SolVisionTrường hợp ứng dụng
Kiểm tra AI cho tụ điện gốm nhiều lớp (MLCC)
Phát hiện điện cực bị lỗi trên các linh kiện điện tử thụ động
Điện cực mạ thiếc trong các linh kiện thụ động
Các linh kiện điện tử thụ động như điện trở, tụ điện và cuộn cảm thường được gắn vào bảng mạch in (PCB) sử dụng Công nghệ Gắn Bề Mặt (SMT) để lưu trữ hoặc điều chỉnh năng lượng. Trong số đó, tụ điện gốm nhiều lớp (MLCC) chiếm một thị phần đáng kể. Trong quá trình hàn chảy, các điện cực của tụ điện được kết nối với các pad hàn trên bảng mạch in thông qua một lớp mạ thiếc để dẫn dòng điện. Vì vậy, việc hoàn thiện lớp thiếc là chỉ báo độ tin cậy của linh kiện.
Vấn đề tối ưu hóa của các tụ điện SMD nhỏ
Các tụ điện SMD có diện tích bề mặt nhỏ và khó thao tác. Việc phát hiện các sự bất thường trong quá trình sản xuất yêu cầu công cụ hiển vi và vì MLCC rất dễ vỡ, chúng cũng cần được xử lý cẩn thận trong suốt quá trình. Những yêu cầu này làm tăng độ khó của các nhiệm vụ kiểm tra.
Kiểm tra hình ảnh AI: một lựa chọn cải tiến cho điện tử cao cấp
Công cụ phân đoạn của SolVision đầu tiên học các hình dạng và vị trí của các bất thường trên các điện cực nhô ra để xây dựng một mô hình AI. Sau khi AI học được đặc điểm của các lỗi khác nhau, nó có thể nhanh chóng nhận diện chúng trên tụ điện và cải thiện năng suất sản xuất tổng thể.
Kiểm tra AI
Các vết lồi
Phân bố không đều
