片式电阻在编带包装机上的外观保证

摘要：电子行业，在对基础素子产品性能不断追求更高的同时，对外观形态要求也越来越高，同时也是对制品全方位品质的提升要求。因此对于片式电阻生产的成品制作完成后，包装前的外观保证也是尤为重要。

关键词：片式电阻；编带包装机；外观保证

1.概述：

片式电阻为了便于运送保护和用户使用，会对其进行封装打包。对打包带要求不能有大的变形，孔未打透，残留毛边，这些问题都会在包装时有影响，甚至在用户使用时造成流失增加。孔本身的尺寸也要求严格，跟标准尺寸比变动范围一般要求不能超过±0.05mm。还有些特殊材料的打包带，这种一般是用于Size比较大的制品。

说完包装带，再说一下编带包装机。早期的包装机都没有画像检查装置，只是单纯的进行封装，当然封装前要进行两次的阻抗值检查，通过制品在index盘里步进移动，步进间隔停顿时会有两个探针顶住电阻两端的电极，通过通电的方式将电流电压反馈到计策仪器上，以判定值的大小。然后会有一个到两个光纤传感器，用来判别制品的方向，对于有不合规格以及反向的制品，会在封装之前排除出去。

2.编带包装机上制品外观保证的方法：

2.1包装机上增加画像识别系统：

由于客户对外形要求的增加，出现了在设备上加装CCD摄像头的方式，对制品本身的外观形态进行判定。这也就替代了原来的只检查正反面的光线传感器，摄像头一般在index部安装两个，上部一个，下部一个，上部的主要是检查制品正面，正面的检查项目多而且复杂；背面检查项目少，主要是下面电极的大小和形态。而在电阻被装入包装带后，封装之前还会安装一个CCD Camera，用来检查装在纸带内制品的状态，主要是判定是否有空穴，以及包装带内电阻是否有破损或是异物。再次对制品外观检查，防止之前有外形不良漏检以及制品从index插入到纸带后产生断裂等严重缺陷发生。

2.2远程判定的出现：

增加检查固然可以保证制品的品质，但是事物都有相对性，这种做法也就使设备作业过程中停止次数增加，如果没有人员及时处理，就造成作业时间损失。面对使用量越来越多的市场，这种作业效率下降，是每个生产企业都不愿意看到的，所以为了改善这种原因导致的效率问题，研究开发出了远程集中判定系统。主要用途就是将作业过程中画像判定出现有异常的图片，不光在本机上显示，还通过软件程序的提取，经过网络，将此照片传到一个服务器终端，这个画面可以根据工程线体的位置以及重要性编排显示顺序，终端服务器会安排操作技术人员，对远端传输过来的照片进行判定，判定合格的，终端技术人员只要进行操作“开始”远程控制，設备就会自动开始作业。对于实际的确实为不合格产品的图片，监控人员会点击判定不良按钮，设备上显示红灯并提醒现场作业人员对制品进行处理，大多数的异常状态都是误判定，对制品和封装没有影响的问题，远程进行直接设备开启操作。极个别制品有断裂或其他致命性缺陷，这个制品就必须要更换掉。

另外，为了解决人员在换制品时的问题，我们自主研发并安装适用了第四画像检查，这个检查是在制品经过更换位置后到被封装之前的适当位置。它的主要目的就是为了抓住人为失误导致的不良品流出，但是这个Camera只能检查制品正面的状态，其他方面不能实现。此位置出现问题，不能通过远程控制的方式处理，系统会单独记录不良照片，在每台设备上显示，因为这种现象十分稀少，不会对生产效率产生影响。只是起到监督作用，可以实现控制设备的停止，所以对监控的缺陷形态的设定参数，不是特别严格，一些没必要的功能可以关闭，以此来减少因为设定过严格而导致的停机次数。

2.3判定履历的追溯：

既然实现了远程控制，将操作过程中发现的缺陷照片传输到服务器终端，这个照片就可以被保存。当出库的制品发生不良时，根据制品号可以追溯到哪台设备作业，什么时间完成的，操作者是谁。而且还可以调取当时作业时系统自己存储的照片，检查是否有类似的相同问题，进而可以推断是制品本身的问题还是设备工作时的异常。一般的，每个公司基本都有自己的生产管理系统，我们可以通过开发软件使设备和公司管理生产的系统连接，从而将不良的照片存储到系统里，发现异常时，我们也可以利用这套系统，追溯到当时生产的LOT所发生的全部不良形态，查看是否有共性，而且还可以根据系统的作业时间追溯前后LOT的状态，并且还可以查看生产过程中是否发生过异常问题，前提是前面每道工序都有能跟生产系统连接的监控设备，并拍照存储。同时，这也方便多人在不同的PC上查看，如果只有服务器的话，只能在此服务器或是连接局域网远程查看，但是如果是连接的生产管理系统，不同生产基地就都能在系统里查看，实现信息共享，便于共同分析和提前预防。

2.4自动判定的出现：

以上所说的还都处于半自动半人工的状态，现在比较流行的是AI技术，也就是人工智能，实现无人的操作。基于AI的技理念术，研究出了一款可以自己判定的程序，当然，对于良品与不良品的形态，通过大量发生存储的照片进行分析，将良品与不良品的区分数值化，并进行标准制定，编入程序。设备上发生的异常照片传到服务器后，服务器自己运行程序，将发送过来的照片和制定的标准进行比对来判定，根据判定结果，程序发出指令，指示设备继续作业还是等待操作人员处理。这样大大减少了人员判定的时间，减少了由于不良多发生时产生的等待时间，而且也减少了由于人员疲劳造成的未检出流出问题，对于提高设备的稼动效率和生产能力起到了重要的作用。当然这种智能判定不能百分之百保证准确，有一些个别的制品图片与设定的标准近似，出现了系统判定不了模糊状态，这时可以在旁边再连接一台服务器，将不可判定的反馈到这边，由专业的技术人员，对此再进行判定，只有个别发生，大大减少了判定人员的作业量。

3.总结语：

总之，随着使用用户对产品质量要求的越来越高，生产厂家为提高自己的竞争力也在不断提高产品质量，不光是外观也包括性能。这种检查强度的增加和系统反馈的应用，被越来越多的生产厂所推广，有需求就有促进和市场，就能带动产业技术力提高。相信以后随着技术的发展，改良制品的工艺，提高AI的性能，终会实现全面的无人化生产。

作者简介：姚喜刚，1979年9月，男，汉，天津市人，本科，工程师，研究方向：机械工程技术