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AI算法在AOI应用

时间:2022-11-07 08:41:32 点击次数:6

随着PCB日趋超薄型、高密度、细间距,PCB线路板上元器件上的线宽、间距等已经达到微米级,人工检测已经远不能满足如此高精密度的检测需求。

机器视觉检测技术是建立在图像处理算法的基础上,通过数字图像处理与模式识别的方法来实现,与传统的人工检测技术相比,提高了缺陷检测的效率和准确度。

机器视觉系统一般采用CCD或CMOS工业相机摄取检测图像并转化为数字信号,再通过计算机软、硬件技术对图像数字信号进行处理,从而得到所需要的各种目标图像特征值,并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。

AI机器视觉检测技术,可以实现包括PCB、BGA、管脚和贴片检测,以及焊点、元件缺失、方向错误等方面的完整性检测。

A I算法:
自主研发深度学习引擎,只需标注,即可把人工经验转化成AI算法,支持100+特征类型并行检测,最快处理速度高达10ms,准确率高达99%以上。

大数据:
100+⾏业知识库、3000+场景覆盖、10000+成功案例,自研图像自生成,图像超分辨率等算法,完美支持小样本开发。

云计算:
自主研发的云端训练平台和数据平台,分布式按需弹性切换资源,训练时间仅需10分钟以内。

以电路板元器件检测案例为例:

产品检测要求
1、检测电容是否漏装,正负极是否贴反
2、检测连接器是否漏装,正反是否装反

检测原理:根据电容上面两端印刷图案的不同,通过机器视觉技术来区别它的正反差异,即电容极性。

现阶段市场各家AOI检测设备业者则聚焦于结合AI,以影像识别技术辅助检测设备提升检测效率与正确性,并降低人工复判的依赖。AI结合AOI,已成为下一波智慧应用商机.



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