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在過去的十年里，人工智能或人工智能一直在侵入我們的技術(shù)世界。人工智能是一個具有前瞻性和未來感的概念，幾乎所有行業(yè)都在廣泛使用它來實現(xiàn)廣泛的應(yīng)用。因此，我們現(xiàn)在擁有 Alexa、Siri 和許多其他人工智能驅(qū)動的語音助手、自動駕駛汽車、互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎等等。人工智能的使用正在廣泛傳播并呈指數(shù)級增長。
陶瓷PCB 或印刷電路板主要通過兩種方式影響人工智能應(yīng)用，反之亦然：
電子行業(yè)的趨勢是使設(shè)備變得更加智能。通過使用先進(jìn)的微控制器和其他電子元件，將人工智能嵌入機(jī)器人、語音助手和自動駕駛汽車有助于完美實現(xiàn)這一目標(biāo)。所有電子設(shè)備都需要印刷電路板才能發(fā)揮作用，使用人工智能的設(shè)備也不例外。然而，在設(shè)備中引入人工智能是一個未來概念，該過程給 PCB 設(shè)計和制造帶來了新的挑戰(zhàn)。
正如使用人工智能的智能設(shè)備需要 PCB 來使其發(fā)揮作用一樣，PCB 設(shè)計師和制造商也在利用人工智能。人工智能正在幫助他們開辟更新、更高效的PCB 制造方法，優(yōu)化成本，減少廢品和周轉(zhuǎn)時間，并提高供應(yīng)鏈、庫存和資產(chǎn)的利用率。
人工智能有兩個作用：幫助系統(tǒng)相互通信，以及幫助系統(tǒng)與操作員通信。例如，在 PCB 組裝過程中，人工智能有助于確定 SMD 元件的精確放置。這不僅減少了組裝時間，還顯著提高了電路板的質(zhì)量。隨著電子行業(yè)的趨勢迅速朝著外形小型化發(fā)展，在焊接之前快速準(zhǔn)確地放置元件是一個巨大的優(yōu)勢。
所有電子設(shè)備，無論是否使用人工智能，都需要電路板才能發(fā)揮作用。在設(shè)備中實現(xiàn)人工智能需要額外整合特殊的微型組件，通常如 SoC、倒裝芯片和使用細(xì)間距封裝的微型 BGA。
PCB 制造商通過使用稱為HDI 或高密度互連的特殊技術(shù)制造電路板來實現(xiàn)這一目標(biāo)。HDI 通過使用薄而緊密的走線和非常小的通孔或微通孔，可以實現(xiàn)非常高的元件密度。
HDI 技術(shù)是 AI 應(yīng)用設(shè)備 PCB 性能改進(jìn)的主要貢獻(xiàn)者。HDI 不僅使 PCB 變得更小、更輕、更薄，還提高了電氣性能。使用 HDI 技術(shù)的一些優(yōu)點包括：
?極低的電氣寄生效應(yīng) — 低 EMI、高速運行、更好的信號完整性
?最少的短截線 — 低信號反射
?穩(wěn)定的電壓——更低的軌道電阻
?不需要去耦電容器——由于電氣寄生效應(yīng)低
?更低的噪聲和串?dāng)_——由于更好的信號完整性
?更低的 EMI 和 RFI — 由于微孔、焊盤內(nèi)通孔和表面接地層
?更近的地平面
?更好的電容分布
提供更小尺寸元件的半導(dǎo)體制造商進(jìn)一步支持了使用 HDI 技術(shù)的優(yōu)勢。電路板和組件的整體尺寸更小，信號的上升和下降時間更快。這表現(xiàn)為更好的高頻操作。
然而，較小的元件尺寸意味著用于散熱的表面積較小。因此，HDI 需要更好的熱管理。PCB 制造商通過使用高性能層壓板來實現(xiàn)這一目標(biāo)。除了更好的熱管理之外，高性能層壓板還有助于提高信號完整性。使用堆疊微孔還有助于提高 HDI 板的高速性能。
激光鉆孔的微孔尺寸幾乎是機(jī)械鉆孔的十分之一。因此，微孔具有較低寄生效應(yīng)和較低電感的優(yōu)點，同時提高了高速性能。焊盤內(nèi)通孔設(shè)計還有助于進(jìn)一步降低噪音和高速運行。
人工智能在電路板檢查過程中提供了顯著的優(yōu)勢。人工智能邏輯對于發(fā)現(xiàn)錯誤組件、缺失組件、放錯位置的組件和跟蹤缺陷等缺陷非常有效。當(dāng)在 HDI 板上使用緊密封裝的微型元件時，這尤其有用。
PCB是微型電子元件和系統(tǒng)相互交互的平臺，其設(shè)計和制造工藝對電子設(shè)備產(chǎn)生重大影響。因此，PCB 制造商利用人工智能來增強(qiáng)其電路板的設(shè)計和質(zhì)量。為此，FIT 或弗勞恩霍夫應(yīng)用信息技術(shù)研究所提供了一個模塊化人工智能平臺，有助于優(yōu)化 PCB 的設(shè)計和測試。該平臺包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能模塊。使用該平臺，可以將 PCB 支出減少多達(dá) 20%。
平臺中的每個模塊都使用針對不同任務(wù)訓(xùn)練的算法。例如，第一個模塊中的算法有助于對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、從數(shù)據(jù)中提取特征以及提供其他模塊所需的輸入。
在為應(yīng)用設(shè)計新的 PCB 時，設(shè)計人員會注意盡可能地利用可用空間，同時將組件盡可能緊密地封裝在一起，而不會出現(xiàn)故障。目前的設(shè)計過程很大程度上依賴于工程師的經(jīng)驗，設(shè)計必須經(jīng)過實際試驗的檢驗。大多數(shù)情況下，很容易忽視測試結(jié)果的記錄，導(dǎo)致對容易出錯的設(shè)計進(jìn)行重復(fù)測試，從而進(jìn)一步增加成本。
PCB 的復(fù)雜設(shè)計要求制造工藝遵循嚴(yán)格的規(guī)范。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，每塊 PCB 在完成后都要經(jīng)過嚴(yán)格的測試。通常，此類測試之一是自動光學(xué)檢查或 AOI。
AOI 使用圖像分析技術(shù)來確定制造的 PCB 是否符合設(shè)計規(guī)范且不存在技術(shù)缺陷。然而，目前使用的方法會產(chǎn)生很高的假陰性率，錯誤地將許多板分類為有缺陷的板。
這些被錯誤分類的板材需要另一級手動或機(jī)器檢查。因此，高漏報率會錯誤地拒絕無缺陷的 PCB，然后需要重新檢查，從而導(dǎo)致成本增加。另一方面，低漏報率可能意味著高后續(xù)成本，因為許多有缺陷的電路板進(jìn)入工作流程。這意味著，依靠現(xiàn)有的 AOI 和人工檢查方法，很難達(dá)到理想的陽性率或假陰性率。
展示了人工智能在未來檢查過程中的作用。該過程與傳統(tǒng) AOI 相同，即相機(jī)捕獲 PCB 的圖像。然而，在這種情況下，圖像的高質(zhì)量至關(guān)重要，因為它們將成為人工智能模塊的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。只有精選的圖像才能進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模塊。
模塊化設(shè)計有多種算法可以不斷增強(qiáng)自身的性能。持續(xù)對電路板進(jìn)行自動檢查，將生成的數(shù)據(jù)不斷反饋給算法。這就形成了AI模塊的自學(xué)習(xí)過程。反饋增強(qiáng)了數(shù)據(jù)庫，同時優(yōu)化了真陰性率。該模塊的實際工業(yè)經(jīng)驗表明，生產(chǎn)資源的使用量可減少 20%。
完成訓(xùn)練后，AI模塊還可以幫助設(shè)計新的PCB。這有助于減少使用設(shè)計人員目前為獲得最佳配置而采用的試錯法在板上布置組件所需的時間。相反，人工智能模塊算法有助于預(yù)測最佳配置以實現(xiàn)最佳功能。
PCB 設(shè)計只是自我增強(qiáng)人工智能模塊有助于增強(qiáng)質(zhì)量保證的一個實例。這種自學(xué)習(xí)人工智能模塊在 PCB 制造過程的其他領(lǐng)域同樣有效，例如優(yōu)化蝕刻過程、回流過程和其他時間密集型活動，以實現(xiàn)時間和生產(chǎn)成本的顯著節(jié)省。
包括 PCB 制造在內(nèi)的許多行業(yè)正在通過人工智能從深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)中獲益。本質(zhì)上，它需要有效利用數(shù)據(jù)來獲得經(jīng)驗，以近乎零的人類干預(yù)來解決復(fù)雜問題。當(dāng)機(jī)器和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于 PCB 設(shè)計和制造流程時，不僅可以大大改善操作，還可以降低人工干預(yù)的成本。
人工智能對 陶瓷PCB 制造的積極影響是無價的。然而，業(yè)界必須精心開發(fā)上述因素，才能充分發(fā)揮人工智能的巨大潛力。這需要投入足夠的時間和資源在陶瓷PCB制造過程中使用人工智能。最終，這可能會導(dǎo)致生產(chǎn)流程完全簡化，結(jié)果呈指數(shù)級改善的時代。
【文章來源】：展至科技
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