black and silver round analog watch

SolVisionกรณีศึกษา

การตรวจสอบด้วย AI สำหรับตัวเก็บประจุเซรามิกหลายชั้น (MLCC)

การตรวจสอบอิเล็กโทรดที่มีข้อบกพร่องในส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์แบบพาสซีฟ

อิเล็กโทรดเคลือบทินในส่วนประกอบพาสซีฟ

ส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์แบบพาสซีฟ เช่น ตัวต้านทาน ตัวเก็บประจุ และตัวเหนี่ยวนำ มักจะถูกติดตั้งบนแผงวงจรพิมพ์โดยใช้เทคโนโลยีการติดตั้งพื้นผิว (SMT) เพื่อเก็บหรือปรับพลังงาน ในหมู่พวกนี้ ตัวเก็บประจุเซรามิกหลายชั้น (MLCC) มีส่วนแบ่งตลาดที่สำคัญ ในระหว่างกระบวนการรีโฟลว์ อิเล็กโทรดของตัวเก็บประจุจะเชื่อมต่อกับแผ่นบัดกรีบนแผงวงจรพิมพ์ผ่านชั้นเคลือบทินเพื่อถ่ายโอนกระแสไฟฟ้า ดังนั้น การทำงานของชั้นทินจึงเป็นตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของส่วนประกอบ

Detecting defective electrodes on passive electronic components

ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของตัวเก็บประจุ SMD ขนาดเล็ก

ตัวเก็บประจุ SMD มักมีพื้นที่ผิวขนาดเล็กและยากที่จะจัดการ การตรวจจับความผิดปกติในการผลิตต้องใช้เครื่องมือไมโครสโคปและเนื่องจาก MLCC มีความเปราะบางมาก จึงต้องได้รับการดูแลอย่างระมัดระวังในระหว่างกระบวนการ ข้อกำหนดเหล่านี้ทั้งหมดเพิ่มความยากลำบากในการตรวจสอบ

การตรวจสอบด้วย AI: ทางเลือกที่ได้รับการพัฒนาใหม่สำหรับอิเล็กทรอนิกส์ระดับสูง

เครื่องมือ Segmentation ของ SolVision เรียนรู้รูปร่างและตำแหน่งของความผิดปกติในอิเล็กโทรดที่ยื่นออกมาเพื่อสร้างโมเดล AI หลังจากที่ AI เรียนรู้ลักษณะของข้อบกพร่องที่แตกต่างกันแล้ว มันสามารถตรวจจับได้อย่างรวดเร็วบนตัวเก็บประจุและเพิ่มผลผลิตโดยรวม

การตรวจสอบ AI

ความยื่นออกมา

AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions
AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions
AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions

การกระจายที่ไม่สม่ำเสมอ

AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Uneven distribution