2023年12月/ 2024年1月 SbSTM 49

Tech Feature 技 术 特 写

寸各异的新组件，通常需要重新编程检验系统。AI 通过

使检验系统能够在不需要重新编程的情况下快速对新组件

进行培训来解决这一挑战。另一个 AI 检查应用是检测异

物。

AI 的适应性使得 AOI 系统能够处理各种组件类型、

颜色和电路板材料，无需重新编程。通过对包含预期变化

的代表性图像进行训练，AI 算法识别可接受的过程差异

与真正的缺陷之间的差异。这种灵活性在高混合生产环境

中尤为有价值，其中产品变化频繁。

光学检查后的修复站正在通过 AI 变得更加智能 ；这

些站点现在利用 AI 的潜力做出人类决策，减少了手动复

检的需要，降低了运营成本，同时提供实时检查状态数据

分析。制造商和检验供应商需要了解 AI 在修复站中对组

件缺陷检测的准确率，以正确配置该功能的类型。检验供

应商现在提供一种新的产品，这就是 AI 服务器，用于训

练模型以优化当前的模型或针对特定应用、组件和其他检

查条件创建新模型。这些 AI 客户端服务器模型解决方案

与生产线上的 AOI 集成，全天候运行，收集大量数据并

训练模型，然后部署到其他 AI 解决方案。

III. AI在检验中的展望

AI 在检验中的未来标志着从传统缺陷检测到以过程

为中心的转变。几个关键展望定义了 SMT 光学检查领域

AI 的轨迹，引领着效率、适应性和全面的质量控制的新

时代，特别是为 SMT 行业量身定制的。

• 认知自动化

AI 在光学检查系统中的演进为更智能的检查系统铺

平了道路，这些系统独立运作，跨运营班次和产品变化需

要最少的人工干预。AI 动态学习和适应

各种视觉条件的能力使得光学检查系统

成为智能协作者，有助于提高精度并减

少在识别缺陷方面对手动干预的依赖。

• 跨模态学习

跨模态学习是指从不同来源检索或

考虑信息。跨模态学习允许 AI 模型集成

来自多个检查（如 SPI 和 AOI）的数据，

以全面了解制造过程。

• 现场培训

AI 模型的现场培训将成为制造设施

的标准，因为存在数据安全问题。制造

商还将受益于与精确符合检查需求的定

制 AI 模型合作，促进了无缝集成。

• 虚拟模拟

AI 模型将越来越多地在模拟的 PCB 图像上进行训练，

最小化对实际板进行学习缺陷检测的依赖性。虚拟模拟环

境提供了一个安全而受控的空间，使 AI 模型能够学习和

适应，加速检查能力的创新速度。

这些变革性的展望强调了 AI 在检验中的作用不仅限

于缺陷检测，而是成为智能制造的一部分。随着 AI 与生

产过程无缝集成，它提供了适应性和优化能力，对于在不

断发展的电子制造领域取得成功至关重要。战略地采用

AI 的制造商将自己置于该行业持续成功的位置上。

IV. 电子制造中人工智能采用的挑战

虽然电子制造业中采用 AI 的好处显著，但挑战包括

数据安全性、AI 专业人才短缺、集成复杂性、算法不透明、

过程中断和成本限制。

• 确保网络安全

确保在制造现场使用的 AI 培训模型的网络安全也是

一个挑战。建议制造商在产品所有者的网络安全下在制造

场所进行检验模型的培训。这是为了防止泄露机密信息，

可能违反保密协议或暴露任何商业秘密。AOI 供应商已经

提供 AI 培训服务器的服务，可以购买或租赁，培训也可

以在云上进行。

• 人才短缺

在开发和维持 AI 检验解决方案所需的 AI 和数据科

学技能方面，电子制造业面临着严重的人才短缺。大多数

制造商在内部缺乏这些专业能力。与知识渊博的系统集成

商合作或建立内部团队至关重要。

图 3 ：X- 射线搭配 AI 进行孔洞检测。

下转第55页

50 2023年12月/ 2024年1月 SbSTM

技 术 特 写 Tech Feature

1. 前言

随着近年来消费电子与智能终端类产品的广泛普及，

对于电子组装与制造企业的产能与效率提出了越来越高的

挑战。一方面，设计师们会尽其所能在单位面积里设计组

装更多元器件，另一方面则是在生产制造环节要求越来越

高的可靠性。在典型的元器件贴装工艺中，细小的元器件

都是由吸嘴真空吸附的方式，将元器件从送料器取放至电

路板上，从而完成组装环节的。

摘要 ：随着元器件朝着越来轻、薄、小的方式发展，贴片机吸嘴的管控却鲜有大型设备开发公司关注。本文介绍的

一种新型吸嘴管控技术，通过结构设计将智能视觉判别技术、清洗技术整合应用在吸嘴管控领域，为电子智能工厂的吸

嘴管控带来革命性的改变。

关键词 ：吸嘴管控 三捷机械 吸嘴清洗 吸嘴检测

贴片机吸嘴智能清洗技术及应用

杨文雄

（深圳市三捷机械设备有限公司）

2. 技术背景及介绍

为什么需要对吸嘴加以管控？根据笔者长期跟进的

客户分析发现，吸嘴的状况直接影响贴装不良以及抛料

损失。以可统计的抛料损失为例，笔者在华南某高端智能

手机 PCB 板贴片工厂调研发现，该工厂单块 PCB 板贴片

物料为 800 颗，小时产能 340 片，日生产时长 23 小时，

30 条贴片线，每日的贴片物料为 ：1.88*108 颗。在导入

吸嘴管控设备之前，该厂的 SMT 车间的物料抛料率约为

图 2-1 贴片不良原因分析

2023年12月/ 2024年1月 SbSTM 51

Tech Feature 技 术 特 写

1000ppm; 每日的电子物料损耗约为

18.8 万颗。 经过导入吸嘴清洗管控设

备之后，抛料率降低至 500ppm, 但是

每日的电子料损仍高达约为 9.4 万颗。

JIT 供应链里，厂商会尽可能减少库

存，提升物料库存周转率，每一颗物

料的损失，意味着成品的出货量的减

少。从物料损耗的数目来计，该公司

每日万分之五的物料抛料相当于 117

部成品产品的物料用量。

在贴片组装工艺里，电子元器件

物料通过送料器（feeder）按照组装

要求，将元器件送至指定位置，而安

装在贴片头上的吸嘴则负责通过真空

吸附的方式将元器件拾取、贴放至指

定区域，从而完成整个组装流程。事

实上，与元器件直接接触、最高频的

动作部件就是贴片机吸嘴。

由图的工艺分析图中可以看到，

吸嘴状态的好坏在贴装过程中的拾

取、定向、贴装等各个环节均直接影

响贴装品质。由图可见，典型的吸嘴

结构包含缓冲机构、反光机构、吸取

针孔、定向标识等几个方面。吸嘴的

不良主要体现在以下几方面 ：

1） 吸嘴真空不良。由于贴片机

长期处于真空负压环境下工作，内壁

久而累积的粉尘、锡膏等杂质会导致

堵塞，从而导致吸附力丧失，在高速

贴装过程中导致物料丢失 ；

2） 吸嘴缓冲部位顺滑度欠缺不

良。为保证吸嘴在拾取元器件以后向

焊盘着陆时的贴装力度，部分吸嘴自

带弹簧缓冲机构。然而，一旦该缓冲

机构失效同时机器未能有效感知，则

会导致贴装过程中的“硬着陆”，过程

中产生的冲击力将会导致元器件的开

裂、脱位，从而导致品质隐患 ；

3） 吸嘴反光面不良。吸嘴上的

反光面，其主要作用是在机器高速贴

装过程中对于所吸附的元器件的背景

轮廓予以反光，从而有利于贴片机姿

态定位相机的拍照、定位。反光面的

划伤、破损将会影响贴片机的相机定

位、辨识，从而影响贴装位置精度 ；

4） 吸嘴针尖带磁。由于部分吸

嘴的针尖采用的是钨钢材质，由于长

期在电磁环境下作高速运转，过程中

会导致吸嘴被磁化。带磁性的吸嘴，

在将器件贴装于基板之后分离的过程

中其磁力可能会将元件带动、偏移，

导致贴装精度不良。

5） 吸嘴表面二维码损坏。为追

溯吸嘴的类型与编号，部分贴片机会

在吸嘴上雕刻二维码。通过识别吸嘴

上的二维码，贴片机可以根据物料的

形状选取对应的吸嘴类型。反之，选

取错误（条码类型未作识别）则会导

致机器批量抛料，影响品质。

通过对 SMT 贴片工艺流程的分

析，我们发现，吸嘴的不良直接会导

致物料是否完好、贴装品质是否合格

甚至该颗物料是否会被报废。管控好

吸嘴意味着可以直接降低物料的损

失。显然，市场上需要一款设备能有

效管控贴片机吸嘴、降低贴装不良、

提升品质的吸嘴管控设备。

3. 市场调研及分析

2018 年之前，我们的主要产品

为 SMT 印刷机自动加锡膏装置，因

而积累了大批行业标杆、技术领先的

企业。这些客户大部分位于珠三角、

长三角等经济发达区域。客户群包

括汽车电子、OEM 代工、平板显示、

消费电子等领域的代表性的企业。为

使产品研发的决策更科学，我们决定

对公司现有的客户做批量调研，希望

用尽可能多的数据来支持后续的研发

方向，见图 3.1。

针对业界现有的吸嘴清洗设备及

清洗技术做详细的市场分析。为此我

们设计了调查问卷。

通过对数据进行回归分析，综合

分析发现，目前的吸嘴清洗机主要存

在以下问题点 ：

1） 清洗手段以超声波为主，清

洗效果不佳 ；

2） 清洗效率低下，需要人工摆放；

3） 吸嘴孔径微小，缺乏有效检测。

为此，我们进一步设计了问卷反

馈，方便科学的数据统计以及批量调

图 2-5 电容元器件开裂（图片源自网络）

图 2-2 典型的吸嘴结构 图 2-3 吸嘴破损 图 2-4 吸嘴堵塞

52 2023年12月/ 2024年1月 SbSTM

技 术 特 写 Tech Feature

研。通过对回归分析，我们发现，决

定客户对于吸嘴清洗机的使用情况的

影响因子分别是 ：脏污清洗能力、自

动化程度、清洗后的检测 ；

4. 微孔清洗技术要点理论分析以

及实际验证

高速贴片机吸嘴，由于其长期高

频、往复的吸附运动，过程中不可避

免将工作环境中的粉尘、油污等杂质

吸入微孔内，久而久之导致内孔堵塞、

运行失效。杂质主要包括 ：粉尘、锡

珠、油污等。将杂质与基材粘合，其

形成机理包括多种原因。SMT 贴片

机吸嘴，其大多介于 200um~3mm 之

间，而其内孔吸附的单个浮尘颗粒大

多介于 10um~100um 之间。在微米级

的条件下，微粒吸附于基材的常见机

理包括 ：

1） 范德华力 ；普遍存在于固、

液、气态等微粒之间的一种分子间的

作用力。

2） 毛细力 ；一种与环境湿度相

关的、由于环境液体介质分子的收缩

造成固体颗粒与平面粘结的一种微力。

3） 静电吸附力 ；

4） 化学键作用力。吸嘴内壁通

常是由助焊剂等环氧树脂双组分高分

子化合键形成的粘附作用力。

5） 酸碱效应造成的电势运动吸

附力等等。

在微观条件下，通过对微粒施加

外力促成颗粒运动，从而将微粒与基

材剥离，其主要手段包括 ：

1） 物理冲击与剥离 ；

2） 重力自然脱落 ；

3） 布朗运动 ；

图 4-1 造成颗粒与基材粘附的范德华力（A）和毛细力（B）[2]

4） 热传导运动 ；

5） 静电作用力 ；

6） 光电作用等等。

超声波清洗技术，是一种常用

的工业清洗技术。其作用机理是，将

待清洗的物体浸泡于液体介质中，

压电式换能器（超声波振子）产生

18K~500KHZ 高频震动将能量传送

至液体介质中并产生正弦冲击波（图

4-2）。液体介质在高频冲击波的冲击

下，持续产生微小的气泡、坍缩、破裂。

在这段过程中，气泡闭合的瞬间产

生冲击波，使气泡周围产生巨大撕裂

效应从而破坏微粒与基材的粘结（图

4-3），而使他们分化于溶液中。

然而，经过我们的市场调研发现，

现有客户对于现有市售的超声波清洗

机清洗效果并不满意，特别是孔径在

0201 以下的吸嘴尤为明显。为何超声

波工艺对于贴片机吸嘴孔内壁清洗效

果不佳呢？

这主要是由于

吸嘴的微孔结构，

对于超声波的能量

产生了反射、折射、

吸收以及衰减效

应，大大影响了能

量在微孔内部的传

一、性能方面 非常好 好 中等 差 非常差 反馈建议

设备运行是否流畅？ □ □ □ □ □

清洗效率是否达标？ □ □ □ □ □

清洗中是否有噪音？ □ □ □ □ □

二维码使用是否正常？ □ □ □ □ □

自动化程度是否足够？ □ □ □ □ □

取放过程是否方便？ □ □ □ □ □

软件是否出现故障？ □ □ □ □ □

二、外观方面 □ □ □ □ □

操作是否方便、快捷？ □ □ □ □ □

安全是否达标？ □ □ □ □ □

外观设计是否满意？ □ □ □ □ □

三、使用效果 □ □ □ □ □

是否 符合贵公司的清洗种类？ □ □ □ □ □

兼容性是否达到要求？ □ □ □ □ □

清洗效果是否符合期望值？ □ □ □ □ □

检测效果是否符合期望值？ □ □ □ □ □

托盘使用过程是否正常？ □ □ □ □ □

四、服务人员态度 满意□ 一般□ 较差□

五、贵公司的购买计划 20W以下□ 20W-30W□ 30W-40W□

40W-50W□ 50W-60W□ 60W以上□

其他建议：

设备反馈情况

图 3.1

图 3.2

2023年12月/ 2024年1月 SbSTM 53

Tech Feature 技 术 特 写

输。而孔径越细、针管越长，对能量

的吸收与衰减效应更加明显。（图 4-4）

三捷机械 (Synergie) 经过多次的

实验、测试以及客户反馈，总结出一

套行之有效的清洗手段，即 ：舍弃常

规的超声波清洗工艺，高压水柱冲洗

辅以高压气体吹淋的方式，对吸嘴做

完整的清洗。实验证明，该方法对于

细长微孔的清洗具有明显效果。

5. 实际效果及验证

吸嘴使用过程中，堵塞吸嘴的异

物主要有粉尘和锡膏两种。为验证细

长微孔的清洗方法，我们特别挑选了

一家领先的汽车电子制造工厂，以三

捷公司的 211F 系列吸嘴清洗机做验

证。在测试的客户中，西门子的吸嘴

脏污比较严重，操作人员用西门子吸

嘴作为测试样品进行清洗强度测试并

选用使用频率最高的 6004 吸嘴进行

测试。验证分为四个层次 ：常规粉尘

类脏污的清洗、人为轻微锡膏堵孔清

洗能力验证、24 小时极限堵塞清洗能

力验证以及 48 小时锡膏堵孔极限能

力验证。

粉尘类堵塞清洗能力验证。客户

随机选取 20 个粉尘堵孔的吸嘴验证

设备清洗能力，采用常规清洗手段进

行清洗。即 ：普通纯净水清洗 20 秒、

风干 5 秒，每个吸嘴只洗 1 遍。其清

洗前后的清洗效果对比如图 5-2、图

5-3 所示 ：

锡膏堵孔的清洗能力验证。测试

条件 ：将吸嘴前端孔内人为用锡膏堵

上，只堵一个孔，常温晾干 24 小时。

将清洗机清洗参数按正常设置，即 ：

普通纯净水清洗 20 秒、风干 5 秒，

每个吸嘴只洗 1 遍。测试吸嘴数量为

20个。其清洗后的效果如图5-4所示：

24 小时极限堵塞清洗能力验证。

实验人员选取了 20 只吸嘴，人为涂

满锡膏并静置 24 小时以上，然后将

吸嘴放至清洗机清洗。清洗机清洗参

数设置 ：普通纯净水清洗 30 秒、风

干 5 秒，每个吸嘴只洗 3 遍。其效果

如图 5-5 所示。

48 小时锡膏堵孔极限能力验证。

实验人员选取了 20 只吸嘴，人为涂

满锡膏并静置 48 小时以上，然后将

吸嘴放至清洗机清洗。清洗机清洗参

数设置 ：普通纯净水清洗 30 秒、风

干 5 秒，每个吸嘴只洗 3 遍。其效果

如图 5-6 所示。

图 4-6 细长微孔的新型清洗方法

1.高压水柱冲洗针尖 2.高压气冲洗吸嘴尾部 3.真空吸附内壁脏污

图 5-1 211F 系列吸嘴清洗机

图 4-2

图 4-4 水波通过窄缝产生的干涉和衍射

现象图 ( 图片源自网络 )

图 4-3

4-5 经超声波清洗工艺仍无法清洗干净的吸嘴

54 2023年12月/ 2024年1月 SbSTM

技 术 特 写 Tech Feature

由图可见，对于普通粉尘类的脏

污，对于 211F 智能吸嘴清洗机，只需

正常设置清洗参数，即可实现 95% 以

上的清洗直通率。对于人为堵孔的吸

嘴，即便经历了 24 小时的干结，机器

经过增加清洗次数、延长清洗时间的

方式实现 90% 以上的清洗直通率。

由于吸嘴的针嘴式结构，部分脏

污颗粒可能存在于吸嘴的中间且深入

孔内，而视觉拍照的方式仅局限于吸

嘴的表面，为使得验证的效果更具科

学性，作业人员在吸嘴清洗完毕之后，

集中测试吸嘴内孔真空值，将吸嘴真

空值加以量化分析。作业人员选择了

50 只机器判定合格的吸嘴，并测试了

清洗的真空值。该款吸嘴的目标真空

值为 -62.5Kpa，下限值 -60.5KPa, 上

限值 -64.5Kpa, 其数据及 CMK 指数

报告见表 1 ：

数据显示，经机器清洗、检测

合格的吸嘴，其内孔真空分布中心值

为 -62.73KPa，其 CMK 值大于 1.67，

说明其吸嘴的内孔的通透处于合格区

间。综合影像检测与真空值检测，说

明无论是粉尘类的脏污还是锡膏类的

堵塞，211F 型吸嘴清洗检测机清洗

效果良好，检测效果良好。

贴片机测试真空： 吸嘴清洗机扫描吸嘴： 贴片机测试真空： 吸嘴清洗机扫描吸嘴：

图 5-2 清洗之前的部分吸嘴影像

图 5-4 人为轻微堵孔清洗能力验证

图 5-7 50 只吸嘴真空实测值分布图

63 63 63.1 63 62.9

63 63.1 63 62.7 62.9

62.9 63 63.1 63.3 63.4

63 62.9 63 62.8 62.9

62.9 63 62.9 62.9 62.9

62.8 62.5 62.7 62.4 62.7

62.4 62.6 62.3 62.5 63.3

62.3 62.5 62.4 62.6 62.4

62.3 62.6 62.4 62.4 62.2

62.4 62.2 62.4 62.2 62.4

图 5-3 清洗之后的部分吸嘴影像

图 5-5 24 小时人为极限堵孔清洗能力验证

表 1

图 5-6 48 小时人为极限堵孔清洗能力验证（图片摘自

客户实际验证报告，经许可转载）

2023年12月/ 2024年1月 SbSTM 55

Tech Feature 技 术 特 写

6. 结论

进入二十一世纪以来，中国在智

能手机、新能源汽车、无人机制造等

行业形成了一整套完整的产业链，在

高端制造方面形成了较强的国际竞争

力。由于大规模化智能制造所催生的

对于品质提升、降低成本的需求，衍

生出一系列自动化产品的需求。在微

孔清洗这一细分领域，我们通过与国

内高端制造工厂的深度合作及应用分

析，我们并未盲目采用传统超声波清

洗工艺，而是通过高压清洗，并将清

洗与检测技术相结合，对于细、长型

的吸嘴微孔形成了一套独特的清洗方

法，研制出智能吸嘴清洗检测机这一

类细分市场的专业产品。实践证明，

该产品可以从源头上对贴片机吸嘴加

以管控，满足了智能制造的需求。

鸣谢 ：

2017 年，我们将智能吸嘴清洗检

测机项目立项研发，从首台原型机器的

试制、小批量试产，到成功应用于最高

端的手机生产线，期间得到行业内领军

企业的技术工程师、研发骨干人员的指

点、反馈。

本文作者在撰写过程中，通过对

市场的广泛调研与接洽，也得到相当

一部分高端电子制造企业的技术人员的

沟通、建议、反馈以及技术协助。这些

源自产业一线的信息对于我们产品的定

位、市场决策起了相当重要的作用。在

此对部分代表企业表示感谢。（排名不

分先后）

伟创力制造（珠海）有限公司

蓝威电子有限公司

深圳市共进电子股份有限公司

博世（中国）有限公司

联想集团

比亚迪股份有限公司

华勤通讯股份有限公司

长春纬湃汽车电子有限公司

作者简介 ：

杨文雄，理学硕士，毕业于香港城

市大学材料科学及纳米科技专业。曾任

DEK 中国研发部高级工程师，美国环球

仪器公司中国研发部工程师。在美国、英

国有丰富的项目工作经验及设备开发经

历，电子制造行业从业超过 20 年。现任

深圳市三捷机械设备有限公司商务拓展经

理，负责产品战略研发及市场导入工作。

参考文献 ：

1. Particle Adhesion and Removal, edited by

K.L Mittal and Ravi Jaiswal, Scrivener

Publishing.

2. Particle Deposition andAdhesion,Ahmed

Busnaina,Northeastern University, Boston,

MA, United States; Kaveh Bakhtari,Transient

Electronics Inc., Brookline, MA,United

States; Jin-Goo Park,Hanyang University,

Ansan, Republic of Korea.

高制造一致性。AI 学会在不

需要显式编程的情况下安全

地进行渐进式改进。这种过

程的自动化和智能是工业 4.0

等智能工厂倡议的核心支柱。

VI. 结论

随着电子制造业采用

AI，制造商必须制定全面的

战略，利用其能力并解决挑

战。AI 在检验和智能工厂中的变革

力量承诺无与伦比的效率、适应性和

质量保证，为未来由创新和自动化驱

动的电子生产重塑了前景。朝着以

AI 为驱动的智能制造的道路已经开

始，通过谨慎的实施，制造商可以成

功地应对不断变化的环境。AI 的影

响不仅限于检验，还影响整个电子制

造生态系统，业界必须适应这一技术

创新以保持发展和竞争力。

V. AI助力智能工厂

通过对检验图像进行 AI

分析，预测性见解允许在缺

陷发生之前识别和防止过程

偏差。例如，AI 可以根据来

自焊膏检验的反馈动态调整

模板印刷机参数，以保持最

佳体积并减少缺陷。同样，

AI 可以根据算法从预热 AOI

数据预测的后流焊后调整插

拔偏移。

通过集成 AI 和 AOI 数据实现的

闭环控制解决方案不断保持过程处于

理想的操作区域以避免偏差。这种自

主缺陷预防和过程优化功能对于智能

电子工厂至关重要。

AI 还通过将来自多个检验点的

数据组合起来，为智能工厂提供关键

的诊断能力，以实现设备的预测性维

护。深度学习算法可以通过识别先兆

图 4 ：特殊应用 - 打线检测。

模式在机器发生故障之前很好地检测

到即将发生的故障的迹象。

在长期内，将 AI AOI 与工艺设

备深度集成可以实现生产线的自主优

化。例如，AI 可以通过将 SPI 的焊膏

体积与 AOI 的后流焊焊点质量数据

相关联来连续调整打印机参数以确定

理想设置。

这种自我优化的能力将减少新产

品的过程稳定时间，并最大程度地提

上接第49页

56 2023年12月/ 2024年1月 SbSTM

文章投稿指南

1、 主题突出，介绍相关技术，工艺，市场及应用的文章；

2、 图文并茂，配有与内容相关的插图或表格，高清图片请采

用JPEG格式，请用简体中文书写，提交word文档；

3、 字数控制在3000字左右，注明作者姓名、职务及所在公司

或机构的名称，作者人数以四人为限；

4、 可在文章结尾处增加“作者简介”，200字左右；

5、 国内首发。

新产品投稿指南

1、介绍贵司近1年内推出的新产品；

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