用於偵測缺件與組裝錯誤的 AI PCB 檢測
案例背景
PCB 元件組裝後檢驗
印刷電路板是電子產品中連接及控制元件的平台。完成組裝後，每片 PCB 都必須經過檢驗，以確認元件是否齊全、位置是否正確，並符合預定的電路板設計。
元件缺漏或組裝錯誤可能導致 PCB 無法正常運作。隨著生產需求增加，製造商需要一種能夠檢查複雜電路板佈局，且不必進行大量人工複檢的檢驗方法。
挑戰
元件差異與規則式檢驗錯誤
組裝完成的 PCB 包含電阻、電容及電晶體等元件。這些元件的數量、尺寸、外觀、位置及組裝要求會依 PCB 設計而有所不同。
複雜的佈局及元件之間的差異，使傳統規則式機器視覺系統難以進行檢驗。偵測錯誤可能導致操作人員必須人工複檢電路板，增加品質檢驗流程中的作業步驟，也使生產需求更難以達成。
解決方案
使用標準樣本進行 AI PCB 檢測
SolVision 採用 AI 自動化視覺檢測，根據預期的元件配置評估組裝完成的 PCB。檢驗設定會定義各元件的組裝特徵，AI 模型則從標準樣本中學習相關的視覺特徵。
在生產過程中，AI PCB 檢測系統會將組裝完成的電路板與參考樣本進行比較，並識別缺件及組裝錯誤等異常。系統無須完全依賴固定檢驗規則，即可找出元件配置不正確的電路板。
缺件與 PCB 組裝錯誤偵測
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| 標準樣本 | 瑕疵偵測結果 |
SolVision 可確認組裝完成的 PCB 上，各元件是否具有預期的外觀及放置位置。檢驗結果會標示相較於標準樣本的異常，協助檢查不符合預期組裝特徵的元件。