SolVision導入事例
PCB検査にAIを活用
課題
電子製品のPCBアセンブリ
プリント基板（PCB）は電子デバイスの中心的な基盤であり、さまざまな電子要素を統合するためのプラットフォームとして機能します。組み立て後、コンポーネントが正確に配置され、指定されたシリアル番号に一致していることを確認するために、細心の検査が必要です。この検査は、PCBの機能性を保証するために非常に重要です。
挑戦
多様なPCBコンポーネントの検査
組み立てられたPCBには、抵抗器、コンデンサ、トランジスタなど、さまざまな電子コンポーネントが含まれており、これらは回路のレイアウトと特性に従って配置されています。これらのコンポーネントは、PCBの最適な機能を確保するために、数、サイズ、外観、組立仕様においてバリエーションがあります。しかし、従来のルールベースの検査システムは、PCBの複雑さによりしばしばエラーが発生し、検出精度を向上させるために手動による再検査が必要になることが多いです。生産需要が高まる中、より効率的な検査ソリューションが求められています。
ソリューション
AIを活用したPCB検査効率の向上
SolVisionは、Solomonの最先端AI技術を活用してPCB検査を最適化します。まず、組み立てられたPCB上の各コンポーネントの独自の組立特性を詳細に定義します。AIモデルは、ゴールデンサンプルを基準に、先進的な画像処理技術を駆使してこれらの特性を学習し、欠陥コンポーネントの識別を容易にします。このアプローチにより、部品の欠落や組立エラーなどの異常をリアルタイムで検出できるようになります。その結果、生産歩留まりと品質が大幅に向上し、電子デバイスの最適な性能が確保されます。
欠陥検出
ゴールデンサンプル
検出された異常