Molti studi hanno dimostrato che buona parte dei difetti riscontrati sono imputabili al processo serigrafico e che il parametro più importante per ottenere un buon giunto di saldatura è identificabile nel volume della pasta saldante. La corretta quantità di pasta consente una finestra di processo più ampia nelle successive fasi di piazzamento e di rifusione. Per esempio, se la variazione nel volume della pasta saldante è minima, QFP e BGA con piedini o bump al limite della loro coplanarità o delle specifiche di posizionamento possono ancora produrre buoni giunti di saldatura.
L’ispezione post print garantisce che la quantità richiesta di pasta sia stata depositata accuratamente sulle piazzole; nell’intero processo Smt il costo più basso per il rework della scheda è ovviamente a livello di processo serigrafico. I sistemi 2-D sono sistemi basati su telecamere in grado di valutare l’area di copertura e l’allineamento; sono sempre meno utilizzati perché sensibili ai cambiamenti di contrasto e di colore, richiedono un'illuminazione costante, ma non forniscono informazioni relative all’altezza e al volume. La misura della sola area di copertura della piazzola non è un indicatore completamente affidabile. Oltre alla misura dell’area, i sistemi 3-D sono in grado di fornire misure di altezza e di conseguenza di calcolare il volume del deposito. Il sistema di misura 3-D ha inoltre il vantaggio di essere insensibile ai cambiamenti di colore e di contrasto.
Acquisizione di dati 3-D
L’elevata velocità dei recenti sistemi ha reso possibile un’accurata ispezione in linea, con tempi ciclo pari a quelli della linea stessa.
Nei sistemi di ispezione che utilizzano la tecnologia di scansione laser l’acquisizione di informazioni ad alta velocità avviene tramite uno scanner basato sulla triangolazione, che utilizza un diodo a stato solido . La posizione del punto proiettato è rilevata da un fotodetector. L’altezza della superficie che riflette il raggio è determinata dalla posizione dell’energia laser riflessa sul fotodetector. Il valore analogico di altezza di ciascun punto rilevato è convertito in informazione digitale e codificato come valore discreto. Questo genere di ispezione consente di valutare gli effetti delle modifiche dimensionali delle aperture sullo stencil, di valutare le caratteristiche costruttive della lamina, di monitorare i cambiamenti nelle caratteristiche reologiche della pasta saldante, di controllare e ottimizzare i parametri di serigrafia. In questi ultimi anni, col perfezionamento della tecnologia di acquisizione ottica, è stato perfezionato il metodo Moiré per un’accurata misura tridimensionale basata sull’uso di una telecamera CCD ad alta risoluzione, con sistema di illuminazione che proietta una serie di sottili bande di luce sui particolari da misurare. Questo pattern luminoso è spostato incrementalmente sui depositi da misurare consentendo alla telecamera di catturare una serie di immagini da cui estrapolare le misure tridimensionali. La raccolta di dati accurati facilita l’adozione del controllo statistico di processo (SPC), uno strumento che consente di mantenere, in tempo reale, il processo sotto controllo evitando la produzione dei singoli difetti; contemporaneamente i metodi statistici permettono di trovare le fonti di anomale e difetti insorti casualmente. La qualità dei dati dipende dalla loro fonte, se lo strumento di misura non è più che accurato, può risultare difficile controllare il processo.
Rispetto all’approccio consueto di risoluzione dei problemi dopo che si sono verificati, il vero obiettivo di questo metodo è la prevenzione, tenendo il processo nei limiti di tolleranza impostati, evitando la produzione di schede difettose o di scarti, aumenta la qualità e la produttività. La variabilità introdotta dal sistema di misura dovrebbe essere piccola rispetto alla variabilità del processo e dei suoi limiti di specifica. Due sono i fattori che la influenzano, la ripetibilità e la riproducibilità. La ripetibilità normalmente dipende da variazioni interne ed è definita come la deviazione standard di un gruppo di misure prese sullo stesso campione in condizioni stabili. La riproducibilità dipende dalle variazioni introdotte dall’operatore. Per valutarla, si confrontano le misure prese, sullo stesso campione e con lo stesso sistema di misura, da differenti operatori. Nei sistemi automatici in linea, dove l’interazione dell’operatore è pressoché assente, la variazione causata dalla riproducibilità dovrebbe essere nulla. L’utilizzo delle carte di controllo integrate nel software di sistema permette avere un feedback in tempo reale; è possibile impostare le carte per un singolo dispositivo o per singola piazzola. Capire le cause del fuori controllo richiede tempo ed esperienza così come decidere i limiti di controllo da impostare, perché dipendono da molti fattori. E’ fondamentale il coinvolgimento e l’istruzione degli operatori, nonché l’utilizzo di regole di controllo ben definite, che un operatore possa facilmente utilizzare e interpretare.
Teoria del controllo statistico di processo
Il Controllo Statistico del Processo (SPC) è diventato uno strumento importante per assicurare la qualità dei prodotti Smt. Mantiene il processo produttivo nel centro dei limiti di tolleranza impostati aumentandone la stabilità, riduce contemporaneamente l’incidenza dei difetti (quindi i costi di rework) elevando la produttività. Mantenendo il processo in un stato di controllo statistico, non solo si verificano i suoi parametri con continuità, ma se ne stabilisce anche la capability. Un processo è detto in stato di controllo statistico se è soggetto solo a variazioni casuali (a differenza di variazioni sistematiche dovute a cause conosciute). La variabilità del processo produttivo impedisce di ottenere prodotti tutti perfettamente uguali e in linea con le specifiche richieste. La variazione è la normale differenza che si verifica nel produrre due oggetti teoricamente identici, può essere piccola o grande, ma in ogni caso mai totalmente eliminabile. Definito un valore minimo e uno massimo all’interno del quale la variabile sotto controllo si deve trovare, un processo sarà tanto più sotto controllo quanto più la misura della variabile si avvicinerà al valore medio, l’importante è che le misure non escano dai limiti perché ciò significa che il processo non è più sotto controllo. Una semplice visualizzazione di quanto succede può essere ottenuta tramite le carte di controllo. Queste ultime esprimono graficamente l’andamento di alcuni parametri di processo, di solito determinati tramite un campione regolare, in funzione del tempo o del numero di unità o altre variabili cronologiche. Sono visualizzati i limiti di controllo (minimo e massimo valore permessi), il target (valore desiderato della variabile), tutte le misure rilevate e il loro valore medio.
In un processo con distribuzione normale (dove le misure della variabile non si discostano dai valori desiderati), i limiti di controllo coincidono con + o – 3 sigma e racchiudono il 99,7% dei punti rilevati. Sigma rappresenta la deviazione standard stimata di un processo. Il controllo statistico del processo in pratica analizza la variabilità del processo e determina se é presente qualcosa di insolito. Un aspetto chiave é quello di identificare le caratteristiche critiche per monitorare le prestazioni del processo. Le carte di controllo sono utilizzate per evidenziare le fonti dei difetti e determinare le soluzioni appropriate. Il controllo di processo mantiene le prestazioni del processo al suo livello di capability. La capability é l’uniformità del prodotto che un processo è in grado di assicurare. Può essere espresso numericamente tramite Cp e Cpk.
Il valore Cp si ottiene dividendo (USL – LSL) per 6 sigma, dove il primo è il limite di specifica superiore e il secondo il limite inferiore.
Il Cpk è un indicatore della stabilità del processo, è calcolato dividendo per 3 sigma il valore minimo tra USL–valore medio, oppure valore medio-LSL. Il Cp e il Cpk coincidono se il processo è centrato sul valore nominale. Il Cpk è negativo se la media del processo è fuori dai limiti di specifica; compreso tra 0 e 1 se qualche punto cade fuori dalle tolleranze. Superiore a 1 se tutta la dispersione a 6 sigma è completamente all’interno dei limiti di tolleranza. Normalmente si mira a ottenere un valore uguale o superiore a 1,33. Quando si parte con il controllo del processo è importante capire i tipi di difetto e la loro incidenza percentuale, correlare questi difetti alla parte del processo che li genera e ai costi di rework o di scarto. Una volta capiti i difetti, si focalizzano le risorse su quelli che hanno l’impatto maggiore, per massimizzare il ritorno degli investimenti. Gli operatori devono essere istruiti a comprendere le statistiche del processo, scegliere i giusti strumenti statistici di controllo per poi eliminare le cause principali di eventuali problemi. È fondamentale tenere anche uno storico della riduzione dei difetti, dei costi e dell’aumento della produzione.
Il vantaggio principale del SPC è il feedback in tempo reale sul processo, gli operatori possono rilevare facilmente e istantaneamente quelle perturbazioni del processo che hanno un impatto negativo sulla qualità del prodotto. Al verificarsi di una condizione anomala è possibile intervenire immediatamente per contenere la produzione dei difetti. Minimizzare il tempo tra la verifica di una situazione di fuori controllo e la comprensione della cause, e quindi la risoluzione del problema, è la chiave di successo di un programma di controllo statistico.
