SolVisionFallstudie
KI-Inspektionen für Multilayer-Keramikkondensatoren (MLCC)
Erkennung defekter Elektroden auf passiven elektronischen Bauteilen
Zinnbeschichtete Elektroden in passiven Bauteilen
Passive elektronische Bauteile wie Widerstände, Kondensatoren und Induktivitäten werden üblicherweise mittels Surface-Mount-Technologie (SMT) auf Leiterplatten befestigt, um Energie zu speichern oder anzupassen. Unter ihnen haben mehrschichtige Keramikkondensatoren (MLCC) einen bedeutenden Marktanteil. Während des Reflow-Lötprozesses werden die Elektroden der Kondensatoren über eine zinnbeschichtete Schicht mit den Lötpads auf der Leiterplatte verbunden, um Strom zu leiten. Daher ist die Qualität der Zinnschicht ein Indikator für die Zuverlässigkeit der Bauteile.
Optimierungsdilemma bei kleinen SMD-Kondensatoren
SMD-Kondensatoren haben oft eine geringe Oberfläche und sind schwer zu handhaben. Die Erkennung von Produktionsanomalien erfordert mikroskopische Werkzeuge, und da MLCC äußerst fragil sind, müssen sie während des Prozesses besonders vorsichtig behandelt werden. Diese Anforderungen erhöhen die Schwierigkeit der Inspektionsaufgaben erheblich.
KI-gestützte visuelle Inspektion: Eine verbesserte Lösung für High-End-Elektronik
Das Segmentationstool von SolVision lernt zunächst die Formen und Positionen von Unregelmäßigkeiten an hervorstehenden Elektroden, um ein KI-Modell zu erstellen. Nachdem die KI die Merkmale verschiedener Defekte erlernt hat, kann sie diese schnell am Kondensator erkennen und die gesamte Produktionsausbeute verbessern.
KI-Inspektion
Vorsprünge
Ungleichmäßige Verteilung
