缺陷檢測(cè) 文章 進(jìn)入缺陷檢測(cè)技術(shù)社區(qū)
利用AI缺陷檢測(cè)系統(tǒng)提高PCB質(zhì)量
- 傳統(tǒng)的PCB制造商通常使用基于規(guī)則的機(jī)器視覺算法進(jìn)行缺陷檢測(cè),而由于PCB上大約有2-3個(gè)電氣元件對(duì)比度低,無法從3D攝像頭捕獲的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確識(shí)別,每個(gè)PCB在自動(dòng)目視檢查后仍需要技術(shù)高超的檢查員進(jìn)行復(fù)檢。結(jié)果發(fā)現(xiàn),AOI篩選的漏判率達(dá)70-80%??蛻裟繕?biāo)我們的客戶是一家知名的PCB制造商,在中國(guó)和日本擁有三個(gè)大型制造中心,該客戶計(jì)劃利用AI技術(shù)提高其雙列直插式封裝(DIP)和SMT生產(chǎn)線的成品率。項(xiàng)目挑戰(zhàn)為提高成品率,客戶決定采用深度學(xué)習(xí)CNN,取代現(xiàn)有的基于規(guī)則的 AOI方法。平均而言,AI計(jì)劃從原型
- 關(guān)鍵字: PCB 機(jī)器視覺 缺陷檢測(cè)
RZ/V2M應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域缺陷檢測(cè)
- 缺陷檢測(cè)在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而,由于存在的缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法很難對(duì)缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征,致使傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法可重復(fù)使用性不是很大,并且需要區(qū)分工作條件,這將浪費(fèi)大量的人力成本。因此,越來越多的工程師開始將深度學(xué)習(xí)算法引入缺陷檢測(cè)領(lǐng)域,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。本文將介紹瑞薩電子深度學(xué)習(xí)算法在缺陷檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用,以PCB電路板缺陷檢測(cè)為例。在這里,我們提出了一種缺陷檢測(cè)解決方案,使用YOLOv3-tiny深度學(xué)習(xí)算法。YOLOv3-tiny
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工業(yè)用邊緣AI的應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)現(xiàn)條件與案例分析
- 迎?九?(《電子產(chǎn)品世界》編輯,北京?100038) 摘?要:英特爾中國(guó)區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官兼首席工程師張宇博士稱目前邊緣AI主要改善了工業(yè)應(yīng)用中的三個(gè)方面,工業(yè)AI與其他產(chǎn)業(yè)AI的區(qū)別在于高實(shí)時(shí)性,實(shí)現(xiàn)工業(yè)AI需要有3個(gè)前提條件,最后分析了部分企業(yè)采用工業(yè)AI的案例?! £P(guān)鍵詞:工業(yè);邊緣;AI;可預(yù)測(cè)維護(hù);缺陷檢測(cè) 1 邊緣AI給工業(yè)帶來的改變 現(xiàn)在AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域得到了越來越多的推廣,表現(xiàn)在3方面。①可預(yù)測(cè)維護(hù)、產(chǎn)品缺陷檢測(cè),開始利用AI的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理。這種處理所帶來的一個(gè)最
- 關(guān)鍵字: 201912 工業(yè) 邊緣 AI 可預(yù)測(cè)維護(hù) 缺陷檢測(cè)
基于SOPC技術(shù)的PET瓶缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
- 摘 要:介紹基于SOPC技術(shù)的PET瓶缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計(jì)方法。利用SOPC Builder在FPGA芯片EP2C35F6726C上配置的NIOSⅡ軟核處理器作為控制核心,在Avalon總線上掛接接口模塊和用戶自定義邏輯模塊,于NIOSⅡ中使用
- 關(guān)鍵字: SOPC PET 缺陷檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
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缺陷檢測(cè)介紹
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