名稱:

在線PCBA焊錫光學檢測設備

檢測DIP元件的焊錫缺陷

設備原理:

通過高精度彩色工業相機實時抓取板卡圖像，采取卷積神經網絡算法處理圖像，智能判定元器件及焊點不良

應用場景｜DIP段波峰焊后

可檢測缺陷實例:

PCBA規格尺寸：

三段式軌道：50*50mm~350*350mm

單段式軌道：50*50mm~450*400mm

PCBA規格尺寸：

三段式軌道：50*50mm~350*350mm

單段式軌道：50*50mm~450*400mm

PCBA規格尺寸：

50*50mm~550*650mm

（大板模式最大支持710*650mm）

核心優勢：

　1.AI智能算法，一鍵搜索定位，編程快速簡單

　2.可選三段式軌道設計，高速高精度，持續穩定低磨損

　3.強大檢出能力，有效攔截露銅、少錫等多種不良情況

　4.數據可追溯，支持SPC報警

　5.靈活配合產線，適應多種生產場景

　6.鏡頭自動清潔，減少維護頻率

   深度學習算法：

工業檢測領域應用深度學習算法，使用大數據優化，智能極簡編程，一鍵自動識別已訓練元器件及焊點，智能判定不良，解決編程時間長、誤報率高兩大傳統算法痛點

技術優勢:

極簡編程

深度學習算法，編程簡單，一鍵自動搜索已訓練元器件及焊點，智能判定不良，編程速度快

智能調參 —— 無需CAD、Gerber等程序，即可自動框選焊錫點及Chip料并設定參數

廣播同步 ——  一鍵同步同類焊點算法、參數，極大縮減調整時間

在線編程 —— 不停線即可優化調整設備參數，減少生產損失

簡易操作 —— 編程時間僅需10-20min，調試時間僅需10-15min

快速換線 —— 直接調用已有版式文件，無需重復調整

檢出能力強

技術現狀 —— 波峰焊工藝下的BOTTOM面，焊點元件變化較大，需算法認知不同NG與不同OK，且不能漏測

                     SF-815DIP基于大數據訓練的模型，元器件的識別準確率高，檢出能力及泛化強，能矯正焊點多樣化 偏差引起的報警，降低誤報

♦卷積神經網絡采用更類似于人的判別方式，針對多樣化的測試情景可以有效識別，在保證檢出率的情況下，降低誤報率

♦對特征模糊識別能力強，有效檢出焊錫上的錫洞，不受引腳、器件干擾

♦泛化能力強，能夠識別顏色上的細微差異及焊點的不規則形狀，實現低誤報率

檢測速度快

遺傳算法路徑規劃

更少的FOV個數 —— 智能跳過無焊點位置，減少FOV數量，提高效率

更短的拍照路徑 —— 減少跨度大的 FOV跳躍，進一步節約時間

更合適的成像位置 —— 避免FOV連接處的焊錫點，保證測試效果,GPU圖像并行處理，數據運行速度更快

檢測模式多

結合工廠生產模式的多樣化，可設計多種檢測模式，支持檢測多機型生產、替代料等多種模式

♦支持拼板檢測

♦支持混板檢測

♦Bad Mark跳過模式

測試數據詳細

測試數據實時保留，可導出詳細數據報表，有利于工藝改善和生產追溯

♦相機自動讀取條碼（條形碼，二維碼）

♦數據完整，包括整體統計數據，及每一片檢測板卡的所有檢測信息*

♦支持一鍵導出，便于回溯，數據可與MES系統實現有效對接

*在軟硬件正常運行的情況下

集中管理，遠程服務

支持遠程編程、調試、管理，節省換線時間，支持一對多復判

♦遠程調控、集中管理，減少工作中斷，提高生產效能

♦遠程離線編程，編程的同時不影響檢測

♦遠程支持，快速響應維護

♦復判工作站，一對多復判

檢測范圍廣

AI工具訓練模型，設備端可自主訓練特殊器件，可自動識別，提高檢測精度

♦快速學習新器件及焊點

♦可通過訓練，讓設備認識器件不同形態, 真正降低誤報率

♦測試能力快速迭代、不斷升級

選配產品｜返修臺——快速定位缺陷位置

♦離線/在線自由選擇

♦單點/多點光標指引自由切換，對位精度高

♦整板投影引導人員快速維修

♦避免人工尋找，支持多工位作業，提高維修效率

♦多種指引顏色選擇，避免版面顏色干擾

♦分區域指引，效率更高