SolVisionกรณีศึกษา

การตรวจสอบการประกอบแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ด้วย AI

กรณี

การตรวจสอบความถูกต้องของชิ้นส่วนในการประกอบ PCB

การผลิตแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ที่ผ่านการประกอบแล้ว มีขั้นตอนการผลิตที่ซับซ้อนและเกี่ยวข้องกับชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์หลายประเภท เช่น ตัวต้านทาน หม้อแปลง และชิปเซ็ต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต จำเป็นต้องมีจุดตรวจสอบที่แน่นอนสำหรับตรวจสอบการมีอยู่และตำแหน่งของชิ้นส่วนแต่ละชิ้นอย่างถูกต้อง

ความท้าทาย

ข้อจำกัดของการตรวจสอบด้วยมือในการประกอบ PCB

การตรวจสอบด้วยสายตาแบบแมนนวลมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดสูง เนื่องจากความซับซ้อนของแผงวงจรที่ผ่านการประกอบ ซึ่งมักมีชิ้นส่วนจำนวนมากและหลากหลายรูปแบบ ความแตกต่างเล็กน้อยอาจถูกมองข้ามโดยสายตามนุษย์ ทำให้การตรวจสอบผิดพลาดหรือข้ามข้อบกพร่องไปได้ นอกจากนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบแบบแมนนวลยังทำได้ยากเนื่องจากข้อจำกัดของวิธีการโดยธรรมชาติ

แนวทางแก้ไข

การยกระดับประสิทธิภาพในการตรวจสอบ PCB ด้วย SolVision

เครื่องมือตรวจจับความผิดปกติด้วย AI ของ SolVision ใช้เทคนิค one-shot learning เพื่อฝึกโมเดล AI จากตัวอย่างมาตรฐาน (Golden Sample) เพียงหนึ่งชุด ทำให้สามารถจดจำข้อบกพร่องและความผิดปกติต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การวางชิ้นส่วนผิดตำแหน่งหรือชิ้นส่วนที่หายไปบนแผง PCB ที่ประกอบเสร็จแล้ว ด้วยการวิเคราะห์ภาพความเร็วสูง ระบบการมองเห็นของ AI สามารถแยกความแตกต่างระหว่างผลิตภัณฑ์กับตัวอย่างมาตรฐานได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบอย่างมาก