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2023-02-10 14:07:59 精質(zhì)視覺
作為電子產(chǎn)品的關鍵電子互聯(lián)件，印刷電路板(PCB)在電路中有著固定各種元器件，提供各種元器件之間連接電板的作用，是一種由絕緣隔熱、有一定強度材質(zhì)制作而成的板材。目前，PCB板在多領域有著重要的使用作用，包括消費電子、計算機、通信設備、汽車、航天等，其下游應用十分廣泛。
在PCB板的生產(chǎn)過程中，常常會產(chǎn)生短路、焊橋、開路、元器件松動或錯位等缺陷，確保PCB產(chǎn)品功能與外觀的正常，是產(chǎn)品質(zhì)量把控的重要一環(huán)。在如今制造行業(yè)追求高品質(zhì)、高效率的內(nèi)生需求下，PCB板需要尋求精確度更高的設備來對PCB板產(chǎn)品進行檢測。機器視覺作為推動制造業(yè)數(shù)智化轉型升級的一項重要技術，逐漸成為PCB板實現(xiàn)缺陷持續(xù)檢出的“眼睛”與“大腦”。
PCB板密集度不斷增大，傳統(tǒng)機器視覺檢測遭遇難點
隨著現(xiàn)代電子工業(yè)技術的不斷革新，PCB板作為電子產(chǎn)品中眾多電子元器件的承載體，其密集度不斷增大，層級越來越多，在生產(chǎn)過程中往往會產(chǎn)生各式各樣的缺陷問題。在對PCB板進行檢測時，其精度、集成度、復雜度的不斷提高，也大大增加了缺陷檢測的難度，阻礙了各種缺陷問題的檢出。
目前，PCB板大多采用傳統(tǒng)機器視覺檢測系統(tǒng)來進行缺陷檢測。但PCB板的缺陷類型眾多，缺陷目標小，形狀多樣，數(shù)量眾多，且不同缺陷類型使用光照環(huán)境和拍攝方式各不相同，致使傳統(tǒng)機器視覺對缺陷的特征提取有效性不高、缺陷目標分割困難。
傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)雖然能夠?qū)σ恍┤毕葸M行檢出，但其視覺數(shù)據(jù)的輸出程序化，根據(jù)規(guī)則檢出缺陷，適合處理大批量且一致的產(chǎn)品。隨著異常和缺陷庫的增大，算法愈發(fā)困難，對于一些不規(guī)則的缺陷形狀或是未被收錄的缺陷類型，傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)難以進行缺陷檢出。
工業(yè)AI視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)PCB板高效檢測
在PCB板的缺陷檢測中，傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)無法滿足其缺陷的精準檢出要求，而基于“傳統(tǒng)機器視覺+深度學習”的視覺檢測系統(tǒng)做到了對PCB板缺陷的高質(zhì)量檢出。
與傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)相比，搭配深度學習技術的機器視覺系統(tǒng)使用基于示例而不是基于規(guī)則的方法來解決PCB板檢測難題。深度學習利用神經(jīng)網(wǎng)絡，根據(jù)大量標記的圖像示例進行信息獲取后，可以自動進行缺陷的分析，區(qū)分零件和缺陷零件之間的差異，建立新的缺陷類型并對新的缺陷進行檢出。深度學習不僅能解決規(guī)則算法難以編程的視覺應用問題，還能處理混淆背景與PCB板的外觀差異，以更高的工作效率完成PCB板缺陷的檢出。
自主研發(fā)工業(yè)AI視覺系統(tǒng)，在PCB板檢測場景中，充分利用“傳統(tǒng)機器視覺+深度學習”技術，提取出豐富的特征信息進行識別，并可以在復雜的光照環(huán)境中更迅速的完成對于PCB板的缺陷檢測。
工業(yè)AI視覺系統(tǒng)的技術優(yōu)勢：
1、全面覆蓋各種缺陷類型。從豐富的落地案例中，獲取了大量的樣本數(shù)據(jù)，能夠自動進行缺陷分析，建立新的缺陷類型，讓系統(tǒng)能夠全面覆蓋各種缺陷類型。
2、精準檢測各種缺陷類型。2000+AI行業(yè)算法，完善缺陷的定義和識別，識別效率提高，能夠精確檢測不同缺陷類型。
3、提高缺陷的環(huán)境適應性。使用線掃相機與多光源方式成像，使缺陷檢測具有更優(yōu)秀的環(huán)境適應性。
4、設備搭配滿足復雜生產(chǎn)。引導式配置，支持參數(shù)自適應，適配各類機臺軌道結構，適合各類復雜生產(chǎn)環(huán)境。
工業(yè)AI視覺系統(tǒng)的應用成效：
1、識別效果精準度提升至99.9%以上;
2、精準實現(xiàn)對PCB板小型缺陷的識別，缺陷檢測精度提升20%;
3、設備直通率達到90%以上，大幅度降低控制系統(tǒng)成本。
隨著科技的發(fā)展，機器視覺技術將進一步升級，我們也將跟隨時代腳步，不斷進行技術的創(chuàng)新和產(chǎn)品的持續(xù)迭代，為更多制造業(yè)場景提供更高質(zhì)量的機器視覺創(chuàng)新產(chǎn)品，持續(xù)為制造業(yè)數(shù)智化的轉型貢獻力量。
