SolVisionVaka Çalışması
Yapay Zeka ile MLCC Hata Tespiti
Müşteri
Müşteri, elektronik endüstrisinde tanınmış küresel bir oyuncudur ve çeşitli uygulamalar için ileri düzey bileşenlerin üretiminde uzmanlaşmıştır. Yüksek kaliteli üretim süreçlerine odaklanarak, telekomünikasyon, otomotiv ve tüketici elektroniği gibi endüstrilerde kullanılan önemli bileşenler sağlar.
Durum
MLCC Üretim Kalite Kontrolü
Multilayer seramik kapasitörler (MLCC’ler), modern elektroniğin akım ve voltaj kontrolü için önemlidir, güvenilirlik, yüksek frekans performansı ve maliyet etkinliği sunar. Bilgisayarlar, mobil telefonlar ve radar sistemleri gibi cihazlarda kullanılan MLCC üretimi, boyutsal doğruluk, şekil tutarlılığı ve uniform elektrot dağılımını sağlamak için hassas adımlar gerektirir. Küçük sapmalar bile performans ve güvenilirliği etkileyebilir, bu da sıkı kalite kontrolünü zorunlu hale getirir.
Zorluk
MLCC Üretiminde Manuel Denetim Sınırlamaları
Müşterinin MLCC üretimi, insan hatası ve yorgunluktan kaynaklanan tutarsızlıklara yatkın olan manuel denetimlere dayanıyordu. Boyutsal hatalar, mikro çatlaklar ve hizasız elektrotlar gibi kritik kusurlar sıklıkla gözden kaçıyordu ya da yanlışlıkla reddediliyordu. Üretim arttıkça, manuel kontrollerin sınırlamaları daha belirgin hale geldi. Yapay zekâ ile hata tespiti benimsenirken, ilk uygulama yüksek bir yanlış ret oranına sahipti, bu da maliyetleri artırıyor ve verimliliği bozuyordu. Bu durum, daha doğru ve ölçeklenebilir bir yapay zeka denetim çözümüne olan ihtiyacı ortaya koydu.
Çözüm
Yapay Zeka ile Hassas MLCC Denetimi
SolVision AI denetim teknolojisi, derin öğrenme ve örnek segmentasyonu kullanarak MLCC hata tespitini geliştirir ve boyutsal tutarsızlıkları, yüzey kusurlarını ve hizasız elektrotları doğru bir şekilde tespit eder. Sistem, minimal eğitim verisi gerektirir, böylece hızlı adaptasyon ve hızlı dağıtım sağlanır. Her MLCC milisaniyeler içinde denetlenir, bu da yüksek hızda ve kesintisiz üretim sağlar. Gerçek zamanlı hata analizi, süreçleri optimize etmek için uygulanabilir bilgiler sunarak, kusurları azaltır, ürün tutarlılığını artırır ve üretim verimliliğini artırır.
MLCC Hata Tespiti
