[24] การตรวจสอบการประกอบ PCB โดยใช้ AI

กรณีศึกษา

การผลิตแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ที่ประกอบแล้วเกี่ยวข้องกับกระบวนการผลิตที่ซับซ้อนสำหรับส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ เช่น ตัวต้านทาน หม้อแปลง และชิปเซ็ต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพปริมาณการผลิต สิ่งสำคัญคือต้องสร้างจุดตรวจสอบเพื่อตรวจสอบการมีอยู่และตำแหน่งที่ถูกต้องของแต่ละส่วนประกอบ

โจทย์งาน

การตรวจสอบด้วยสายตาด้วยตนเองมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดเนื่องจากความซับซ้อนของ PCB ที่ประกอบขึ้น ซึ่งสามารถประกอบด้วยชิ้นส่วนและการกำหนดค่าได้มากมาย ความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ อาจมองไม่เห็นด้วยตามนุษย์ ส่งผลให้การตรวจจับผิดพลาดหรือไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบด้วยตนเองยังเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากมีข้อจำกัดโดยธรรมชาติ

วิธีการ

เครื่องมือ AI การตรวจจับความผิดปกติของ SolVision ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้แบบครั้งเดียวเพื่อฝึกโมเดล AI จากตัวอย่างทองคำที่กำหนด ช่วยให้สามารถรับรู้ข้อบกพร่องและความผิดปกติได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การวางชิ้นส่วนที่ไม่ถูกต้องหรือส่วนประกอบที่ขาดหายไปบน PCB ที่ประกอบ ด้วยการวิเคราะห์ภาพอย่างรวดเร็ว ระบบวิชั่น AI จะแยกแยะความแตกต่างระหว่างตัวอย่างสีทองและผลิตภัณฑ์ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบอย่างมาก

ผลที่ได้รับ

ปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจสอบผ่านการจดจำคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI , ลดอัตราข้อผิดพลาดโดยการลดข้อจำกัดของการตรวจสอบด้วยตนเอง , เพิ่มประสิทธิภาพด้วยการวิเคราะห์ภาพอย่างรวดเร็ว

ภาพประกอบ

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-095-1.jpg

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-096-1.jpg

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-097-1.png

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-098-1.png

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-099-1.png

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-100-1.png

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-101-1.png

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/24-102-1.png