blue circuit board

SolVision成功案例

电子业

印刷电路板(PCB)元件组装检测解决方案

透过AI视觉检测PCBA上的元件是否组装正确

电子产品之母：印刷电路板(PCB)

印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)是电子装配中最重要的基底，具有搭载各式元件、连通电路的功能。印刷电路板组装完成后，必须仔细确认板上的元件是否依其编号、位置正确组装，以确保PCBA(PCB Assembly)功能运作无虞。

AI powered detection of PCBA assembly defects

PCBA的良率难题：元件既多且杂，检测大不易

PCBA上的电子元件种类繁多，包括电阻、电容、电晶体等等。一般常依据线路布局及电路性质，将元件配置至适当的位置。各式元件在外观上有编号、尺寸、安装方向等差异，必须正确安装方能使PCBA功能正常运作。产线上多以人工目视方式检测组装的正确与否，然而在大量制造生产的过程，必须有更具效率的检测方案，方能在不影响产能的前提下提升产品良率。

PCBA的良率救星：AI瑕疵检测

所罗门结合机器视觉与人工智能使用 SolVision  AI影像平台的Feature Detection工具，定义PCBA布局中各元件组装位置的特征，并以定义后的影像样本训练AI模型。透过训练完成的AI模型，可即时地检出元件缺件或组装错误等异常情形及位置。

印刷电路板瑕疵检测案例

正确

NG: 安装方向错误

Printed circuit board defect detection case
相关文章

  • 高尔夫球杆头品质检测解决方案

    高尔夫球杆头是球具组合中最重要的部份，消费者十分重视杆头完成面的细致程度。运用SolVision AI影像技术，将影像样本中高尔夫球杆头上的细微瑕疵逐一标注，藉以训练AI模型，训练完成后的AI模型即能不受商标、纹路及金属光泽的影响，定位并标注所有细微的表面瑕疵。
    SolVision制造业成功案例瑕疵检测金属加工业

  • 积层陶瓷电容制程优化解决方案

    SMD电容体积较小，观察缺陷需在显微镜等级的微观工具下观察，且因MLCC非常脆弱，检测过程也须非常小心，困难度极高。使用SolVision工具，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。
    SolVision成功案例瑕疵检测电子业

  • 压花石膏板瑕疵检测解决方案

    石膏板出厂前，瑕疵情形皆须确实检出。然而，由于压花石膏板的外观特性，瑕疵在复杂背景中模糊，无法以AOI及人眼确实辨识。使用所罗门 SolVision AI影像平台技术，撷取板材上的脏痕、过大压花图案以及压花不清等瑕疵，可确实检出并定位板材上的瑕疵，具体提升石膏板板材的质量与良率。
    SolVision建造业成功案例瑕疵检测石化业

  • 纺织品彩色织带瑕疵检测

    通过AI视觉技术检测纺织品织带瑕疵，加速整体效率，提升产线生产力。
    纺织业SolVision成功案例瑕疵检测质量/安全检查