最新AI技術による印刷基板の視覚検査

最新AI技術による印刷基板の視覚検査

タイトル：最新のAIによる印刷基板アセンブリの視覚検査

目次:

1. はじめに
2. AIによる新ボードのセットアップ
3. ゴールデンボードのキャプチャ
4. 検査の設定
5. オペレータおよび品質エンジニアのフィードバック
6. 利点と欠点
7. まとめ
8. よくある質問

1. はじめに

こんにちは、ダーウィンAIのCTOであるGary Pachecoです。本日は、印刷基板アセンブリの視覚検査についてお話します。私たちは、品質検査における2つの主な価値を重視しています。1つ目は、品質エンジニアの作業効率化による時間の節約です。もう1つは、実際のアセンブリラインを運営するチームの作業効率向上です。

2. AIによる新ボードのセットアップ

新しいボードのセットアップについては、AIシステムを活用することで、品質エンジニアの作業を最小限に抑えることができます。新しいボードのセットアップに必要なのは、ボードのモデル番号と寸法だけです。それ以外の作業は、AIが自動的に行います。例えば、高さや幅を入力し、新しいゴールデンボードキャプチャを開始することができます。

3. ゴールデンボードのキャプチャ

ゴールデンボードキャプチャでは、ボードの画像を撮影し、各コンポーネントを分類するマップを作成します。従来の光学検査では、しきい値の設定や検査領域の設定など、多くの手作業が必要でした。しかし、私たちのシステムでは、わずか1分で初期のゴールデンボードプロファイルを設定し、すべての分類結果を確認することができます。品質エンジニアとして、システムがすべてを正確に認識していることを確認し、信頼を築くことができます。

4. 検査の設定

オペレーターとして、新しい検査を開始する際には、品質エンジニアが作成したゴールデンボードプロファイルを選択するだけです。インラインシステムとオフラインシステムの2種類があります。インラインシステムはSMTラインの終わりやプリウェーブソルダー・ポストウェーブソルダーで動作し、オフラインシステムは高変動、低ボリューム環境や修理ステーションなどで使用されます。

5. オペレータおよび品質エンジニアのフィードバック

オペレーターや品質エンジニアは、システムへのフィードバックを提供することができます。例えば、誤検知があった場合、オペレーターがそれをフィードバックすれば、モデルは時間の経過とともに改善され、学習できるようになります。

6. 利点と欠点

利点:

• 品質エンジニアの作業効率化
• フルオートメーションによる高精度な検査
• システムのブラッシュアップによる改善

欠点:

• インラインシステムとオフラインシステムの使い分けが必要
• オペレーターと品質エンジニアのフィードバックが必要

7. まとめ

AIによる印刷基板アセンブリの視覚検査は、品質エンジニアの時間節約と作業効率向上に貢献します。新しいボードのセットアップや検査の設定は簡単で、オペレーターと品質エンジニアのフィードバックもシステムの改善に繋がります。

8. よくある質問

Q: ボードの寸法を正確に測定する方法はありますか？

A: はい、AIシステムを使用してボードの寸法を正確に測定することができます。ボードの高さと幅を入力するだけで、システムが自動的に測定します。

Q: オフラインシステムとはどのようなものですか？

A: オフラインシステムは高変動、低ボリューム環境や修理ステーションに適したシステムです。ボードは手動で配置されたり、修理後に二重検査が必要な場合に使用されます。

Q: システムの学習にどれくらいの時間がかかりますか？

A: システムの学習には時間がかかりますが、オペレーターや品質エンジニアからのフィードバックを受けることで、徐々に改善されていきます。長期的な改善のためには、継続的な学習が重要です。

ハイライト：

• AIによる印刷基板アセンブリの視覚検査は、品質エンジニアの作業効率化とアセンブリラインの効率向上に貢献します。
• 新しいボードのセットアップはAIシステムを活用し、モデル番号とボードの寸法を入力するだけで簡単に行えます。
• ゴールデンボードキャプチャにより、各コンポーネントを正確に検出し、品質エンジニアの信頼性を高めることができます。
• 検査の設定はオペレーターによって行われ、インラインシステムとオフラインシステムの2つのオプションがあります。
• オペレーターや品質エンジニアのフィードバックにより、システムの改善と学習が可能です。

リソース：

• Darwin Ai