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应用案例| 基于人工智能的PCB外表瑕疵检测

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原题目:应用案例| 基于人工智能的PCB外表瑕疵检测 过去五十年,台湾的PCB家当以其供应链完整集中,质量优良及两岸计划完整为优势,从2010年起就在全球PCB市场占据30%的市场份额。最

  原题目:应用案例| 基于人工智能的PCB外表瑕疵检测

  过去五十年,台湾的PCB家当以其供应链完整集中,质量优良及两岸计划完整为优势,从2010年起就在全球PCB市场占据30%的市场份额。最近几年来,得益于高端手机的新陈代谢,2017年全部PCB家当链的两岸产值已超越300亿美金,打破汗青新高。

  PCB家当为台湾最具竞争力的家当之一,而主动光学检测(AOI)装备是晋升PCB产能及产品良率的关键装备。AOI装备可安排于花费线的中站,在不影响产能的条件下检查半成品,因此成为PCB制作过程当中比重较高的需要投资,约占总投资额的15%。

  艰苦与应战

  AOI 装备的检测流程是先应用AOI光学扫描待检的PCB,获得了了影象,然后经过电脑图象处理技巧检查出PCB 上可否有短路、多铜及少铜、断路、缺口、毛刺、铜渣、缺件、偏斜等瑕疵。因为外不美观瑕疵的种类十分遍及,所以较通俗电子零部件的瑕疵检测艰苦很多。

  

  图1:PCB板上的典范缺点Image 1: A typical PCB defect

  今朝AOI 检测面对过度筛检(OVERKILL)的现象。在极高的PCB良品率的请求下,AOI 装备的参数设定十分严厉,也因此AOI检测装备轻易因过于敏感而出现过筛现象。经统计PCB 过筛率高达70%,即NG 产品中其实有70%的成品是合格的。今朝多采取人工停止第二次遴选,将实践合格的PCB 再度送回产线。

  碁仕科技人工智能(AI)瑕疵检测系统

  来自台湾的碁仕科技(G4 Technology Co., Ltd) 主要尽力于供给机械视觉和主动光学检测(AOI) 范围的成像处理计划,并向企业胜利应用机械视觉技巧供给效劳,在花费製程中严厉控管质量,不只可晋升产品良率确保运作效能,亦可有效降低花费检测成本。

  近日,碁仕科技推出AI 瑕疵检测系统演示,该系统透过Allied Vision Manta G-032C 专业工业相机和Fujifilm 五百万画素高解析镜头的取像,搭配最新的AI 深度进修算法(Deep learning algorithm)的SuaKIT AI 视觉检测软件,能完成PCB 即时检测并标注PCB 瑕疵。

  

  图2:碁仕科技的AI瑕疵检测系统demo

  SUALAB的深度进修技巧采取人工智能神经收集进修PCB图象,相较于传统视觉技巧,该瑕疵检测系统可以剖析複杂的影象,大年夜幅晋升主动化视觉检测的影象判读才华和准确度,并可将瑕疵停止主动分类。依据图象的复杂水平,深度进修算法早期需求的图象数据有所分歧,通俗供给50-100张便可。这意味着即使是针对每个客户公司分歧的瑕疵规范,该系统也能够灵敏应对。

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