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2020第二屆中國智能展覽會
測試測量

如何使用深度學習進行印刷電路板裝配驗證

  2020年04月02日  

  智能手機、移動和可穿戴設備以及其他消費電子產品正在刺激全球對半導體和印刷電路板(PCB)和柔性PCB(FPCB)的需求。今天,如果不使用機器視覺,就無法制造半導體,也無法組裝印刷電路板。機器視覺讓實現當今高密度集成電路和以低成本制造此類電路成為可能。電子材料、有源元件、IC包裝、無源元件和成品電子設備供應商均依賴視覺技術來進行校準、檢查和識別。

  通常在印刷電路板的最終裝配驗證過程中,電子產品制造商會使用2D和3D機器視覺系統對PCB板進行檢測,以驗證LED、微處理器和其他表面貼裝器件的存在性和正確放置與否。錯誤定位或缺失的元器件可能會影響PCB的性能和生命周期。制造商必須在將PCB裝配到設備中或交付給客戶之前及時識別這些錯誤。

  然而,微妙的光線對比度、視角和方向變化,金屬表面上的眩光等輕微的外觀變化都可能會使自動化檢測系統陷入混亂。機器視覺系統難以將緊靠在一起的元件區分為獨立的元器件。將這些檢查程序設計為規則型算法是一項耗時且容易出錯的工作,而且現場工程師很難進行維護。盡管人類檢查員可以識別這些組件,但是這無法滿足高速處理要求。

VisionPro ViDi

  康耐視旗下的深度學習圖像分析軟件VisionPro ViDi能夠解決電子產品行業棘手的元件定位、外觀檢測、分類和字符識別應用,為復雜的PCB裝配檢查自動化提供可靠的解決方案。VisionPro ViDi軟件為制造商們不僅提供可現場維護的解決方案,該軟件在PCB裝配驗證方面的實際應用情況已經超越了人工檢測。

  ViDi藍色-定位工具可基于標注為“合格”的元件圖像集來學習識別元器件,構建這些元器件正常外觀的參照模型。該工具能夠基于元器件的尺寸、形狀和表面特征概括元器件的區別性特征,學習它們的正常外觀以及它們在印刷電路板上的一般位置。

  在檢測過程中,即使元器件外觀存在變化,ViDi藍色-定位工具也能夠分析印刷電路板的所有相關區域,識別和計數元器件。通過這種方式,該工具可確定元器件是存在還是缺失,并且能夠區分印刷電路板是否正確裝配。

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