Projektschwierigkeiten
Komplexe Prüfprojekte: Die Produktionsqualität von Leiterplatten ist entscheidend für die Leistung elektronischer Produkte. Es gibt viele Prüfgegenstände, darunter Lotbrücken, Kaltlötstellen, offene Lötstellen, fehlende Stifte usw. Lötüberbrückung kann zu Kurzschluss im Stromkreis führen, kalte Lötstellen können zu schlechten Kontakten während der Verwendung des Produkts führen, offene Lötstellen machen die Stromkreisverbindung ungültig und fehlende Pins wirken sich direkt auf die elektrische Verbindung der Komponenten aus. Die unterschiedlichen Arten dieser Defekte erhöhen die Komplexität und Schwierigkeit der Erkennung.
Komplexe Merkmale von Erkennungszielen: Die Erkennungsziele sind nicht nur klein in der Größe, sondern auch in Form und in großer Anzahl. Das geringe Volumen stellt extrem hohe Anforderungen an die Genauigkeit der Prüfgeräte. Unterschiedliche Formen erfordern gezielte Erkennungsalgorithmen, und eine große Anzahl von Zielen bedeutet, dass riesige Datenmengen verarbeitet werden müssen. Abweichungen in irgendeinem Link können zu ungenauen Testergebnissen führen.
Beleuchtungs- und Aufnahmebedingungen sind schwer zu vereinheitlichen: Aufgrund der unterschiedlichen Produktspezifikationen von Leiterplatten ist es schwierig, eine für alle Produkte geeignete Beleuchtungsumgebung und Aufnahmeentfernung während der tatsächlichen Inspektion zu steuern. Unterschiedliche Lichtintensitäten, Winkel und Aufnahmeentfernungen haben einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Bilderfassung, wodurch die nachfolgende Erkennung und Analyse beeinträchtigt und die Genauigkeit und Stabilität der Erkennung verringert wird.
Hohe Kosten für Produktbewegungssteuerungssysteme: Um eine umfassende Inspektion der Leiterplatte zu erreichen, ist ein Produktbewegungssteuerungssystem erforderlich, um die Kamera bei der Aufnahme aus mehreren Winkeln und in allen Richtungen zu unterstützen. Hochpräzise Produktbewegungssteuerungssysteme sind jedoch teuer, was nicht nur die Anfangsinvestitionskosten des Projekts erhöht, sondern auch den wirtschaftlichen Nutzen des Projekts in Frage stellt.
Lösungen
Durch die Verwendung von Zeilenscankameras und Bildgebungsmethoden mit mehreren Lichtquellen, kombiniert mit Deep-Learning- und Bildalgorithmus-Fusions-Computertechnologie, wird eine genaue Lokalisierung häufiger Defekte auf Leiterplatten erreicht. Die Line Scan Kamera kann progressiv mit hoher Auflösung scannen, um ein scharfes Bild der Leiterplatte zu erhalten. Mehrere Lichtquellen beleuchten die Leiterplatte aus unterschiedlichen Winkeln und Intensitäten, wodurch verschiedene Arten von Defektmerkmalen effektiv hervorgehoben werden. Deep-Learning-Algorithmen werden mit einer großen Menge an Beispieldaten trainiert, um kontinuierlich Merkmalsmuster verschiedener Defekte zu lernen. Der Bildalgorithmus ist für die Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion der erfassten Bilder verantwortlich. Die beiden sind miteinander integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Bei komplexen Defekten wird der Deep-Learning-Algorithmus im Produktionsprozess kontinuierlich optimiert, neue Defektproben werden kontinuierlich gesammelt, die Algorithmusparameter werden angepasst und die Genauigkeit der direkten Erkennung wird schrittweise verbessert.
Umsetzungseffekt
Nach praktischer Anwendung hat das Schema bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Monatliche Statistiken zeigen, dass der Modellerkennungseffekt eine Genauigkeitsrate von 99,9% erreicht hat. Dies bedeutet, dass bei einer großen Anzahl von Leiterplatteninspektionen die überwiegende Mehrheit der Defekte genau identifiziert werden kann, was die Produktqualität effektiv sicherstellt, die Rate fehlerhafter Produkte reduziert und die Produktionseffizienz und den wirtschaftlichen Nutzen verbessert.
Erklärung: Dies ist ein Originalartikel auf unserer Website, bitte geben Sie den Quelllink an: https://www.mindvision.ltd/sys-nd/53.html
