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