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良品學(xué)習(xí)在高良率制造業(yè)中缺陷檢測的應(yīng)用

阿丘科技 ? 2024-01-26 08:25 ? 次閱讀

電子制造行業(yè)正逐步邁向高度“數(shù)智化”時代,越來越多的企業(yè)開始采用AI機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行缺陷檢測和品質(zhì)管控。

由于良品率極高,在大量正常的產(chǎn)品中,收集缺陷樣本既耗時又低效。而模擬制造缺陷品也絕非易事,產(chǎn)品缺陷形態(tài)多變,還可能出現(xiàn)各種無法預(yù)測的異常情況,傳統(tǒng)的缺陷模擬方法往往難以應(yīng)對,這無疑增加了檢測的成本和難度。

良品學(xué)習(xí)

阿丘科技良品學(xué)習(xí)模式,擁有非監(jiān)督分類與非監(jiān)督分割兩大功能,無需缺陷樣本,通過學(xué)習(xí)良品的共性特征,即可自動識別異常,找出不良品。

此功能經(jīng)由真實(shí)工業(yè)場景打磨,已落地部署并批量復(fù)制,惠及電子制造行業(yè)各類生產(chǎn)工藝的品質(zhì)管控。

只訓(xùn)練良品圖,縮短樣本收集和模型上線的時間

具有防呆效果,適用于檢測無法預(yù)測的未知缺陷

精度準(zhǔn)確率高,可檢出低至7*7像素的細(xì)小缺陷

經(jīng)典應(yīng)用集錦

電子制造業(yè)涵蓋豐富多樣的產(chǎn)品品類,其工藝流程復(fù)雜且精密,涉及眾多關(guān)鍵組件。阿丘科技的AI良品學(xué)習(xí)算法和方案,幫助工廠解決缺陷樣本難收集問題,有效檢出產(chǎn)品的細(xì)小缺陷和形態(tài)隨機(jī)的未知異常。

01

5G通信-端子外觀缺陷檢測

精確檢出所有外觀缺陷,項(xiàng)目落地后實(shí)現(xiàn)0漏檢。

5cba0650-bbe1-11ee-aa22-92fbcf53809c.png

02

電子元器件-激光光路檢測

檢出激光雜斑、多光線等缺陷,已部署上線,完成批量復(fù)制。

5cd07a7a-bbe1-11ee-aa22-92fbcf53809c.png

03

半導(dǎo)體-LED晶圓檢測

檢出殘膠、表面凸起、針痕、DBR污染、邊緣崩邊等10+種缺陷。

5cd533da-bbe1-11ee-aa22-92fbcf53809c.png

04

線材-線芯缺陷檢測

檢出短路無芯片,焊接不良連錫,太靠邊線皮,退錫不良未上錫,芯片偏移等15+種缺陷。

5cd9cbb6-bbe1-11ee-aa22-92fbcf53809c.png

05

FPC-電極缺陷檢測

檢出劃痕、破損、褶皺、臟污等缺陷。

5cddc2fc-bbe1-11ee-aa22-92fbcf53809c.png

如果您正面臨缺陷圖片難收集的問題,阿丘科技的良品學(xué)習(xí)算法和方案正是您的理想之選。

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