Componenti fondamentali dell’elettronica e di molteplici prodotti e settori, i circuiti stampati vedono un impiego diffuso di intelligenza artificiale e robotica per la loro produzione. Una tendenza che aumenterà in futuro.

TAKEAWAY

  • I PCB sono componenti chiave dei componenti elettronici e il loro impiego è assai diffuso, dal medicale all’aerospazio, toccando ogni ambito di vita quotidiana. Sono ormai elementi fondamentali per un’ampia varietà di settori, con richieste in crescita costante: il mercato globale supererà i 100 miliardi di dollari nel 2026.
  • Per produrre una sempre maggiore quantità di PCB, sempre più complessi e di dimensioni ridotte, garantendo i più elevati standard qualitativi, diventa essenziale fare riferimento alle tecniche di intelligenza artificiale.
  • Dalla progettazione all’assemblaggio, passando per il controllo qualità, l’AI è diffusa, così come i robot industriali. E, con l’evoluzione futura dei PCB, fornirà un contributo ancora più significativo.

Se già oggi l’impiego delle tecniche di intelligenza artificiale per i PCB – Printed Circuit Board è esteso, prepariamoci a un futuro in cui esse saranno richieste nella progettazione, realizzazione e controllo dei circuiti stampati, componenti presenti pressoché ovunque. Computer, dispositivi elettronici, apparecchiature mediche, automobili, sono solo alcuni esempi di prodotti e comparti dove vengono impiegati.

Così si spiega il valore di mercato in continua crescita. L’industria globale dei PCB supererà i 100 miliardi di dollari entro il 2026, secondo una recente analisi di Prismark.

L’intelligenza artificiale è un elemento centrale della robotica e già sappiamo che, oggi, il principale ambito applicativo dei robot è l’elettronica, utilizzati in particolare proprio per produrre circuiti stampati.

Non è un caso che alla crescita di mercato dei circuiti stampati corrisponda anche quella dei robot industriali. Come segnalano i dati del World Robotics 2022 a cura di IFR – International Federation, si è assistito a un nuovo record assoluto di richieste: nel 2021 sono stati 517.385 i nuovi robot industriali installati nelle fabbriche di tutto il mondo, con un tasso di crescita del 31% su base annua, che supera del 22% il record pre-pandemico di installazione di robot nel 2018. L’applicazione di sistemi robotici industriali nel settore elettronico ed elettrico è cresciuta del 24%.

Grafico che illustra le installazioni annuali di robot industriali per settore con, in testa, il comparto elettronico ed elettrico (Fonte: IFR - International Federation of Robotics - https://ifr.org/ifr-press-releases/news/wr-report-all-time-high-with-half-a-million-robots-installed).
Installazioni annuali di robot industriali per settore con, in testa, il comparto elettronico ed elettrico (Fonte: IFR – International Federation of Robotica, https://ifr.org/ifr-press-releases/news/wr-report-all-time-high-with-half-a-million-robots-installed).

Robot a parte, i motivi che hanno spinto all’adozione di tecniche AI nella produzione di PCB sono molteplici: esse hanno migliorato notevolmente la qualità del prodotto e hanno contribuito a ottimizzare il processo produttivo, permettendo anche di ridurre in maniera sensibile i costi specifici. Ma progressivamente l’impiego dell’intelligenza artificiale per i PCB si è esteso anche al design del prodotto e alle procedure di ispezione e collaudo, fornendo svariati vantaggi [per approfondimenti, consigliamo la lettura della nostra guida alla robotica, che spiega come funziona e quali sono gli esempi applicativi – ndr].

Intelligenza artificiale per i PCB, elementi cardine dell’elettronica

Un circuito stampato è la base per il supporto fisico e il cablaggio di componenti nella maggior parte dei dispositivi elettronici. I componenti elettronici vengono tipicamente posizionati su un PCB, che poi viene trattato termicamente in specifici forni, procedura utile per fondere la saldatura che unisce le connessioni.

La maggior parte dei PCB è in fibra di vetro o plastica rinforzata con tracce di rame; possono essere a strato singolo per i dispositivi elettronici semplici ma, nel caso di hardware complessi come le schede grafiche e le schede madri, possono contare molteplici strati.

Impiegati per svariate applicazioni industriali e commerciali, i circuiti stampati registrano una continua richiesta, con un conseguente incremento produttivo. Si stima con ragionevole certezza che la produzione globale supererà i 100 milioni di unità all’anno nei prossimi anni. 

Il loro utilizzo richiede di poter contare su prodotti di elevata qualità realizzativa. Ecco perché viene utilizzata sempre più l’intelligenza artificiale per i PCB, fin dal processo di assemblaggio. Le saldatrici assistite dall’AI, per esempio, permettono di saldare parti minuscole a una temperatura molto elevata.

Su questo procedimento c’è uno studio recente, curato da un team della Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE), dedicato alla messa a punto di un robot intelligente per la saldatura di PCB dotato di uno specifico strumento di pick and place (un manipolatore parallelo Delta che si occupa di “raccolta e posizionamento”), in grado di migliorare l’efficienza e l’accuratezza della saldatura di PCB.

Il modello di riconoscimento del giunto di saldatura è basato su un algoritmo AI di rilevamento degli oggetti, YOLO, uno dei più conosciuti e apprezzati per la sua velocità e precisione, che divide le immagini in un sistema a griglia.

Un altro modo di adottare l’intelligenza artificiale per i PCB nel processo produttivo riguarda l’impiego di sensori intelligenti per acquisire numerosi dati durante il processo di fabbricazione. I dati vengono poi analizzati per identificare le aree a rischio di errore nel flusso del processo. È un’applicazione tipica di manutenzione predittiva, che permette di ridurre i tempi di fermo della linea di assemblaggio ed evitare perdite.

Il rilevamento di anomalie e difetti

Una fase particolarmente delicata nel processo produttivo dei PCB riguarda il rilevamento di anomalie o di problemi in fase realizzativa. Qualsiasi difetto di fabbricazione può portare a difetti fatali a livello di prodotto. Pertanto, i circuiti stampati devono essere prodotti con il massimo grado di precisione per garantire un funzionamento ottimale e l’affidabilità del prodotto.

Con la crescente domanda mondiale di prodotti elettronici e – di conseguenza – di circuiti stampati, è essenziale rilevare i difetti di fabbricazione in modo efficiente e accurato. Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale per i PCB può fare molto.

A tale proposito sono stati avviati studi dedicati a migliorare questa fase. Uno di questi, coordinato dall’Università della Florida, ha messo a punto una modalità a garanzia del processo di esecuzione dei circuiti stampati che impiega, in sinergia, tecniche machine learning e di computer vision. Queste ultime, in particolare, permettono di estrarre le caratteristiche di colore, forma e struttura, aumentando la definizione e riducendo il numero di parametri addestrabili con machine learning e, di conseguenza, la quantità di dati necessari per ottenere un’elevata accuratezza durante l’addestramento.

Un altro recente lavoro di ricerca, pubblicato su Nature, curato dai ricercatori della canadese ETS di Montreal, mette in evidenza la necessità di integrare nel processo produttivo – e non a posteriori – la fase di controllo qualità dei PCB. Il modello attuato su rete neurale è in grado di rilevare, classificare e localizzare con successo più difetti in immagini a bassa risoluzione di PCB.

Per questo gli stessi scienziati segnalano che l’integrazione di modelli basati su deep learning in strumenti di ispezione ottica completamente automatizzati è fondamentale per il rilevamento precoce dei difetti di produzione dei circuiti stampati ed è in grado di portare a importanti aumenti di produttività e a significative riduzioni dei costi.

Progettare con la robotica: il ruolo dell’intelligenza artificiale per i PCB

L’uso dell’intelligenza artificiale per i PCB è vantaggioso anche nella fase di design. Mediante l’adozione di tecniche di machine learning, è possibile progettare in modo accurato ed efficiente i circuiti elettronici, permettendo di ottimizzare i sistemi elettronici sulla base di dati passati e di fare interpretazioni future.

Così gli algoritmi ML migliorano la progettazione dei circuiti integrati attraverso attività iterative eseguite nel software di automazione della progettazione elettronica. L’AI, come detto all’inizio, è parte integrante dei sistemi robotici, impiegati per produrre circuiti stampati.

Ma non solo: un altro esempio di utilizzo riguarda i robot mobili per la movimentazione degli stessi PCB in modalità automatizzata, consentendo un flusso ordinato della produzione.

I robot svolgono un’importante funzione nell’assemblaggio e così pure nell’ispezione e collaudoSpecifici robot dotati di telecamera possono ispezionare visivamente l’assemblaggio dei PCB e garantire la corretta saldatura, l’allineamento dei componenti e altre funzioni dedicate.

Se già al presente l’intelligenza artificiale è ormai diffusa nella manifattura dei circuiti stampati, sarà ancora più utile per il futuro dei PCB, caratterizzato da moduli flessibili, biodegradabili, stampati in 3D, con modalità realizzative affini alla printed electronics.

Anche in questo caso, l’adozione di tecniche AI sarà utile per ottimizzare al meglio le procedure produttive, aumentando la qualità, diminuendo (o azzerando) il margine di errore e riducendo errori e consumi.

Scritto da:

Andrea Ballocchi

Giornalista Leggi articoli Guarda il profilo Linkedin