部品欠落および実装不良を検出するAI基板検査
導入背景
基板部品の実装後検査
プリント基板は、電子製品内の部品を接続し、制御するための基盤です。実装後には、各基板を検査し、必要な部品が取り付けられていること、正しい位置に配置されていること、設計どおりの構成になっていることを確認する必要があります。
部品の欠落や誤実装があると、基板が意図したとおりに機能しない可能性があります。生産需要の増加に伴い、大規模な目視再検査を行うことなく、複雑な基板レイアウトを評価できる検査方法が求められています。
課題
部品のばらつきとルールベース検査の誤検出
実装済みプリント基板には、抵抗器、コンデンサ、トランジスタなどの部品が搭載されています。部品の数、サイズ、外観、位置、実装要件は、基板設計によって異なります。
複雑なレイアウトや部品間の違いにより、従来のルールベース画像処理システムでは検査が困難です。検出エラーが発生すると、作業者による基板の目視再検査が必要となり、品質検査工程に追加の作業が発生します。その結果、生産需要への対応が難しくなります。
ソリューション
ゴールデンサンプルを用いたAI基板検査
SolVisionは、AIベースの自動外観検査を使用し、実装済みプリント基板を想定される部品構成と照合して評価します。検査設定では各部品の実装特性を定義し、AIモデルはゴールデンサンプルから検査に必要な視覚的特徴を学習します。
生産時には、AI基板検査システムが実装済み基板を基準画像と比較し、部品欠落や実装不良などの異常を特定します。これにより、固定された検査ルールのみに依存することなく、部品構成に誤りのある基板を識別できます。
部品欠落および基板実装不良の検出
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| ゴールデンサンプル | 欠陥検出結果 |
SolVisionは、実装済みプリント基板上の部品が想定された外観と位置に一致しているかを確認します。検査結果にはゴールデンサンプルとの差異が表示され、想定された実装特性と一致しない部品の確認を支援します。