SolVisionCaso de Estudo
Inspeção de PCB usando IA
Caso
Montagem de PCB para produtos eletrônicos
As placas de circuito impresso (PCBs) são a espinha dorsal central dos dispositivos eletrônicos, servindo como a plataforma para integrar diversos elementos eletrônicos. Após a montagem, uma inspeção minuciosa torna-se imprescindível para confirmar o alinhamento e a colocação precisos dos componentes, correspondendo aos seus números de série designados. Esse processo é fundamental para garantir a funcionalidade da PCB.
Desafio
Inspeção de diversos componentes de PCB
As PCBs montadas contêm uma variedade diversificada de componentes eletrônicos, incluindo resistores, capacitores e transistores, cada um posicionado de acordo com o layout e as características do circuito. Esses componentes apresentam variações no número, tamanho, aparência e especificações de montagem, todos essenciais para a funcionalidade ideal da PCB. No entanto, os sistemas tradicionais de inspeção baseados em regras frequentemente cometem erros devido à complexidade das PCBs, muitas vezes exigindo reinspeção manual para melhorar a precisão da detecção. Para atender à crescente demanda de produção, há uma necessidade urgente de uma solução de inspeção mais eficiente.
Solução
Aprimorando a eficiência da inspeção de PCB com IA
A SolVision utiliza a tecnologia de IA de ponta da Solomon para otimizar a inspeção de PCBs. Ela começa definindo meticulosamente as características únicas de montagem de cada componente na PCB montada. O modelo de IA aprende a identificar essas características utilizando técnicas avançadas de processamento de imagens, aproveitando uma amostra de referência como ponto de comparação. Essa abordagem facilita a identificação perfeita de componentes defeituosos, permitindo a detecção em tempo real de anomalias, como peças faltantes ou erros de montagem. Como resultado, o rendimento e a qualidade da produção são significativamente aprimorados, garantindo o desempenho ideal dos dispositivos eletrônicos.
Detecção de defeitos em PCB
Amostra de referência
Anomalias detectadas