在電子工業(yè)領(lǐng)域，PCB 板堪稱最為基礎(chǔ)且關(guān)鍵的部件之一。從小巧的電子手表，到大型的計(jì)算機(jī)以及通信電子設(shè)備，幾乎所有電子設(shè)備都離不開 PCB 板的支持。而 PCB 板的焊接質(zhì)量，更是對產(chǎn)品的可靠性起著決定性作用。

在 PCB 板的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)流程中，焊接質(zhì)量問題可能在多個工藝環(huán)節(jié)出現(xiàn)。因此，在回流焊之前以及電氣測試之前，需要進(jìn)行多次檢測，以防止不良品流入下一工段，避免產(chǎn)生大批量缺陷產(chǎn)品并造成產(chǎn)能浪費(fèi)。然而，傳統(tǒng)的人工檢查方式，以及新興的 X 光、AOI 檢測技術(shù)，均存在一定局限性，諸如成本高昂、效率低下，且無法實(shí)現(xiàn)無損檢測等問題。

隨著 3D 和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在機(jī)器視覺領(lǐng)域的不斷發(fā)展與應(yīng)用落地，采用視覺方式對 PCB 板上的焊點(diǎn)質(zhì)量進(jìn)行檢測，成為了一種更具性價(jià)比的解決方案。維視智造的缺陷檢測視覺系統(tǒng)，在這一領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的優(yōu)勢：

1、精準(zhǔn)覆蓋多種缺陷類型：

該系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別虛焊、漏焊、焊錫過多 / 過少、橋接、焊錫球、焊接開裂、焊盤脫落等多種缺陷類型。通過深度學(xué)習(xí)算法，對采集到的焊點(diǎn)圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理，仔細(xì)分析焊點(diǎn)的輪廓特征、表面紋理特征等，從而準(zhǔn)確判斷焊點(diǎn)是否存在缺陷，如虛焊、漏焊、焊點(diǎn)不飽滿等情況。

2、3D 視覺實(shí)現(xiàn)全方位無死角檢測：

系統(tǒng)采用 3D 圖像采集方式獲取焊點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能夠全方位、無死角地直觀呈現(xiàn)整塊 PCB 板上焊點(diǎn)的高度、形態(tài)，進(jìn)而精準(zhǔn)判斷其缺陷狀況。

3、識別算法模型智能優(yōu)化，保障高效穩(wěn)定檢測：

維視智造缺陷檢測視覺系統(tǒng)的 AI 算法具備強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力。隨著不斷接觸新的焊點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠持續(xù)優(yōu)化其識別模型，有效提高識別的準(zhǔn)確性和效率。投入運(yùn)行后，在焊點(diǎn)質(zhì)量識別過程中，該系統(tǒng)能夠始終保持高度的穩(wěn)定性和一致性。無論在不同的生產(chǎn)批次，還是不同的生產(chǎn)環(huán)境下，只要焊點(diǎn)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)不變，系統(tǒng)的檢測結(jié)果便不會出現(xiàn)較大波動。這種穩(wěn)定性和一致性對于保證產(chǎn)品質(zhì)量的均勻性極為重要，有助于提升產(chǎn)品的整體可靠性和市場競爭力。

4、小樣本訓(xùn)練，大幅降低部署成本：

鑒于 PCB 板生產(chǎn)具有多批次、小批量的特性，且在生產(chǎn)過程中有多個工藝環(huán)節(jié)均需對焊點(diǎn)進(jìn)行檢測。以往采用機(jī)器視覺方案進(jìn)行焊點(diǎn)檢測時，常面臨建模難、換型難、缺陷樣本難收集等問題。而維視智造 Visionbank AI智能視覺軟件平臺所搭載的 AI 功能，具備行業(yè)領(lǐng)先的小樣本訓(xùn)練、缺陷樣本生成技術(shù)，能夠有效解決生產(chǎn)過程中的小批量、多批次換產(chǎn)難題，讓新品導(dǎo)入和換產(chǎn)變得簡便易行，顯著降低成本。

維視智造視覺檢測系統(tǒng)憑借高效的檢測流程、智能的算法優(yōu)化以及更低的部署成本，從源頭上杜絕了因焊接缺陷導(dǎo)致的返工與浪費(fèi)?；趯φ鎸?shí)生產(chǎn)痛點(diǎn)的深刻理解，維視智造正引領(lǐng)行業(yè)邁向精益生產(chǎn)的新時代，為 PCB 板生產(chǎn)質(zhì)量把控提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。