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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 缺陷檢測(cè)

英特爾開(kāi)發(fā)板試用:圖像檢測(cè)算法在RFID生產(chǎn)中產(chǎn)品缺陷檢測(cè)的應(yīng)用

  • 我們公司是一個(gè)RFID電子標(biāo)簽生產(chǎn)制造企業(yè),隨著AI技術(shù)的發(fā)展,我們將新的技術(shù)積極引入生產(chǎn)環(huán)節(jié)中,以便解決生產(chǎn)環(huán)節(jié)遇到的問(wèn)題以及降低用工成本。以下是我們?cè)赗FID生產(chǎn)中遇到的問(wèn)題:芯片綁定中的缺陷產(chǎn)品的檢測(cè)1.1 芯片綁定流程的介紹(1)點(diǎn)膠該流程采用點(diǎn)膠控制器,通過(guò)特定針筒在天線基板上特定位置點(diǎn)上膠水,把天線和芯片粘合在一起,并經(jīng)過(guò)高溫固化,電性能檢測(cè),最終分切成單排并回收成卷狀干標(biāo)簽的生產(chǎn)過(guò)程。(2)固晶首先對(duì)晶圓中的芯片進(jìn)行拾取并翻轉(zhuǎn),然后有拾取頭拾取并貼裝到天線基板上已點(diǎn)膠的位置,完成對(duì)芯片的倒轉(zhuǎn)
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利用AI缺陷檢測(cè)系統(tǒng)提高PCB質(zhì)量

  • 傳統(tǒng)的PCB制造商通常使用基于規(guī)則的機(jī)器視覺(jué)算法進(jìn)行缺陷檢測(cè),而由于PCB上大約有2-3個(gè)電氣元件對(duì)比度低,無(wú)法從3D攝像頭捕獲的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確識(shí)別,每個(gè)PCB在自動(dòng)目視檢查后仍需要技術(shù)高超的檢查員進(jìn)行復(fù)檢。結(jié)果發(fā)現(xiàn),AOI篩選的漏判率達(dá)70-80%。客戶目標(biāo)我們的客戶是一家知名的PCB制造商,在中國(guó)和日本擁有三個(gè)大型制造中心,該客戶計(jì)劃利用AI技術(shù)提高其雙列直插式封裝(DIP)和SMT生產(chǎn)線的成品率。項(xiàng)目挑戰(zhàn)為提高成品率,客戶決定采用深度學(xué)習(xí)CNN,取代現(xiàn)有的基于規(guī)則的 AOI方法。平均而言,AI計(jì)劃從原型
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RZ/V2M應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域缺陷檢測(cè)

  • 缺陷檢測(cè)在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而,由于存在的缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)算法很難對(duì)缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征,致使傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法可重復(fù)使用性不是很大,并且需要區(qū)分工作條件,這將浪費(fèi)大量的人力成本。因此,越來(lái)越多的工程師開(kāi)始將深度學(xué)習(xí)算法引入缺陷檢測(cè)領(lǐng)域,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。本文將介紹瑞薩電子深度學(xué)習(xí)算法在缺陷檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用,以PCB電路板缺陷檢測(cè)為例。在這里,我們提出了一種缺陷檢測(cè)解決方案,使用YOLOv3-tiny深度學(xué)習(xí)算法。YOLOv3-tiny
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工業(yè)用邊緣AI的應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)現(xiàn)條件與案例分析

  •   迎?九?(《電子產(chǎn)品世界》編輯,北京?100038)  摘?要:英特爾中國(guó)區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官兼首席工程師張宇博士稱目前邊緣AI主要改善了工業(yè)應(yīng)用中的三個(gè)方面,工業(yè)AI與其他產(chǎn)業(yè)AI的區(qū)別在于高實(shí)時(shí)性,實(shí)現(xiàn)工業(yè)AI需要有3個(gè)前提條件,最后分析了部分企業(yè)采用工業(yè)AI的案例。  關(guān)鍵詞:工業(yè);邊緣;AI;可預(yù)測(cè)維護(hù);缺陷檢測(cè)  1 邊緣AI給工業(yè)帶來(lái)的改變  現(xiàn)在AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的推廣,表現(xiàn)在3方面。①可預(yù)測(cè)維護(hù)、產(chǎn)品缺陷檢測(cè),開(kāi)始利用AI的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行處理。這種處理所帶來(lái)的一個(gè)最
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如何正確認(rèn)識(shí)釹鐵硼外觀缺陷檢測(cè)

  • 正確認(rèn)識(shí)釹鐵硼外觀缺陷檢測(cè),有利于客觀認(rèn)識(shí)這項(xiàng)新型檢測(cè)技術(shù)。設(shè)備不是萬(wàn)能的,但是沒(méi)有設(shè)備全靠人工檢測(cè)是風(fēng)險(xiǎn)極大的,長(zhǎng)期來(lái)看,機(jī)器換人是必然趨勢(shì)。能檢五大類外觀缺陷外觀缺陷是在釹鐵硼生產(chǎn)環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的,例
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LED芯片封裝缺陷檢測(cè)方法研究

  • 由于壽命長(zhǎng)、能耗低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛地應(yīng)用于指示、顯示等領(lǐng)域??煽啃?、穩(wěn)定性及高出光率是LED取代現(xiàn)有照明光源必須考慮的因素。封裝工藝是影響LED功能作用的主要因素之一,封裝工藝關(guān)鍵工序有裝架、壓焊、封裝。由于封
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LED 芯片封裝缺陷檢測(cè)方法及機(jī)理研究

  • LED(Light-emittingdiode)由于壽命長(zhǎng)、能耗低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛地應(yīng)用于指示、顯示等領(lǐng)域??煽啃浴⒎€(wěn)定性...
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基于SOPC技術(shù)的PET瓶缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 摘 要:介紹基于SOPC技術(shù)的PET瓶缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計(jì)方法。利用SOPC Builder在FPGA芯片EP2C35F6726C上配置的NIOSⅡ軟核處理器作為控制核心,在Avalon總線上掛接接口模塊和用戶自定義邏輯模塊,于NIOSⅡ中使用
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缺陷檢測(cè)介紹

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