缺陷檢測文章進(jìn)入缺陷檢測技術(shù)社區(qū)

利用AI缺陷檢測系統(tǒng)提高PCB質(zhì)量

傳統(tǒng)的PCB制造商通常使用基于規(guī)則的機(jī)器視覺算法進(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，無法從3D攝像頭捕獲的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)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(fù)檢。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AOI篩選的漏判率達(dá)70-80%。客戶目標(biāo)我們的客戶是一家知名的PCB制造商，在中國和日本擁有三個(gè)大型制造中心，該客戶計(jì)劃利用AI技術(shù)提高其雙列直插式封裝（DIP）和SMT生產(chǎn)線的成品率。項(xiàng)目挑戰(zhàn)為提高成品率，客戶決定采用深度學(xué)習(xí)CNN，取代現(xiàn)有的基于規(guī)則的 AOI方法。平均而言，AI計(jì)劃從原型
關(guān)鍵字： PCB 機(jī)器視覺缺陷檢測

缺陷檢測在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而，由于存在的缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺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(tǒng)機(jī)器視覺算法可重復(fù)使用性不是很大，并且需要區(qū)分工作條件，這將浪費(fèi)大量的人力成本。因此，越來越多的工程師開始將深度學(xué)習(xí)算法引入缺陷檢測領(lǐng)域，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)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(xí)算法在缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)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(xí)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(qū)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目前邊緣AI主要改善了工業(yè)應(yīng)用中的三個(gè)方面，工業(yè)AI與其他產(chǎn)業(yè)AI的區(qū)別在于高實(shí)時(shí)性，實(shí)現(xiàn)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(yù)測維護(hù)；缺陷檢測　　1 邊緣AI給工業(yè)帶來的改變　　現(xiàn)在AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域得到了越來越多的推廣，表現(xiàn)在3方面。①可預(yù)測維護(hù)、產(chǎn)品缺陷檢測，開始利用AI的技術(shù)對數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理。這種處理所帶來的一個(gè)最
關(guān)鍵字： 201912 工業(yè) 邊緣 AI 可預(yù)測維護(hù) 缺陷檢測

正確認(rèn)識釹鐵硼外觀缺陷檢測，有利于客觀認(rèn)識這項(xiàng)新型檢測技術(shù)。設(shè)備不是萬能的，但是沒有設(shè)備全靠人工檢測是風(fēng)險(xiǎn)極大的，長期來看，機(jī)器換人是必然趨勢。能檢五大類外觀缺陷外觀缺陷是在釹鐵硼生產(chǎn)環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的，例
關(guān)鍵字：釹鐵硼缺陷檢測

由于壽命長、能耗低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛地應(yīng)用于指示、顯示等領(lǐng)域?？煽啃浴⒎€(wěn)定性及高出光率是LED取代現(xiàn)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、能耗低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛地應(yīng)用于指示、顯示等領(lǐng)域?？煽啃?、穩(wěn)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(tǒng)的軟、硬件設(shè)計(jì)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Avalon總線上掛接接口模塊和用戶自定義邏輯模塊，于NIOSⅡ中使用
關(guān)鍵字： SOPC PET 缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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