- 我们公司是一个RFID电子标签生产制造企业，随着AI技术的发展，我们将新的技术积极引入生产环节中，以便解决生产环节遇到的问题以及降低用工成本。以下是我们在RFID生产中遇到的问题：芯片绑定中的缺陷产品的检测1.1 芯片绑定流程的介绍（1）点胶该流程采用点胶控制器，通过特定针筒在天线基板上特定位置点上胶水，把天线和芯片粘合在一起，并经过高温固化，电性能检测，最终分切成单排并回收成卷状干标签的生产过程。（2）固晶首先对晶圆中的芯片进行拾取并翻转，然后有拾取头拾取并贴装到天线基板上已点胶的位置，完成对芯片的倒转
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图像检测 RFID 缺陷检测
- 传统的PCB制造商通常使用基于规则的机器视觉算法进行缺陷检测，而由于PCB上大约有2-3个电气元件对比度低，无法从3D摄像头捕获的数据中准确识别，每个PCB在自动目视检查后仍需要技术高超的检查员进行复检。结果发现，AOI筛选的漏判率达70-80%。客户目标我们的客户是一家知名的PCB制造商，在中国和日本拥有三个大型制造中心，该客户计划利用AI技术提高其双列直插式封装（DIP）和SMT生产线的成品率。项目挑战为提高成品率，客户决定采用深度学习CNN，取代现有的基于规则的 AOI方法。平均而言，AI计划从原型
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PCB 机器视觉 缺陷检测
- 缺陷检测在电子制造业中是非常重要的应用。然而，由于存在的缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难对缺陷特征进行完全建模和迁移缺陷特征，致使传统机器视觉算法可重复使用性不是很大，并且需要区分工作条件，这将浪费大量的人力成本。因此，越来越多的工程师开始将深度学习算法引入缺陷检测领域，因为深度学习在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。本文将介绍瑞萨电子深度学习算法在缺陷检测领域的应用，以PCB电路板缺陷检测为例。在这里，我们提出了一种缺陷检测解决方案，使用YOLOv3-tiny深度学习算法。YOLOv3-tiny
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瑞萨 缺陷检测
- 迎 九 （《电子产品世界》编辑，北京 100038） 摘 要：英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士称目前边缘AI主要改善了工业应用中的三个方面，工业AI与其他产业AI的区别在于高实时性，实现工业AI需要有3个前提条件，最后分析了部分企业采用工业AI的案例。 关键词：工业；边缘；AI；可预测维护；缺陷检测 1 边缘AI给工业带来的改变 现在AI技术在工业领域得到了越来越多的推广，表现在3方面。①可预测维护、产品缺陷检测，开始利用AI的技术对数据来进行处理。这种处理所带来的一个最
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201912 工业 边缘 AI 可预测维护 缺陷检测
- 正确认识钕铁硼外观缺陷检测，有利于客观认识这项新型检测技术。设备不是万能的，但是没有设备全靠人工检测是风险极大的，长期来看，机器换人是必然趋势。能检五大类外观缺陷外观缺陷是在钕铁硼生产环节中产生的，例
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钕铁硼 缺陷检测
- 由于寿命长、能耗低等优点被广泛地应用于指示、显示等领域。可靠性、稳定性及高出光率是LED取代现有照明光源必须考虑的因素。封装工艺是影响LED功能作用的主要因素之一，封装工艺关键工序有装架、压焊、封装。由于封
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LED 芯片封装 缺陷检测 方法研究
- LED(Light-emittingdiode)由于寿命长、能耗低等优点被广泛地应用于指示、显示等领域。可靠性、稳定性...
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LED 芯片封装 缺陷检测
- 摘 要：介绍基于SOPC技术的PET瓶缺陷检测系统的软、硬件设计方法。利用SOPC Builder在FPGA芯片EP2C35F6726C上配置的NIOSⅡ软核处理器作为控制核心，在Avalon总线上挂接接口模块和用户自定义逻辑模块，于NIOSⅡ中使用
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SOPC PET 缺陷检测 系统设计
缺陷检测介绍
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