کاربرد هوش مصنوعی پیشرو در لوازم الکترونیک مصرفی

یکی از رایج ترین کاربردهای بینایی کامپیوتر در بازرسی و کنترل کیفی صنعت الکترونیک، بازرسی صحت تولید مدار چاپی (PCB) است. تولید PCB از چندین مرحله مونتاژ اجزای مختلف و کوچک است. تجزیه و تحلیل حالات خرابی اجزای مختلف همچون ویفر، پین، اتصالات و… یک کار دشوار است که به کمک بینایی ماشین (که قانون محور است) این امر مشکل و گاها غیر ممکن است. تکنولوژی یادگیری عمیق به سازندگان این نوع محصولات اجازه می دهد تا این عیوب را دقیق تر شناسایی و طبقه بندی کنند.

بازرسی نهایی لوازم الکترونیک مصرفی

محصولات الکترونیکی آماده شده مانند گوشی‌های هوشمند و رایانه‌های شخصی نیز نیاز به بازرسی نهایی جهت ارائه به بازار را دارند، و فناوری‌ بینایی ماشین مدت‌ها است که روشی برای کنترل کیفی آن ها به صورت مکانیزه ارائه کرده‌ است.

 این فناوری می تواند مواردی همچون تأیید مونتاژ قطعات، تشخیص نقص و بسیاری از وظایف دیگر را شامل شود. این تکنولوژی که قانون محور است می‌تواند برای شناسایی عیوب مانند فرورفتگی، خراش، و سایر ناهنجاری‌ها یا نقص‌ها تلاش کند، اما نرم‌افزار یادگیری عمیق می‌تواند به شناسایی عیوب، مواد خارجی و سایر خطاها با دقت بالاترکمک کند.

بازرسی باتری

تولید باتری از از چندین مرحله متنوع تشکیل می شود که در هر کدام  از این مراحل باتری ممکن است دچار نقص یا اشکال شود و عملکرد باتری را با مشکل مواجه کند. برخی از عیوب مشاهده شده در فرایند تولید این محصول عبارتند از عیوب سطحی، فرورفتگی و خمیدگی، خراش و خوردگی. تکنولوژی یادگیری عمیق می تواند بسیاری از این عیوب را شناسایی کند.

بازرسی پنل خورشیدی

بازرسی پنل خورشیدی شامل بررسی بصری چند لایه سلول های photovoltaic در یک پنل است. اگر پنل های خورشیدی معیوب به دست مشتری برسد، محصول با گذشت زمان کارآمدی خود را از دست می دهد و ممکن است در نهایت خیلی زود خراب شود. عیوبی همچون ترک، خراش و حباب را  سازندگان عموما سعی می کنند از تکنیک های تصویربرداری  مشاهده و شناسایی کنند. با این وجود، تکنیک‌های مبتنی بر قانون ممکن است با شناسایی بعضی عیوب و یا با تغییرات قابل قبول مشکل داشته باشند.تکنولوژی یادگیری عمیق به کمک ثبت مجموعه ای از تصاویر قابل قبول و غیر قابل قبول می تواند در شناسایی این عیوب تمایز ایجاد کند.

بازرسی اجزای لنز تلفن همراه

اپلیکیشن ما از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای بهبود کارایی راه‌حل‌های بازرسی اجزای لنز تلفن همراه استفاده می‌کند. عملکرد تقسیم‌بندی پیکسل ارائه شده توسط پلتفرم ابری هوشمند پیشرو می‌تواند به طور همزمان چندین نوع نقص را از طریق قدرت محاسباتی موازی سطح ms پلتفرم ابری شناسایی کند

بازرسی موقعیت مونتاژ اجزای محصول

پلتفرم ابری هوشمند پیشرو می‌تواند به شناسایی دقیق 0.01 میلی‌متری موقعیت قطعات از طریق عملکرد تقسیم‌بندی پیکسل دست یابد. از طریق تطبیق هوشمند کتابخانه الگوریتم، الگوریتم AI توصیه شده می‌تواند تشخیص دهد که آیا موقعیت مونتاژ سینک حرارتی مقاوم در برابر فشار در سطح پیکسل درست است یا خیر. کمک به شرکت ها برای درک مونتاژ خودکار و کاهش خطاهای مونتاژ. ضررهای ناشی از مکان نادرست.

تشخیص سریع خرابی ها در تولید

بازرسی دستی مشکل دشواری در شناسایی عیوب کوچک و داشتن راندمان پایین را دارد. سیستم بینایی ماشین پلتفرم ابری هوشمند پیشرو مزایای زیادی در زمینه تشخیص نقص با پیکسل کم دارد. فناوری پیشرفته دید 2D/3D می تواند از راه دور تشخیص دهد. عیوب ریز را که مطابق با استانداردهای تولید نیستند، به دقت شناسایی کنید.
عملکرد محصول: تقسیم بندی پیکسل

بازرسی کیفی محفظه های کامپیوتر قبل از مونتاژ

بازرسی کیفی محفظه های کامپیوتر قبل از مونتاژ برای تولید بسیار مهم است. عملکرد موقعیت یابی هدف ارائه شده توسط پلتفرم ابری هوشمند پیشرو می تواند به طور خودکار الگوریتم هایی را در کتابخانه الگوریتم داده های بزرگ توصیه کند تا به شرکت ها کمک کند راه حل های بازرسی بینایی ماشین خود را با یک کلیک بر روی پلت فرم ابری سفارشی کنند. فقط تصاویر حاشیه نویسی را آپلود کنید تا به سرعت نقص های کوچک بزرگتر از 1 پیکسل را در میلی ثانیه تشخیص دهید.
ویژگی های محصول: موقعیت یابی هدف

بازرسی بصری برای اسلات کارت تلفن همراه

هوش مصنوعی پیشرو می تواند از تابع تقسیم بندی پیکسل برای استقرار سریع راه حل های بازرسی بصری برای اسلات کارت تلفن همراه و سایر اجزا، بدون برنامه نویسی استفاده کند. کار با آن آسان است و عملکرد پایداری دارد. فرآیند بازرسی را از طریق الگوریتم های هوش مصنوعی بهینه می کند. و فناوری بینایی صنعتی و فناوری داده های بزرگ ارائه داده های بلادرنگ پس از شناسایی و طبقه بندی برای کمک به شرکت ها در دستیابی به ارتقاء تولید.ویژگی های محصول: موقعیت یابی هدف

کنترل کیفی عیوب کوچک در سطوح مختلف

تابع تقسیم بندی پیکسل ارائه شده توسط هوش مصنوعی پیشرو می تواند عملکرد تشخیص نقص در سطح پیکسل را برای عیوب سطحی کوچک در قطعات دقیق مانند اجزای لنز ارائه دهد

بازرسی کیفیت بردهای FPC

در حال حاضر، بازرسی کیفیت بردهای FPC همچنان عمدتاً بر بازرسی بصری دستی متکی است که هزینه بالایی دارد و کارایی پایینی دارد. پلتفرم ابری هوشمند پیشرو از تابع موقعیت یابی هدف ارائه شده توسط الگوریتم هوش مصنوعی برای تعیین سریع سطح پیکسل استفاده می کند. تشخیص نقص های خراش  که می تواند جایگزین انسان شود.