지금까지 2D 및 3D 머신 비전 시스템은 최종 어셈블리 검사에서 PCB를 검사해서 LED, 마이크로프로세서, 기타 표면 실장형 소자의 존재 여부와 올바른 배치를 검사해 왔습니다. 잘못 배치되거나 누락된 부품으로 인해 PCB 성능 및 수명에 악영향을 받을 수 있습니다. 생산업체는 긁힘, 꼬임, 휨, 누락 등이 발생한 핀에 주의해야 합니다. 반도체칩은 어떠한 결함, 심지어 표면적인 결함으로 인해 반품될 정도로 결함 허용도가 낮습니다. 이러한 오류는 PCB가 기기로 조립되거나 고객에게 배송되기 전에 발견되어야 합니다. 미묘한 조명 대비, 원근감 및 방향 상의 변화, 금속 표면 위의 반사 등 외형 상의 약간의 변형으로 인해 자동화 시스템이 혼동을 일으킬 수도 있습닌다. 서로 가까운 부품은 머신 비전 시스템으로는 독립된 부품으로 구분하기 어렵습니다. 이러한 검사를 규칙 기반 알고리즘으로 프로그래밍할 경우 많은 시간이 소요되고 오류에 취약하며 현장 엔지니어가 유지 관리하기가 어렵습니다. 인간 검사자는 이러한 구성요소를 파악하는 능력이 있긴 하지만 고속 처리를 감당할 수 없습니다.
코그넥스 ViDi 딥러닝 이미지 분석 소프트웨어는 PCB 어셈블리 검사를 위한 현장 유지 관리 가능한 솔루션을 제공합니다. ViDi Blue-Locate 툴은 각 부품 유형의 위치로 라벨이 표시된 이미지에서 부품을 파악해서 단일 툴로 각 부품에 대한 레퍼런스 모델을 구축합니다. 이 툴은 부품의 크기, 형태, 표면 특징에 기초해서 부품에서 구분 가능한 특징을 일반화하고 정상적인 외형 및 보드 상의 일반적인 위치를 학습합니다. 또한 이 시스템은 대비가 낮거나 캡처가 불량한 이미지에 작동하도록 최적화되었습니다. ViDi Blue-Locate는 양산 환경에서 외형 상의 변화에도 불구하고 각 부품을 찾고 파악하기 위해 보드 상의 모든 적절한 영역을 분석합니다. 이 솔루션은 부품의 존재 여부를 결정할 수 있고 올바른 부품이 사용되고 있는지 검사할 수 있습니다. 이러한 방식으로 이 툴은 복잡한 PCB 어셈블리 검사를 자동화하기 위한 신뢰도 높은 솔루션을 제공할 수 있습니다.
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