LED(발광다이오드) 조명의 에너지 효율과 다목적성 때문에 자동차, 의료, 소비재에서 사용이 증가되고 있습니다. LED는 PCB(인쇄회로기판)에 의해 제어됩니다. 이러한 PCB는 복잡하고, 매우 조밀한 공간에 굉장히 많은 수의 부품이 빽빽하게 들어 있습니다. 부품과 연결의 수가 많기 때문에 가능한 결합의 범위도 방대합니다. 결합을 놓치면 결함 있는 부품이 최종 개폐장치에 장착되어 성능 저하 또는 조기 제품 고장을 초래할 수 있습니다. 보드에서 나타나는 복잡한 배경, 다수의 소형 구성품, 광범위한 잠재적 결함 때문에 기존의 머신 비전으로 PCB 비전 검사를 자동화하는 것이 어렵습니다.
코그넥스 딥러닝은 여러 가지의 복잡한 보드 납땜 검사를 동시에 안정적으로 수행하기 위해 고안되었습니다. 이 기술은 다른 방법으로 철저한 테스트를 거치고 결함이 없는 것으로 확인된 여러 PCB의 이미지 세트를 트레이닝합니다. 그런 다음 딥러닝이 다양한 치수에서 불량 보드와 양호한 보드를 구분할 수 있습니다. 결함 감지 툴은 개봉된 납땜, 연결된 납땜, 구성품 누락, 잘못 정렬된 부품, 그 밖에 감지하기 힘든 오류를 비롯하여 육안으로는 볼 수 없는 검사부터 심지어는 수작업 검사를 감지하고, 후속 처리를 위해 이미지에서 해당 내용을 강조 표시합니다. 보드 설계에 변경이 있을 때마다, 또는 특정 이유로 허용 기준이 바뀐 경우, 프로그래밍 없이 확정된 양호한 보드의 새로운 세트에서 결함 감지 툴을 빠르게 재트레이닝할 수 있습니다.
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