)는 제조된 대상 PCB의 이미지에서 대상 PCB에 포함된 복수의 칩 중 어느 하나의 칩을 식별하고, 식별된 어느 하나의 해당 칩에 대응하는 칩 부착 영역에 대하여 도출된 제1배치 정보를 기초로 해당 칩의 부착 강도 및 표면 오염도를 판단할 수 있다.The
예시적으로, 비전 검사부(140)는 제1배치 정보에 포함된 해당 칩 부착 영역의 칩 위치에 대한 기준 정보(예를 들면, 중심, 모서리 등의 기준점의 올바른 위치 정보)와 이미지에서 식별되는 칩 위치에 대한 실제 정보의 편차를 기준으로 칩의 부착 강도를 판단하고, 해당 칩의 영역에서 이물질 등의 존부를 파악함으로써 칩의 표면 오염도를 판단할 수 있다.Exemplarily, the
비전 검사부(140)에 의해 칩 또는 소자의 결함이 감지되면, 해당 대상 PCB는 결함이 미감지된 다층 인쇄회로기판(대상 PCB)이 적재되는 영역(양품 적재 영역)과 구분되는 영역으로 미리 설정되는 불량품 적재부(미도시)로 이송될 수 있다. 다른 예로, 비전 검사부(140)에 의해 결함이 감지된 대상 PCB에 대한 이미지 및 해당 이미지에 대한 분석 결과는 본 가공 라인(10)의 관리자, 작업자 등이 보유한 사용자 단말(미도시)로 전송되는 것일 수 있다.When a chip or device defect is detected by the
사용자 단말(미도시)로 전송되는 이미지에 대한 분석 결과에는 결함이 탐지된 영역(달리 말해, 결함이 존재하는 것으로 파악된 소정의 칩 부착 영역, 소자 결합 영역 등)에 대한 정보가 나머지 영역 대비 육안으로 구분되도록 강조 표시되는 것일 수 있다.In the analysis result of the image transmitted to the user terminal (not shown), information on the area where the defect is detected (in other words, the predetermined chip attachment area, element coupling area, etc. where the defect is identified) is displayed compared to the rest of the area. It may be highlighted to be distinguished by .
본 장치(100)는 제조된 대상 PCB에 대해 도면 정보에 기초하여 형광 분석을 할 수 있다.The
한편, 이하에서는 도면 정보에 기반한 대상 PCB의 형상 분석 결과를 고려하여 본 가공 라인(10)에 포함된 솔더 프린터(미도시) 및 코팅기(미도시)의 제어와 연계된 조정 정보를 생성하는 실시예에 관하여 설명하도록 한다.Meanwhile, in the following, an embodiment of generating adjustment information associated with control of a solder printer (not shown) and a coater (not shown) included in the
본 장치(100)에 포함된 솔더 가공 제어부(미도시)는 파악된 칩 부착 영역 및 소자 결합 영역에 대한 배치 정보에 기초하여 대상 PCB 상에 솔더 크림을 도포하는 솔더 프린터의 마스크 조정 정보를 생성할 수 있다. 또한, 본 장치(100)에 포함된 코팅 가공 제어부(미도시)는 파악된 칩 부착 영역 및 소자 결합 영역에 대한 배치 정보에 기초하여 대상 PCB 상에 방수용 소재를 분사하는 코팅기의 분사 조정 정보를 생성할 수 있다.The solder processing control unit (not shown) included in the
이렇듯, 본원에서 개시하는 본 장치(100)는 본 가공 라인(10)을 통해 제작하려는 대상 PCB의 형상에 대한 분석을 통해 비전 검사에의 활용 외에도 대상 PCB에 구비되는 각종 칩, 소자 등이 대상 PCB에서 차지하는 공간적 패턴에 대한 정보인 배치 정보를 먼저 파악하고, 이러한 배치 정보를 고려하여 대상 PCB 상에 가해지는 각종 공정(예를 들면, SMT(Surface Mounter Technology) 공정)을 수행하기 위한 세부 파라미터를 맞춤형으로 조정할 수 있다.As such, the
도 4는 분사 조정 정보에 따라 방수용 소재의 분사 패턴을 변경하는 실시예를 설명하기 위한 개념도이다.4 is a conceptual diagram for explaining an embodiment in which a spray pattern of a waterproof material is changed according to spray control information.
도 4를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 코팅기에 구비되는 코팅 모듈(410)은 복수의 제1홀(411a)을 포함하는 제1토출부(410a) 및 제1토출부(410a)의 하측에 배치되고 복수의 제2홀(411b)을 포함하는 제2토출부(410b)를 포함하는 이중 구조로 구비될 수 있다.Referring to FIG. 4 , the coating module 410 provided in the coating machine according to an embodiment of the present application includes a first discharge portion 410a including a plurality of first holes 411a and a first discharge portion 410a. It may be provided in a double structure including a second discharge part 410b disposed on the lower side and including a plurality of second holes 411b.
이와 관련하여, 제1토출부(410a) 및 제2토출부(410b)는 제1홀(411a)과 제2홀(411b)의 겹침 정도에 따라 코팅 모듈(410)을 통해 대상 PCB의 외표면 상으로 분사되는 방수용 코팅 재료가 토출되는 홀 면적이 조정될 수 있도록 구비되는 것일 수 있다.In this regard, the first discharge part 410a and the second discharge part 410b are applied to the outer surface of the target PCB through the coating module 410 according to the degree of overlap between the first hole 411a and the second hole 411b. It may be provided so that the area of the hole through which the waterproof coating material sprayed onto is discharged can be adjusted.
예를 들어, 도 4의 (a)는 제1홀(411a)과 제2홀(411b)이 최대로 겹치도록 제1토출부(410a) 및 제2토출부(410b)의 상대적인 위치가 조정됨으로써 코팅 재료가 분사되는 전체 홀 면적이 상대적으로 커진 상태를 나타내고, 도 4의 (b)는 제1홀(411a)과 제2홀(411b)이 겹치는 정도가 도 4의 (a)에 도시된 상태에 비하여 감소하도록 제1토출부(410a) 및 제2토출부(410b)의 상대적인 위치가 조정됨으로써 코팅 재료가 토출되는 전체 홀 면적이 상대적으로 작아진 상태를 나타낸 것일 수 있다.For example, in (a) of FIG. 4 , the relative positions of the first discharge part 410a and the second discharge part 410b are adjusted so that the first hole 411a and the second hole 411b overlap to the maximum. The state in which the total hole area through which the coating material is sprayed is relatively increased, and FIG. It may indicate a state in which the total hole area through which the coating material is discharged is relatively reduced by adjusting the relative positions of the first discharge portion 410a and the second discharge portion 410b to decrease compared to .
이와 관련하여, 본 장치(100)는 형상 분석부(110)에 의해 도출된 대상 PCB의 배치 정보에 기초하여 제1토출부(410a) 및 제2토출부(410b)의 상대적인 위치를 조정함으로써 복수의 홀(411a, 411b)의 홀 중첩 면적을 가변시킴으로써 코팅 재료의 토출 압력 내지 분사 면적을 각 파트마다 증감시킬 수 있다.In this regard, the
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)에 의해 판단된 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도 이하이거나 또는 표면 오염도가 기 설정된 정도 이상이면, 형상 분석부(110)가 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도를 초과하고, 표면 오염도가 기 설정된 정도 미만이도록 제1배치 정보를 수정하여 칩 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, if the adhesion strength of the chip determined by the
대상 PCB의 이미지 및 도출된 제1배치 정보를 기초로 비전 검사부(140)에 의해 판단된 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도 이하이거나 또는 표면 오염도가 기 설정된 정도 이상이면, 형상 분석부(110)가 해당 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도를 초과하도록 하고, 표면 오염도가 기 설정된 정도 미만이 되도록 제1배치 정보를 수정하여 칩 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.If the attachment strength of the chip determined by the
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 칩 수정 배치 정보에 기초하여 칩 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 칩 수정 배치 정보에 기초하여 칩 수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)는 이미지에서 복수의 소자 중 어느 하나의 소자를 식별하고, 해당 소자에 대응하는 소자 결합 영역에 대하여 도출된 제2배치 정보에 기초하여 해당 소자의 오삽입 또는 역삽입과 연계된 삽입 결함을 판단할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
비전 검사부(140)는 제조된 대상 PCB의 이미지에서 대상 PCB에 포함된 복수의 소자 중 어느 하나의 소자를 식별하고, 식별된 어느 하나의 해당 소자에 대응하는 소자 결합 영역에 대하여 도출된 제2배치 정보에 기초하여 해당 소자의 오삽입 또는 역삽입과 연계된 삽입 결합을 판단할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)에 의해 판단된 삽입 결함이 존재하면, 형상 분석부(110)는 삽입 결함을 회피하도록 제2배치 정보를 수정하여 제1소자 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, if there is an insertion defect determined by the
대상 PCB의 이미지 및 도출된 제2배치 정보를 기초로 비전 검사부(140)에 의해 판단된 소자의 삽입 결함이 존재하면, 형상 분석부(110)가 해당 소자의 삽입 결함이 발생하지 않도록 제2배치 정보의 오삽입 또는 역삽입 해당 부분을 수정하여 제1소자 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.If there is an insertion defect of the element determined by the
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 제1소자 수정 배치 정보에 기초하여 제1소자 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 제1소자 수정 배치 정보에 기초하여 제1소자 수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 소자 분석부(112)는 적어도 둘 이상의 소자 결합 영역을 포함하는 병합 검사 영역의 기준 색상 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
소자 분석부(112)는 대상 PCB의 이미지에서 비전 검사부(140)에 의해 식별된 복수의 소자 중 적어도 둘 이상의 소자 결합 영역을 포함하는 병합 검사 영역의 기준 색상 정보를 도출할 수 있다.The
병합 검사 영역은 칩 부착 영역, 소자 결합 영역 및 적어도 둘 이상의 소자 결합 영역을 포함할 수 있다. 병합 검사 영역은 하나의 대상 PCB에 대하여 복수 개의 영역으로 나누어서 도출될 수 있다.The merge inspection area may include a chip attachment area, a device coupling area, and at least two or more device coupling areas. The merge inspection area may be derived by dividing one target PCB into a plurality of areas.
이와 관련하여, 대상 PCB에 삽입되는 커넥터, 콘덴서 등의 각종 소자는 통상적으로 소자 유형에 따라 상호 구분되는 색상으로 배치되며, 이와 관련하여 소자 분석부(112)는 비전 검사부(140)가 대상 PCB의 유형에 따라 변동되는 소자 결합 영역에 올바른 소자가 제대로 삽입되었는지를 판단하기 위한 기준을 대상 PCB의 설계 변경에 대응하여 가변적으로 설정할 수 있도록 소자 결합 영역의 소자 색상 정보를 도출할 수 있다.In this regard, various elements such as connectors and capacitors inserted into the target PCB are usually arranged in colors that are distinguished from each other according to the element type. Device color information of the device coupling area may be derived so that a criterion for determining whether a correct device is properly inserted in the device coupling area that varies depending on the type can be variably set in response to a design change of the target PCB.
최근 들어 인쇄회로기판에 다수 개의 칩, 소자 등이 마운트 되고 있으며, 다수 개의 소자가 대상 PCB에 삽입되는 경우, 각각의 소자 결합 영역에 대한 개별적인 비전 검사를 수행하는 경우 소자의 삽입 결함 판단에 소요되는 시간 및 연산 리소스가 과도할 수 있다.Recently, a large number of chips and devices have been mounted on printed circuit boards, and when a large number of devices are inserted into a target PCB, and individual vision inspections are performed on each device bonding area, the amount of time required to determine insertion defects of devices Time and computational resources may be excessive.
이를 고려하여 본 장치(100)는 적어도 둘 이상의 소자 결합 영역을 포괄하는 병합 검사 영역을 구획 설정하고, 설정된 병합 검사 영역을 대표하는 기준 색상 정보(예를 들면, 병합 검사 영역을 이루는 부분(픽셀)의 색상값의 평균 값 등)를 도출하고, 비전 검사부(140)에 의해 수행되는 1차적인 비전 검사로서 병합 검사 영역의 색상을 전체적으로 파악하고, 파악된 병합 검사 영역의 색상이 기 도출된 기준 색상 정보를 고려하여 설정되는 색상 범위 내 인지 여부를 판단하여 각 소자의 삽입 결함이 해당 병합 검사 영역 내에서 발생한 것을 신속하게 파악할 수 있다.In consideration of this, the
본 촬영 장치는 본 가공 라인(10) 내의 비전 검사용 지그 상측에 배치되어 하측에 투입(진입)하는 대상 PCB에 대한 이미지를 촬영하는 카메라 모듈을 포함할 수 있다.The photographing device may include a camera module that is disposed above the vision inspection jig in the
본원의 일 실시예에 따르면, 이미지에서 병합 검사 영역에 대응하는 부분의 실제 색상 정보가 기준 색상 정보에 기초하여 기 설정된 색상 범위를 벗어나면, 비전 검사부(140)는 삽입 결함이 발생한 것으로 판단하고, 형상 분석부(110)는 실제 색상 정보가 기준 색상 정보에 기초하여 기 설정된 색상 범위 내에 존재하도록 제2배치 정보를 수정하여 제2소자 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to one embodiment of the present application, if the actual color information of the part corresponding to the merge inspection area in the image is out of a preset color range based on the reference color information, the
대상 PCB의 이미지에서 비전 검사부(140)에 의해 식별된 복수의 소자 중 적어도 둘 이상의 소자 결합 영역을 포함하는 병합 검사 영역에 대응하는 부분의 실제 색상 정보가 소자 분석부(112)에 의해 도출된 기준 색상 정보에 기초하여 기 설정된 색상 범위를 벗어나면, 비전 검사부(140)는 소자의 삽입 결함이 발생한 것으로 판단하고, 형상 분석부(110)는 비전 검사부(140)의 판단 결과에 기초하여 실제 색상 정보가 기준 색상 정보 대비 기 설정된 색상 범위 내에 존재하도록 제2배치 정보를 수정하여 제2소자 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.The criterion derived by the
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 제2소자 수정 배치 정보에 기초하여 제2소자 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 제2소자 수정 배치 정보에 기초하여 제2소자 수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)는 삽입 결함이 탐지된 병합 검사 영역에 포함되는 적어도 둘 이상의 소자 결합 영역 각각의 제2배치 정보에 기초하여 삽입 결함이 발생한 소자 및 삽입 결함의 유형을 특정할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
비전 검사부(140)는 삽입 결함을 탐지한 병합 검사 영역에 포함되는 적어도 둘 이상의 소자 결합 영역 각각의 제2배치 정보에 기초하여 삽입 결함이 발생한 소자와 해당 소자의 삽입 결함 유형을 특정할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 형상 분석부(110)는 특정된 삽입 결함이 발생한 소자 및 삽입 결함의 유형이 발생하지 않도록 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
형상 분석부(110)는 비전 검사부(140)에 의해 특정된 삽입 결함이 발생한 소자 및 삽입 결함의 유형이 발생하지 않도록 배치 정보를 수정하여 도출할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)는 이미지에서 복수의 레이어 중 어느 하나의 레이어를 식별하고, 해당 레이어에 대응하는 레이어 배치 영역에 대하여 도출된 제3배치 정보에 기초하여 해당 레이어의 형태 정확도를 판단할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
비전 검사부(140)는 제조된 대상 PCB의 이미지에서 대상 PCB에 포함된 복수의 레이어 중 어느 하나의 레이어를 식별하고, 식별된 해당 레이어에 대응하는 레이어 배치 영역에 대하여 레이어 분석부(113)에 의해 도출된 제3배치 정보에 기초하여 해당 레이어의 형태 정확도를 판단할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 비전 검사부(140)에 의해 판단된 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 미만이면, 형상 분석부(110)는 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 이상이 되도록 제3배치 정보를 수정하여 레이어 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, if the shape accuracy of the layer determined by the
비전 검사부(140)에 의해 판단된 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 미만이면, 형상 분석부(110)는 해당 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 이상이 되도록 제3배치 정보를 수정하여 레이어 수정 배치 정보를 도출할 수 있다.If the shape accuracy of the layer determined by the
본원의 일 실시예에 따르면, 제조부(120)는 레이어 수정 배치 정보에 기초하여 레이어 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
제조부(120)는 형상 분석부(110)가 도출한 레이어 수정 배치 정보에 기초하여 레이어 수정 다층 PCB를 제조하도록 본 가공 라인(10)을 제어할 수 있다.The
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.Hereinafter, based on the details described above, the operation flow of the present application will be briefly reviewed.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 방법에 대한 동작 흐름도이다.5 is an operation flow chart for an intelligent multi-layer PCB manufacturing method according to an embodiment of the present application.
일 예로 도 5를 참조하면, 지능형 다층 PCB 제조 방법은 S11 단계 내지 S16 단계를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5 as an example, the method for manufacturing an intelligent multi-layer PCB may include steps S11 to S16.
S11 단계에서, 형상 분석부(110)는 대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보를 획득하고, 획득한 도면 정보에 기초하여 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어에 대한 배치 정보를 도출할 수 있다.In step S11, the
다음으로 S12 단계에서, 제조부(120)는 도출된 배치 정보에 기초하여 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.Next, in step S12, the
다음으로 S13 단계에서, 영상 획득부(130)는 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어가 배치된 대상 PCB에 대한 이미지를 획득할 수 있다.Next, in step S13 , the
다음으로 S14 단계에서, 비전 검사부(140)는 배치 정보 및 이미지에 기초하여 복수의 칩 각각의 부착, 복수의 소자 각각의 삽입 및 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지할 수 있다.Next, in step S14 , the
다음으로 S15 단계에서, 비전 검사부(140)가 결함을 감지하면, 형상 분석부(110)가 결함을 방지하도록 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출할 수 있다.Next, in step S15, when the
비전 검사부(140)가 결함을 감지하지 않으면 S14 단계를 마지막 단계로 하여 종료될 수 있다.If the
다음으로 S16 단계에서, 제조부(120)는 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조할 수 있다.Next, in step S16 , the
도 5에 도시된 지능형 다층 PCB 제조 방법은 앞서 설명된 지능형 다층 PCB 제조 시스템(1)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 지능형 다층 PCB 제조 시스템(1)에 대하여 설명된 내용은 지능형 다층 PCB 제조 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.The intelligent multi-layer PCB manufacturing method shown in FIG. 5 can be performed by the intelligent multi-layer
상술한 설명에서, 단계 S610 내지 S650은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the foregoing description, steps S610 to S650 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, depending on an embodiment of the present invention. Also, some steps may be omitted if necessary, and the order of steps may be changed.
본원의 일 실시 예에 따른 지능형 다층 PCB 제조 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.An intelligent multilayer PCB manufacturing method according to an embodiment of the present application may be implemented in the form of program commands that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the medium may be those specially designed and configured for the present invention or those known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to act as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
또한, 전술한 지능형 다층 PCB 제조 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.In addition, the above-described intelligent multi-layer PCB manufacturing method may be implemented in the form of a computer program or application stored in a recording medium and executed by a computer.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present application is for illustrative purposes, and those skilled in the art will understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the following claims rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts thereof should be construed as being included in the scope of the present application.
1: 지능형 다층 PCB 제조 시스템
10: 다층 PCB 가공 라인
20: 네트워크
100: 지능형 다층 PCB 제조 장치
110: 형상 분석부
111: 칩 분석부
112: 소자 분석부
113: 레이어 분석부
120: 제조부
130: 영상 획득부
140: 비전 검사부
150: 절단영상 수집부
160: 정착영상 수집부
170: 검출부1: Intelligent multi-layer PCB manufacturing system
10: multi-layer PCB processing line
20: Network
100: intelligent multi-layer PCB manufacturing device
110: shape analysis unit
111: chip analysis unit 112: device analysis unit 113: layer analysis unit
120: manufacturing unit 130: image acquisition unit
140: vision inspection unit 150: cutting image collection unit
160: fixed image collection unit 170: detection unit
Claims (15)
대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보를 획득하고, 상기 도면 정보에 기초하여 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어에 대한 배치 정보를 도출하는 형상 분석부;
상기 배치 정보에 기초하여 상기 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 제조부;
상기 복수의 칩, 상기 복수의 소자 및 상기 복수의 레이어가 배치된 상기 대상 PCB에 대한 이미지를 획득하는 영상 획득부; 및
상기 배치 정보 및 상기 이미지에 기초하여 상기 복수의 칩 각각의 부착, 상기 복수의 소자 각각의 삽입 및 상기 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지하는 비전 검사부,
를 포함하되,
상기 비전 검사부가 상기 결함을 감지하면, 상기 형상 분석부는 상기 결함을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.In an intelligent multi-layer PCB (MLB) manufacturing system,
a shape analyzer that obtains drawing information including shape information of a target PCB and derives arrangement information for a plurality of chips, a plurality of elements, and a plurality of layers based on the drawing information;
a manufacturing unit that manufactures the multi-layer PCB (MLB) based on the arrangement information;
an image acquiring unit acquiring an image of the target PCB on which the plurality of chips, the plurality of elements, and the plurality of layers are disposed; and
A vision inspection unit detecting a defect associated with the attachment of each of the plurality of chips, the insertion of each of the plurality of elements, and the arrangement of each of the plurality of layers based on the arrangement information and the image;
Including,
When the vision inspection unit detects the defect, the shape analysis unit corrects the layout information to derive first corrected layout information to prevent the defect, and the manufacturing unit first corrects the multi-layer structure based on the first corrected layout information. To manufacture PCB (Multi-Layer PCB, MLB),
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 지능형 다층 PCB 제조 시스템은,
상기 복수의 칩이 연결된 칩 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 칩으로 절단하는 절단기의 칩 절단영상을 수집하는 절단영상 수집부;
프레스 핏 공정을 통해 상기 복수의 칩을 대상 PCB용 보드에 정착하는 프레스기의 칩 정착영상을 수집하는 정착영상 수집부; 및
상기 칩 절단영상 및 상기 칩 정착영상을 통해 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량을 검출하는 검출부를 더 포함하되,
상기 검출부가 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제2수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제2수정 배치 정보에 기초하여 제2수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 1,
The intelligent multilayer PCB manufacturing system,
a cutting image collection unit that collects chip cutting images of a cutting machine that cuts a bundle of chips in which the plurality of chips are connected into individual chips having a certain width and a certain length;
a fixing image collection unit that collects chip fixing images of a press machine that fixes the plurality of chips to a target PCB board through a press fit process; and
Further comprising a detection unit for detecting defects in the target PCB board and the chip fixing through the chip cutting image and the chip fixing image,
When the detection unit detects defects in the board for the target PCB and the fixing of the chip, the shape analysis unit corrects the placement information to derive second corrected placement information to prevent defects in the board for the target PCB and the fixing of the chip, , wherein the manufacturing unit manufactures a second modified multi-layer PCB (MLB) based on the second modified layout information,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 절단영상 수집부는,
상기 복수의 소자가 연결된 소자 뭉치를 일정 폭 및 일정 길이를 갖는 각각의 소자로 절단하는 절단기의 소자 절단영상을 더 수집하고,
상기 정착영상 수집부는,
상기 프레스 핏 공정을 통해 상기 복수의 소자를 상기 대상 PCB용 보드에 정착하는 프레스기의 소자 정착영상을 더 수집하고,
상기 검출부는,
상기 소자 절단영상 및 상기 소자 정착영상을 통해 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 더 검출하되, 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제3수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제3수정 배치 정보에 기초하여 제3수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 2,
The cut image collection unit,
Further collecting element cutting images of a cutting machine for cutting the element bundle to which the plurality of elements are connected into each element having a certain width and a certain length,
The fixation image collection unit,
Through the press fit process, an image of the device fixing of the press machine for fixing the plurality of devices to the target PCB board is further collected,
The detecting unit,
Further detecting defects in the target PCB board and the device fixing through the device cutting image and the device fixing image, and when detecting defects in the target PCB board and the device fixing, the shape analysis unit for the target PCB In order to prevent a defect in fixing the board and the device, the layout information is corrected to derive third corrected layout information, and the manufacturing unit produces a third corrected multi-layer PCB (MLB) based on the third corrected layout information. to manufacture,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 검출부는,
상기 칩 절단영상, 상기 칩 정착영상, 상기 소자 절단영상 및 상기 소자 정착영상을 입력으로 하고, 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 검출 결과와 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량 검출 결과를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망에 기초하여 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 또는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 또는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제4수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제4수정 배치 정보에 기초하여 제4수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 3,
The detecting unit,
With the chip cutting image, the chip fixing image, the device cutting image, and the device fixing image as inputs, a defect detection result of the target PCB board and the chip fixing and a defect detection of the target PCB board and the device fixing Based on the artificial neural network built through learning that outputs the result, if a defect in fixing the board for the target PCB and the chip or a defect in the board for the target PCB and the fixing of the element is detected, the shape analysis unit for the target PCB In order to prevent a defect in fixing the board and the chip or a defect in the fixing of the target PCB board and the device, the arrangement information is corrected to derive fourth corrected placement information, and the manufacturing unit produces a first correction based on the fourth corrected placement information. To manufacture a 4-modified multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB),
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 출력은,
상기 절단기에 의한 상기 칩 뭉치 및 상기 소자 뭉치의 절단이 정상이라는 가정 하에 상기 칩 정착영상 및 상기 소자 정착영상에 기초하여 칩 정착 불량의 검출 결과 및 소자 결합 불량의 검출 결과를 포함하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 4,
The output is
Based on the chip fixing image and the device fixing image under the assumption that the cutting of the chip bundle and the device bundle by the cutter is normal, a detection result of a chip fixing defect and a detection result of an element coupling defect are included.
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 검출부는,
상기 칩 정착영상 및 상기 소자 정착영상을 입력으로 하고, 칩 정착 불량의 검출 결과 및 소자 정착 불량의 결과를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망에 기초하여 상기 칩 정착 불량 및 상기 소자 정착 불량을 검출하면, 상기 형상 분석부는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 칩 정착의 불량 또는 상기 대상 PCB용 보드 및 상기 소자 정착의 불량을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제5수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제5수정 배치 정보에 기초하여 제5수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 4,
The detecting unit,
The chip fixation defect and the device fixation defect are detected based on an artificial neural network built through learning that takes the chip fixation image and the device fixation image as inputs and outputs a detection result of a chip fixation defect and a result of the device fixation defect. If detected, the shape analysis unit derives fifth corrected placement information by modifying the placement information to prevent a defect in fixing the board for the target PCB and the chip or a defect in fixing the board for the target PCB and the device, and Part is to manufacture a fifth correction multi-layer PCB (MLB) based on the fifth correction placement information,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 검출부는,
상기 정착 불량 검출과 연계된 칩 절단영상 및 소자 절단영상을 입력으로 하는 인공신경망을 통해 불량 원인 유형을 판단하고,
상기 형상 분석부는 상기 불량 원인 유형을 회피하여 상기 배치 정보를 도출하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 6,
The detecting unit,
Determining the type of defect cause through an artificial neural network that takes the chip cutting image and device cutting image associated with the fixing defect detection as input,
The shape analysis unit derives the arrangement information by avoiding the defect cause type,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 형상 분석부는,
상기 도면 정보에 기초하여, 상기 복수의 칩 각각에 대응하는 상기 칩 부착 영역의 면적 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1배치 정보를 도출하는 칩 분석부;
상기 도면 정보에 기초하여, 상기 복수의 소자 각각에 대응하는 상기 소자 결합 영역의 면적 정보, 위치 정보 및 소자 색상 정보를 포함하는 제2배치 정보를 도출하는 소자 분석부; 및
상기 도면 정보에 기초하여, 상기 복수의 레이어 각각에 대응하는 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 형태 정보 및 n(n은 양의 정수, n>1)층 레이어 순서 정보를 포함하는 제3배치 정보를 도출하는 레이어 분석부,
를 포함하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 1,
The shape analysis unit,
a chip analysis unit deriving first placement information including area information and location information of the chip attachment region corresponding to each of the plurality of chips, based on the drawing information;
a device analyzer for deriving second arrangement information including area information, location information, and device color information of the device coupling region corresponding to each of the plurality of devices, based on the drawing information; and
Based on the drawing information, n (n is a positive integer, n>1) layer layer shape information and n (n is a positive integer, n>1) layer order information corresponding to each of the plurality of layers are included. A layer analysis unit for deriving third arrangement information to
Which includes,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 비전 검사부는,
상기 이미지에서 상기 복수의 칩 중 어느 하나의 칩을 식별하고, 해당 칩에 대응하는 상기 칩 부착 영역에 대하여 도출된 상기 제1배치 정보에 기초하여 해당 칩의 부착 강도 및 표면 오염도를 판단하되,
상기 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도 이하이거나 또는 표면 오염도가 기 설정된 정도 이상이면, 상기 형상 분석부가 상기 칩의 부착 강도가 기 설정된 강도를 초과하고, 상기 표면 오염도가 기 설정된 정도 미만이도록 상기 제1배치 정보를 수정하여 칩 수정 배치 정보를 도출하고,
상기 제조부는 상기 칩 수정 배치 정보에 기초하여 칩 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 8,
The vision inspection unit,
Identifying any one chip among the plurality of chips in the image, and determining adhesion strength and surface contamination of the corresponding chip based on the first arrangement information derived for the chip attachment region corresponding to the corresponding chip;
When the adhesion strength of the chip is less than or equal to a predetermined level or the degree of contamination of the surface is greater than or equal to a predetermined level, the shape analysis unit determines that the adhesion strength of the chip exceeds a predetermined level and the degree of contamination of the surface is less than a predetermined level. Deriving chip correction placement information by modifying placement information;
The manufacturing unit manufactures a chip-modified multi-layer PCB (MLB) based on the chip-modified placement information,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 비전 검사부는,
상기 이미지에서 상기 복수의 소자 중 어느 하나의 소자를 식별하고, 해당 소자에 대응하는 상기 소자 결합 영역에 대하여 도출된 상기 제2배치 정보에 기초하여 해당 소자의 오삽입 또는 역삽입과 연계된 삽입 결함을 판단하되,
상기 삽입 결함이 존재하면, 상기 형상 분석부가 상기 삽입 결함을 회피하도록 상기 제2배치 정보를 수정하여 제1소자 수정 배치 정보를 도출하고,
상기 제조부는 상기 제1소자 수정 배치 정보에 기초하여 제1소자 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 8,
The vision inspection unit,
Any one element among the plurality of elements is identified in the image, and an insertion defect associated with erroneous insertion or reverse insertion of the corresponding element based on the second placement information derived for the element coupling region corresponding to the corresponding element. judge,
If the insertion defect exists, the shape analysis unit corrects the second arrangement information to derive first element corrected arrangement information so as to avoid the insertion defect;
The manufacturing unit manufactures a first element modified multi-layer PCB (MLB) based on the first element modified arrangement information,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 소자 분석부는,
적어도 둘 이상의 상기 소자 결합 영역을 포함하는 병합 검사 영역의 기준 색상 정보를 도출하고,
상기 이미지에서 상기 병합 검사 영역에 대응하는 부분의 실제 색상 정보가 상기 기준 색상 정보에 기초하여 기 설정된 색상 범위를 벗어나면, 상기 비전 검사부는 상기 삽입 결함이 발생한 것으로 판단하고, 상기 형상 분석부는 상기 실제 색상 정보가 상기 기준 색상 정보에 기초하여 기 설정된 색상 범위 내에 존재하도록 제2배치 정보를 수정하여 제2소자 수정 배치 정보를 도출하고, 상기 제조부는 상기 제2소자 수정 배치 정보에 기초하여 제2소자 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 10,
The element analysis unit,
Derive reference color information of a merge inspection region including at least two or more element coupling regions;
If the actual color information of the part corresponding to the merge inspection area in the image is out of a preset color range based on the reference color information, the vision inspection unit determines that the insertion defect has occurred, and the shape analysis unit determines that the actual color information has occurred. The second element correction arrangement information is derived by modifying the second arrangement information so that the color information is within a preset color range based on the reference color information, and the manufacturing unit determines the second element arrangement information based on the second element modified arrangement information. To manufacture a modified multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB),
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 비전 검사부는,
상기 삽입 결함이 탐지된 상기 병합 검사 영역에 포함되는 적어도 둘 이상의 상기 소자 결합 영역 각각의 상기 제2배치 정보에 기초하여 상기 삽입 결함이 발생한 소자 및 상기 삽입 결함의 유형을 특정하되,
상기 형상 분석부는 특정된 상기 삽입 결함이 발생한 소자 및 상기 삽입 결함의 유형이 발생하지 않도록 상기 배치 정보를 도출하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 11,
The vision inspection unit,
Specifying the device where the insertion defect occurs and the type of the insertion defect based on the second arrangement information of each of the at least two element coupling regions included in the merge inspection area in which the insertion defect is detected;
Wherein the shape analysis unit derives the arrangement information so that the specified device having the insertion defect and the type of the insertion defect do not occur;
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
상기 비전 검사부는,
상기 이미지에서 상기 복수의 레이어 중 어느 하나의 레이어를 식별하고, 해당 레이어에 대응하는 상기 레이어 배치 영역에 대하여 도출된 상기 제3배치 정보에 기초하여 해당 레이어의 형태 정확도를 판단하되,
상기 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 미만이면, 상기 형상 분석부는 상기 레이어의 형태 정확도가 기 설정된 정도 이상이 되도록 상기 제3배치 정보를 수정하여 레이어 수정 배치 정보를 도출하고,
상기 제조부는 상기 레이어 수정 배치 정보에 기초하여 레이어 수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 것인,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.According to claim 8,
The vision inspection unit,
Identifying any one of the plurality of layers in the image, and determining shape accuracy of the corresponding layer based on the third placement information derived for the layer placement area corresponding to the corresponding layer,
If the shape accuracy of the layer is less than a predetermined degree, the shape analysis unit derives layer correction arrangement information by modifying the third arrangement information so that the shape accuracy of the layer is equal to or greater than a predetermined level,
Wherein the manufacturing unit manufactures a layer-modified multi-layer PCB (MLB) based on the layer-modified arrangement information,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
형상 분석부가 대상 PCB의 형상 정보를 포함하는 도면 정보를 획득하고, 상기 도면 정보에 기초하여 복수의 칩, 복수의 소자 및 복수의 레이어에 대한 배치 정보를 도출하는 단계;
제조부가 상기 배치 정보에 기초하여 상기 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 단계;
영상 획득부가 상기 복수의 칩, 상기 복수의 소자 및 상기 복수의 레이어가 배치된 상기 대상 PCB에 대한 이미지를 획득하는 단계;
비전 검사부가 상기 배치 정보 및 상기 이미지에 기초하여 상기 복수의 칩 각각의 부착, 상기 복수의 소자 각각의 삽입 및 상기 복수의 레이어 각각의 배치와 연계된 결함을 감지하는 단계;
상기 비전 검사부가 상기 결함을 감지하면, 상기 형상 분석부가 상기 결함을 방지하도록 상기 배치 정보를 수정하여 제1수정 배치 정보를 도출하는 단계; 및
상기 제조부가 상기 제1수정 배치 정보에 기초하여 제1수정 다층 PCB(Multi-Layer PCB, MLB)를 제조하는 단계,
를 포함하는,
지능형 다층 PCB 제조 시스템.In the method of manufacturing an intelligent multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB),
obtaining, by a shape analysis unit, drawing information including shape information of a target PCB, and deriving arrangement information for a plurality of chips, a plurality of elements, and a plurality of layers based on the drawing information;
manufacturing the multi-layer PCB (Multi-Layer PCB, MLB) based on the arrangement information by a manufacturing unit;
Acquiring an image of the target PCB on which the plurality of chips, the plurality of devices, and the plurality of layers are disposed by an image acquisition unit;
detecting, by a vision inspector, a defect associated with the attachment of each of the plurality of chips, the insertion of each of the plurality of elements, and the arrangement of each of the plurality of layers, based on the arrangement information and the image;
deriving first corrected placement information by modifying the placement information so that the shape analyzer prevents the defect when the vision inspection unit detects the defect; and
manufacturing a first modified multi-layer PCB (MLB) based on the first modified layout information by the manufacturing unit;
including,
Intelligent multi-layer PCB manufacturing system.
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