良品學(xué)習(xí)在高良率制造業(yè)中缺陷檢測(cè)的應(yīng)用

電子制造行業(yè)正逐步邁向高度“數(shù)智化”時(shí)代，越來(lái)越多的企業(yè)開始采用AI機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行缺陷檢測(cè)和品質(zhì)管控。

由于良品率極高，在大量正常的產(chǎn)品中，收集缺陷樣本既耗時(shí)又低效。而模擬制造缺陷品也絕非易事，產(chǎn)品缺陷形態(tài)多變，還可能出現(xiàn)各種無(wú)法預(yù)測(cè)的異常情況，傳統(tǒng)的缺陷模擬方法往往難以應(yīng)對(duì)，這無(wú)疑增加了檢測(cè)的成本和難度。

良品學(xué)習(xí)

阿丘科技的良品學(xué)習(xí)模式，擁有非監(jiān)督分類與非監(jiān)督分割兩大功能，無(wú)需缺陷樣本，通過(guò)學(xué)習(xí)良品的共性特征，即可自動(dòng)識(shí)別異常，找出不良品。

此功能經(jīng)由真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景打磨，已落地部署并批量復(fù)制，惠及電子制造行業(yè)各類生產(chǎn)工藝的品質(zhì)管控。

只訓(xùn)練良品圖，縮短樣本收集和模型上線的時(shí)間

具有防呆效果，適用于檢測(cè)無(wú)法預(yù)測(cè)的未知缺陷

精度準(zhǔn)確率高，可檢出低至7*7像素的細(xì)小缺陷

經(jīng)典應(yīng)用集錦

電子制造業(yè)涵蓋豐富多樣的產(chǎn)品品類，其工藝流程復(fù)雜且精密，涉及眾多關(guān)鍵組件。阿丘科技的AI良品學(xué)習(xí)算法和方案，幫助工廠解決缺陷樣本難收集問(wèn)題，有效檢出產(chǎn)品的細(xì)小缺陷和形態(tài)隨機(jī)的未知異常。

01

5G通信-端子外觀缺陷檢測(cè)

精確檢出所有外觀缺陷，項(xiàng)目落地后實(shí)現(xiàn)0漏檢。

02

電子元器件-激光光路檢測(cè)

檢出激光雜斑、多光線等缺陷，已部署上線，完成批量復(fù)制。

03

半導(dǎo)體-LED晶圓檢測(cè)

檢出殘膠、表面凸起、針痕、DBR污染、邊緣崩邊等10+種缺陷。

04

線材-線芯缺陷檢測(cè)

檢出短路無(wú)芯片，焊接不良連錫，太靠邊線皮，退錫不良未上錫，芯片偏移等15+種缺陷。

05

FPC-電極缺陷檢測(cè)

檢出劃痕、破損、褶皺、臟污等缺陷。

如果您正面臨缺陷圖片難收集的問(wèn)題，阿丘科技的良品學(xué)習(xí)算法和方案正是您的理想之選。