數(shù)之聯(lián)賦能PCBA缺陷檢測(cè),檢出率99%
PCBA可以說是所有電子產(chǎn)品組件中最為重要的組成。小到生活中常用的家電:3C數(shù)碼、顯示器、鼠標(biāo)鍵盤、U盤等產(chǎn)品,大到網(wǎng)絡(luò)通訊、汽車電子、軍工研究等,都少不了PCBA的運(yùn)用。
PCBA就類似于人體的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是所有電子產(chǎn)品的核心,幾乎決定著產(chǎn)品的功能、性能、可靠性。尤其是在電子產(chǎn)品售后問題中,有80%都是PCBA出現(xiàn)的問題,PCBA的質(zhì)量不容置疑。
某國(guó)內(nèi)龍頭家電工廠主要從事智能家電產(chǎn)品與智慧家庭場(chǎng)景解決方案的研發(fā),產(chǎn)品種類、型號(hào)眾多。隨著家電產(chǎn)品朝著精細(xì)化、智能化、微小化趨勢(shì)發(fā)展,該家電企業(yè)的PCBA生產(chǎn)檢測(cè)難度也越來越大。想要保障PCBA的質(zhì)量,檢測(cè)手段需要進(jìn)一步升級(jí)。
該工廠在經(jīng)過市場(chǎng)調(diào)研后,引進(jìn)了數(shù)之聯(lián)基于深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新性設(shè)備——追光AI-AOI,意在提升檢測(cè)效率、降低人力成本。該設(shè)備適用于集成電路DIP封裝工藝,波峰焊爐后焊點(diǎn)面的外觀缺陷檢測(cè),工廠無需額外開發(fā)可直接使用,可兼容多個(gè)工廠的不同產(chǎn)線。
核心痛點(diǎn):基于傳統(tǒng)算法的AOI操作復(fù)雜誤判高
該家電企業(yè)之前已經(jīng)引進(jìn)了一批AOI設(shè)備替代人工目檢,但在實(shí)際檢測(cè)過程中,仍然需要大量人工復(fù)判,主要是原有傳統(tǒng)AOI存在以下核心痛點(diǎn):
(1)操作復(fù)雜、調(diào)試時(shí)間長(zhǎng)
波峰焊的焊點(diǎn)形態(tài)變化大,傳統(tǒng)算法需針對(duì)每一類焊點(diǎn)進(jìn)行調(diào)試,大大增加了調(diào)試時(shí)間,導(dǎo)致新產(chǎn)品換線時(shí)間長(zhǎng)。同時(shí),還對(duì)人員的熟練程度有要求,一旦人員流動(dòng),難以延續(xù)設(shè)備檢測(cè)效果,從而影響生產(chǎn)效率。
(2)誤判高、需大量人工復(fù)判
傳統(tǒng)算法難以兼容焊點(diǎn)的多形態(tài)特征,誤判較高,大大增加了操作員復(fù)判的工作量。大量復(fù)判,操作員容易疲勞,漏檢的風(fēng)險(xiǎn)隨之增加。
解決方案:基于深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新性設(shè)備
為了降低產(chǎn)品換線時(shí)間、降低誤判率,該家電企業(yè)引入了數(shù)之聯(lián)追光AI-AOI。這是一款基于深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新性設(shè)備,核心采用自研深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)與異常檢測(cè)框架,缺陷檢出率可達(dá)99.99%,誤判率低于0.3%。
針對(duì)傳統(tǒng)AOI操作復(fù)雜,調(diào)試時(shí)間長(zhǎng),數(shù)之聯(lián)追光AI-AOI采用AI算法解決了設(shè)備換型時(shí)重新注冊(cè)編程時(shí)間長(zhǎng)的問題,僅需10分鐘即可完成新品制作。該設(shè)備搭載AI模型,在新品制作時(shí),只需輸入板子長(zhǎng)寬,設(shè)備自動(dòng)調(diào)節(jié)軌道開始制作,拍照完成后可以將全部FOV合成整板圖像,自動(dòng)識(shí)別焊點(diǎn)位置,進(jìn)行智能元件分組,工程師僅需極少輸入便可完成編程制作。
針對(duì)誤判高、復(fù)判多問題,該設(shè)備通過缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,基于行業(yè)領(lǐng)先的AI算法,實(shí)現(xiàn)了缺陷的智能識(shí)別、檢測(cè)、分類,解決傳統(tǒng)算法僅OK/NG粗分類問題,僅需極少人工復(fù)判。
值得一提的是,通過實(shí)地調(diào)研客戶產(chǎn)線環(huán)境,數(shù)之聯(lián)還縮小了設(shè)備尺寸,幫助客戶節(jié)省廠房空間。并且該設(shè)備適用于50mm*50mm-510mm*510mm的板子,在同規(guī)格系列產(chǎn)品中,能處理全行業(yè)最大的PCB板。自主研發(fā)的三段式運(yùn)動(dòng)模組,可高效運(yùn)作,減少進(jìn)板等待時(shí)間,采用設(shè)備的“飛拍”模式,拍照速度可達(dá)0.1s/FOV,幫助客戶加快生產(chǎn)節(jié)拍。
得益于數(shù)之聯(lián)強(qiáng)大的缺陷數(shù)據(jù)庫(kù),該設(shè)備算法模型能夠快速更新,可以輕松應(yīng)對(duì)各個(gè)廠家、不同型號(hào)產(chǎn)品的缺陷。并且數(shù)之聯(lián)自研深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái),可定期收集產(chǎn)線生產(chǎn)數(shù)據(jù),使AI模型不斷增量學(xué)習(xí),讓設(shè)備始終保持高檢出、低誤判,保障工廠持續(xù)正常生產(chǎn)。
此外,通過導(dǎo)入追光AI-AOI,工程師能進(jìn)一步利用AOI機(jī)臺(tái)數(shù)據(jù)發(fā)揮效用,在此基礎(chǔ)上可擴(kuò)展不良根因分析、過程品質(zhì)分析等后續(xù)應(yīng)用,打造閉環(huán)數(shù)據(jù)體系,助力工廠可持續(xù)化提升工藝品質(zhì)。
應(yīng)用效果:新產(chǎn)品程序制作時(shí)間由1-2h降至10-30min
工廠上線數(shù)之聯(lián)追光AI-AOI后,最明顯的改變即是效率的提升和人力成本的降低。
該設(shè)備集合了泛半導(dǎo)體行業(yè)多個(gè)成功落地經(jīng)驗(yàn)及海量PCBA缺陷數(shù)據(jù),通過AI模型,可自動(dòng)從圖片中提取缺陷特征,一個(gè)檢測(cè)框即可覆蓋各類缺陷的檢測(cè),大幅縮短編程時(shí)間。以往2小時(shí)才能完成編程,1個(gè)工程師只能管理2條產(chǎn)線,現(xiàn)在編程時(shí)間降低至10-30分鐘,1個(gè)工程師可管理5條產(chǎn)線,大幅提升了管理效率。
通過數(shù)之聯(lián)深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型,追光AI-AOI能精準(zhǔn)定位缺陷位置并實(shí)現(xiàn)缺陷的精確分類。目前已幫助該工廠實(shí)現(xiàn)缺陷漏檢率低于0.01%、誤判率(按點(diǎn)數(shù))低于0.3%,減少大量人工復(fù)判工作。因此工廠將維修與復(fù)判工位合并,每條產(chǎn)線至少可減少1名操作員。
作為“工業(yè)之眼”的機(jī)器視覺,是實(shí)現(xiàn)智能制造的重要支撐。結(jié)合傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺更將是提升制造業(yè)智能化升級(jí)的一大利器。數(shù)之聯(lián)將緊密契合市場(chǎng)趨勢(shì)和需求,推出更智能的缺陷檢測(cè)設(shè)備,助力制造業(yè)自動(dòng)化、智能化升級(jí)。
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