black and silver round analog watch

SolVision成功案例

积层陶瓷电容制程优化解决方案

被动元件端电极镀锡层瑕疵检测

被动元件回焊可靠度的关键:端电极镀锡层外观完整

被动元件包括电阻、电容、电感等,主要以表面贴装技术 (Surface Mount Technology, SMT)组装于电路板上达到储存或调节电力的功能,其中又以电容的市场规模最大。回焊制程中,被动元件端电极透过外部镀锡层与电路板上的焊垫连接方能导通电流。因此,端电极镀锡层的完整性可谓是被动元件回焊可靠度的关键。

Detecting defective electrodes on passive electronic components

制程优化困境:SMD电容体积小

SMD电容体积较小,平时拿取已经不易,要观察缺陷,便需在显微镜等级的微观工具下观察,且因MLCC非常脆弱,检测过程也必须非常小心,提高检测的困难度。

AI缺陷检测提升高阶电子产品良率

使用SolVision的实例切割技术,学习电极上凸出部分的瑕疵形状及位置,建立AI模型,在AI学习瑕疵特征之后,即可快速检测电容凸出部分的缺陷,大幅提升整体制程的良率。

SMD元件检测案例

瑕疵凸出

AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions
AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions
AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Protrusions

瑕疵凸出

AI Inspection for Surface Mount Devices (SMD)
Uneven distribution
更多案例
  • a close up of a blue and yellow background

    LED基板分区外观品质控管解决方案

    常见的LED基板瑕疵包括边缘毛边、焊垫氧化杂质、刮痕等,在瑕疵特征与背景相近的情况下,AOI检测不易将瑕疵检出。运用SolVision AI影像技术,以各式LED基板上瑕疵影像样本训练,经深度学习的AI即可精准地将瑕疵检出并标注。此外亦可指认瑕疵生成的所属区域,达到分区检测的目的。
  • 钱币面额智能化计算解决方案

    许多制币厂试图以视觉技术进行钱币的筛选,使用SolVision的Feature Detection工具,学习钱币在各种亮度、脏污与氧化程度的影像数据,不仅可分辨图案相同但面额不同的钱币,亦可正确辨识出各国钱币,并实时计算出各国钱币的总面额。
  • 空调冷冻风管端点焊接品质管控方案

    空调及冷冻设备的制造过程中,热交换器的密闭容器所含的铁管、镜板、管帽、端板等部件皆需经过焊接工序,但由于焊接工厂属高温高热的场域,入内需穿着基本防护,且焊道的瑕疵缺陷复杂且不规则,凭借人工经验检测焊道,不容易维持质量一致,导入AI自动化检测势在必行。
  • 安规认证标章印刷瑕疵检测

    国内外安规认证的标章众多,例如CE、EAC等,各有不同的标章图示。过多的版面信息在大量印刷过程中不易检出多印或漏印的情形,可能影响商品的贩卖及使用。应用SolVision AI影像工具,训练AI模型。训练完成的AI模型即会自动检出并标示所有差异地方,即为版面的印刷瑕疵。