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PLC自動(dòng)化技術(shù)pkAI(人工智能)--PCB表面的缺陷檢測

詳細(xì)說明

    1969年P(guān)LC問世后,自動(dòng)化技術(shù)在制造領(lǐng)域逐漸站穩(wěn)腳步,如今已是全球制造系統(tǒng)的核心架構(gòu),由于制造系統(tǒng)講究穩(wěn)定,因此對新技術(shù)、新架構(gòu)的接受速度向來緩慢,不過近年來消費(fèi)市場快速變動(dòng),對全球制造業(yè)帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn), 導(dǎo)入智能化架構(gòu)成為業(yè)者永續(xù)經(jīng)營的必要策略,而在新世代的制造系統(tǒng)中,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)不僅成為核心架構(gòu),更會(huì)與AI(人工智能)結(jié)合,落實(shí)智能化愿景。

東莞市埃法智能科技有限公司--專注于人工智能深度學(xué)習(xí)視覺檢測系統(tǒng)研發(fā)及應(yīng)用的新型企業(yè),其主打產(chǎn)品--ALFA深度學(xué)習(xí)視覺檢測系統(tǒng)是一款基于人工智能深度學(xué)習(xí)的檢測軟件。

ALFA軟件中的深度學(xué)習(xí)是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等架構(gòu)完成的,通過處理數(shù)據(jù)和創(chuàng)建用于決策的模型模仿人類大腦的工作方式。深度學(xué)習(xí)也強(qiáng)化了計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)4.0中的重要地位。深度學(xué)習(xí)為傳統(tǒng)的機(jī)器視覺技術(shù)帶來了希望,因?yàn)樗氖褂门c基于規(guī)則的傳統(tǒng)圖像處理軟件不同。同時(shí)也減少了開發(fā)機(jī)器視覺程序所需的時(shí)間與人力成本。



PCB板上的典型缺陷

例如PCB表面的缺陷檢測,最初是采用自動(dòng)光學(xué)檢測(AOI)設(shè)備的檢測流程是先利用AOI 光學(xué)掃描待檢的PCB,獲取清晰影像,然后經(jīng)過電腦圖像處理技術(shù)檢查出PCB 上是否有短路、多銅及少銅、斷路、缺口、毛刺、銅渣、缺件、偏斜等瑕疵。因?yàn)橥庥^瑕疵的種類非常廣泛,所以較一般電子零部件的瑕疵檢測困難許多。在極高的PCB良品率的要求下,AOI 設(shè)備的參數(shù)設(shè)定非常嚴(yán)格,也因此AOI 檢測設(shè)備容易因過于敏感而出現(xiàn)過篩現(xiàn)象。經(jīng)統(tǒng)計(jì)PCB 過篩率高達(dá)70%,即NG 產(chǎn)品中其實(shí)有70%的成品是合格的。目前多采取人工進(jìn)行第二次篩選,將實(shí)際合格的PCB 再度送回產(chǎn)線。

但是如果使用ALFA軟件搭配專業(yè)工業(yè)相機(jī)的取像,能實(shí)現(xiàn) PCB 即時(shí)檢測并標(biāo)注 PCB 瑕疵。ALFA軟件的深度學(xué)習(xí)技術(shù)采用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)PCB圖像,相較于傳統(tǒng)視覺技術(shù),該瑕疵檢測系統(tǒng)可以分析復(fù)雜的影像,大幅提升自動(dòng)化視覺檢測的影像判讀能力和準(zhǔn)確度,并可將瑕疵進(jìn)行自動(dòng)分類。根據(jù)圖像的復(fù)雜程度,深度學(xué)習(xí)算法初期需要的圖像數(shù)據(jù)有所不同,一般提供50-100張即可。圖片提供學(xué)習(xí)的越多,達(dá)到的結(jié)果就越精確,準(zhǔn)確率越高。這也意味著即使是針對每個(gè)客戶公司不同的瑕疵標(biāo)準(zhǔn),該系統(tǒng)也能夠靈活應(yīng)對。

埃法智能科技有限公司憑借著經(jīng)驗(yàn)豐富的行業(yè)精英組成的團(tuán)隊(duì)和高效務(wù)實(shí)的管理營銷核心,確保技術(shù)與服務(wù),目前ALFA視覺系統(tǒng)開發(fā)包括開發(fā)版,運(yùn)行版及OEM定制版,可以提供一整套的視覺方案。

 
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