MIRTEC 的 INTELLI-PRO AI 是 AOI 的未来

“全球检测技术领导者”MIRTEC 宣布发布基于人工智能的综合智能工厂自动化解决方案“INTELLI-PRO”。该技术先进的软件和算法包专为提高 MIRTEC 全系列 AOI 机器的性能和便利性而设计。 INTELLI-PRO 包含专有的基于深度学习的自动零件搜索和教学功能,以及基于人工智能的;自动参数优化、字符识别 (OCR)、异物检测 (FOD)、放置检测算法和自动缺陷类型分类功能。

MIRTEC 人工智能和机器学习。图片来源:MIRTEC

电子制造业采用人工智能的先锋

在当今的电子制造业中,由于电子产品的进步以及日益严格的安全和环境法规,缺陷和质量控制标准比以往任何时候都更加严格。电子制造商被迫通过实施精益制造计划和优化生产流程来最大限度地提高生产效率。考虑到这一点,制造商依靠自动光学检测 (AOI) 设备来简化制造过程并提供制造缺陷的实时根本原因分析。目标是通过提高产量和减少成本高昂的返工来提高盈利能力。

近年来,3D AOI机发展迅速,并增加了许多新功能。虽然这些性能改进受到欢迎,但它们为检测系统的编程和优化增加了另一层复杂性。 3D AOI 机器需要更多的参数操作来进行教学和调试,从而增加了对工艺工程师技能的依赖。这带来了许多新的挑战。如果由于增加了更多 SMT 生产线而更换了一名熟练员工或引入了新员工,则生产力可能会受到不利影响,直到该员工的技能水平得到提高。为了保持质量控制,电子制造商必须避免这种不确定性和不稳定性。这就是强调对人工智能 (AI) 的需求的地方。简而言之,使用人工智能的目标是降低操作员的熟练程度,以保持最高水平的制造质量和效率。

基于深度学习的自动匹配和教学功能

对于技能较低的 AOI 程序员来说,最困难的挑战可能是确定哪种封装库形状适合检查给定设备的任务。由于用于制造 PCB 的组件如此多样化,即​​使是有经验的程序员也可能无法找到最合适的库形状,从而对生产力产生不利影响。 MIRTEC 的自动匹配功能使用基于人工智能的深度学习,以最大限度地提高 AOI 编程过程的效率和准确性。使用此功能,相比传统手工教学可减少90%的工作时间,与无需深度学习的自动教学相比可减少50%的工作时间。最重要的是,即使是不熟练的操作员也能够保持大约 85% 的最高技能操作员的教学质量。

自动调试/参数优化功能

调试是一种可以调整检测算法和/或参数以产生最佳检测结果的操作。是操作者技能水平比教学操作影响更大的阶段。可能对给定检测机器没有清楚了解的操作员可能难以设置适合正在生产的产品的程序最佳检测条件,这通常会导致性能不佳。另一方面,即使有经验的操作员更熟悉参数设置,调试给定检查程序的任务也可能非常耗时。

MIRTEC 的 Optimum Inspection Tool (OIT) 是一种离线软件解决方案,通过分析多个检查结果,为给定的 PCB 提供自动调试和参数优化。使用深度学习自动匹配和教学工具进行教学后,程序员只需检查 PCB,并检查每个“缺陷”的检查结果,以确定有问题的检查项目是否有缺陷或良好,然后软件学习结果并建议最佳参数值。用户无需担心参数值,只需通过人工判断来判断是否存在缺陷。为获得最佳结果,完成调试过程所需的足够检查次数约为十 (10) 个 PCB。

通过人工智能增强检测性能

正如我们所讨论的,基于人工智能的教学和调试将有效提高检查程序的质量和效率。然而,这个过程与AOI系统的实际性能无关。下一个合乎逻辑的步骤是使用人工智能来帮助最大限度地提高检测算法本身的准确性和可重复性。 

可以使用 AI 来增强检测性能的一个很好的例子是光学字符识别 (OCR) 算法。 OCR 用于读取设备上打印或雕刻的字符,以确定是否以正确的方向将正确的设备安装在适当的位置。 OCR 是由于字体更改和印刷质量差或字符损坏而导致误报的常见来源。这给 AOI 系统增加了一定程度的复杂性。通过使用基于人工智能的深度学习,MIRTEC 能够在竞争系统中实现最佳字符识别率,其中连续捕获具有多种字体、颜色和形状的字符图像进行分析。事实上,它现在已经达到了系统软件能够识别文本是否损坏并使用多角度照明部分恢复字符的水平。基于如此高的识别率,软件提供了自动字符教学功能。在自动示教过程中,OCR 算法会自动从主摄像头拍摄的图像中提取文本区域,以创建检查窗口和目标字符串。

深度学习还应用于 MIRTEC 的异物检测 (FOD) 算法,该算法可检查电路周围的 PCB 表面是否有异物。异物检测是误报的另一个来源,这使得准确确定检测到的物体实际上是异物还是应被检查算法忽略的 PCB 特征变得越来越重要。将深度学习应用于 FOD 检测可显着降低误报率并显着提高制造质量。

缺陷分类是一个常见的过程,在该过程中,操作员将对 AOI 后期检查发现的每个单独缺陷进行判断。在这里,操作员将确定有问题的设备是否真的有缺陷或可以接受,这意味着 AOI 生成了错误呼叫。通过使用深度学习,该过程也可以得到极大改进,其中系统软件将不断存储操作员记录的缺陷分类,并将其与未来的检查结果进行比较。这是一个累积的过程,随着时间的推移变得越来越准确。最终,该系统将能够在无需操作员干预的情况下高度准确地自动分类缺陷和错误呼叫。目标是通过消除缺陷分类过程中的操作员干预,最终实现质量控制的标准化。

结论 – MIRTEC 对自动化光学检测未来的展望。

电子制造商在购买设备时变得越来越挑剔,这些设备将为他们的业务增加价值,并在这个竞争激烈的行业中为他们提供急需的“优势”。毫无疑问,人工智能将在最大化制造过程的效率和盈利能力方面发挥巨大作用。 MIRTEC 继续大力投资开发基于人工智能的技术,专门设计用于通过消除检测过程中人为干预的任何不利影响来提高 MIRTEC 全系列 AOI 机器的性能和便利性。 

来源: http://www.mirtec.com/en/

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