缺陷檢測文章進(jìn)入缺陷檢測技術(shù)社區

利用AI缺陷檢測系統提高PCB質(zhì)量

傳統的PCB制造商通常使用基于規則的機器視覺(jué)算法進(jìn)行缺陷檢測，而由于PCB上大約有2-3個(gè)電氣元件對比度低，無(wú)法從3D攝像頭捕獲的數據中準確識別，每個(gè)PCB在自動(dòng)目視檢查后仍需要技術(shù)高超的檢查員進(jìn)行復檢。結果發(fā)現，AOI篩選的漏判率達70-80%?？蛻?hù)目標我們的客戶(hù)是一家知名的PCB制造商，在中國和日本擁有三個(gè)大型制造中心，該客戶(hù)計劃利用AI技術(shù)提高其雙列直插式封裝（DIP）和SMT生產(chǎn)線(xiàn)的成品率。項目挑戰為提高成品率，客戶(hù)決定采用深度學(xué)習CNN，取代現有的基于規則的 AOI方法。平均而言，AI計劃從原型
關(guān)鍵字： PCB 機器視覺(jué) 缺陷檢測

缺陷檢測在電子制造業(yè)中是非常重要的應用。然而，由于存在的缺陷多種多樣，傳統的機器視覺(jué)算法很難對缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征，致使傳統機器視覺(jué)算法可重復使用性不是很大，并且需要區分工作條件，這將浪費大量的人力成本。因此，越來(lái)越多的工程師開(kāi)始將深度學(xué)習算法引入缺陷檢測領(lǐng)域，因為深度學(xué)習在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。本文將介紹瑞薩電子深度學(xué)習算法在缺陷檢測領(lǐng)域的應用，以PCB電路板缺陷檢測為例。在這里，我們提出了一種缺陷檢測解決方案，使用YOLOv3-tiny深度學(xué)習算法。YOLOv3-tiny
關(guān)鍵字：瑞薩缺陷檢測

　　迎?九?（《電子產(chǎn)品世界》編輯，北京?100038）　　摘?要：英特爾中國區物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官兼首席工程師張宇博士稱(chēng)目前邊緣AI主要改善了工業(yè)應用中的三個(gè)方面，工業(yè)AI與其他產(chǎn)業(yè)AI的區別在于高實(shí)時(shí)性，實(shí)現工業(yè)AI需要有3個(gè)前提條件，最后分析了部分企業(yè)采用工業(yè)AI的案例?！　￡P(guān)鍵詞：工業(yè)；邊緣；AI；可預測維護；缺陷檢測　　1 邊緣AI給工業(yè)帶來(lái)的改變　　現在A(yíng)I技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的推廣，表現在3方面。①可預測維護、產(chǎn)品缺陷檢測，開(kāi)始利用AI的技術(shù)對數據來(lái)進(jìn)行處理。這種處理所帶來(lái)的一個(gè)最
關(guān)鍵字： 201912 工業(yè) 邊緣 AI 可預測維護缺陷檢測

正確認識釹鐵硼外觀(guān)缺陷檢測，有利于客觀(guān)認識這項新型檢測技術(shù)。設備不是萬(wàn)能的，但是沒(méi)有設備全靠人工檢測是風(fēng)險極大的，長(cháng)期來(lái)看，機器換人是必然趨勢。能檢五大類(lèi)外觀(guān)缺陷外觀(guān)缺陷是在釹鐵硼生產(chǎn)環(huán)節中產(chǎn)生的，例
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由于壽命長(cháng)、能耗低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛地應用于指示、顯示等領(lǐng)域?？煽啃?、穩定性及高出光率是LED取代現有照明光源必須考慮的因素。封裝工藝是影響LED功能作用的主要因素之一，封裝工藝關(guān)鍵工序有裝架、壓焊、封裝。由于封
關(guān)鍵字： LED 芯片封裝缺陷檢測方法研究

LED(Light-emittingdiode)由于壽命長(cháng)、能耗低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛地應用于指示、顯示等領(lǐng)域?？煽啃?、穩定性...
關(guān)鍵字： LED 芯片封裝缺陷檢測

摘要：介紹基于SOPC技術(shù)的PET瓶缺陷檢測系統的軟、硬件設計方法。利用SOPC Builder在FPGA芯片EP2C35F6726C上配置的NIOSⅡ軟核處理器作為控制核心，在A(yíng)valon總線(xiàn)上掛接接口模塊和用戶(hù)自定義邏輯模塊，于NIOSⅡ中使用
關(guān)鍵字： SOPC PET 缺陷檢測系統設計

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