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新一代DIPAOI一经推出受到客户好评

时间:2022-06-18 09:35:00 点击次数:37

虽然AOI在电子厂已经广泛应用了,但是在DIP插件线上用AOI检测元件错漏反和焊点的客户并不是很多。由人工操作员来完成电路板的检查。该过程涉及许多操作员在装配线的工位上,使用眼睛或显微镜和电路板覆盖图来找出丢失的元件、错误的贴放位置和焊接缺陷。虽然检查小板相对容易,但是随着板的尺寸增加到18″x20″,成千个元件在上面,这项工作很快变成繁重的体力负担。因为检查最重要的因素是准确性与可靠性,所以甚至在最好的环境中,手工检查都有其局限性。

之前很多客户之所以不用AOI原因很多,一是是成本问题,购买一台AOI设备价格不便宜,要收回成本要好几年; 二是传统AOI编程复杂,操作繁琐,养一个合格工程师不容易;三是人工成本低,不愁招不到工人。四传统AOI并不是很适合用在DIP产线上检查元件和焊点,检出率不高,误报很多。

在DIP工艺波峰焊炉后检测中尤为凸显,缺陷种类多,形态复杂,焊点的形态千变万化.AOI使用传统算法,不管从颜色提取、灰度计算还是模板匹配等,操作人员可能都不得不为每一类焊点制作一个OK规格,这样就会耗费较多的调试时间。随着焊点不确定性增大,算法也会变得越来越有挑战性。

近年来随着人口红利的下降,很多年轻小伙子和姑娘不愿意进厂上班,导致很过工厂招不到合适的工人,越来越多的工厂引进自动化生产线来代替人工。比如DIP插件线,使用AI插件机和异型插件机能代替插件工人。使用AOI来代替人工目前。只是传统AOI误报比较多,导致很多工厂犹豫不决到底有没必要买台DIP炉后AOI,如果上游客户有强制要求,那怎么样也要购买,但是买了检出率不高误报多帮不上忙也是个问题。

今年来人工智能技术的蓬勃发展,迈思泰克DIP炉后AOI是一款基于深度学习,核心采用自研深度学习目标检测与异常检测框架的AOI,检出率可达99.99%,误判率低于1000PPM。迈思泰克波峰焊AOI通过行业收集的海量缺陷图片数据,高效训练出深度学习神经网络模型,可自动从图片中提取缺陷特征,有效解决传统算法无法提取关键缺陷特征的问题。通过AI模型,自动识别焊点位置,一个检测框即可覆盖各类缺陷的检测,大大缩短了调试时间。10分钟之内便可完成程序的制作。这种设备解决了客户的担忧,能很好帮助客户解决问题,一经推出效果很好,受到客户的好评,纷纷购买。

迈思泰克DIP炉后AOI,解决传统AOI过检、误检高、操作复杂、调试时间长产品换型慢的痛点,提升了效率,也相应节省了企业的人力。未来,面向智能制造,迈思泰克以创新研发强动力,升级更优生产体验,致力于让工业质检更智能。加油中国制造!

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