Künstliche Intelligenz zeichnet sich in der Bildverarbeitung dadurch aus, dass sie Merkmale selbst dann sehr zuverlässig erkennt, wenn die vorliegenden Bildinformationen gravierende Störfaktoren aufweisen. In Röntgenbildern auftretende Abschattungen etwa können die automatische Prüfung mit klassischen Methoden erschweren. Die KI schafft es aber, diese souverän zu detektieren. Das verarbeitete Ergebnis steht dann den etablierten Prüfalgorithmen zur weiteren Verarbeitung im Prüfplan zur Verfügung.
Mit Hilfe von KI lassen sich hier je nach Anwendungsfall Inspektionszeiten reduzieren und der FPY steigern. Künstliche Intelligenz ist auch dazu geeignet, eine komplexe Prüfstrategie zu ersetzen. Wo vorher nur manuelle oder semi-automatische Methoden zu einem optimalen Ergebnis führten, bietet die KI einen alternativen Ansatz. So lässt sich schnell auch eine bisher ungelöste Aufgabe dank KI-gestützter Bildverarbeitung erfolgreich angehen.
Bei elektronischen Komponenten, z. B. aus dem Bereich der Leistungselektronik, ist mit hohen Temperaturen zu rechnen. In Flächenlötungen können versteckte Gaseinschlüsse zu Überhitzung und Ausfall der Baugruppe führen. Die einwandfreie Inspektion und Vermessung dieser Voids gelingt heute mit Hilfe von 3D-Röntgenaufnahmen und Schichtbildern. Mit dem Einzug künstlicher Intelligenz eröffnen sich nun neue Möglichkeiten, in 2D und mit entsprechender Taktzeiteinsparung gleichwertige Ergebnisse zu erzielen.
Die Anwendungen der KI-gestützten Bildverarbeitung sind vielfältig und auch bei der Betrachtung von BGA-Bauteilen wird der Mehrwert sehr schnell ersichtlich. Das Detektieren von BGA-Balls oder auch Voids in den BGA-Balls kann mit dieser fortschrittlichen Methode noch stabilere Ergebnisse liefern. Hierbei lassen sich Ansätze der pCT sowie der künstlichen Intelligenz miteinander kombinieren.
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Die Qualitätskontrolle ist seit vielen Jahren ein Standard in der Elektronikfertigung und wird mit zunehmender Komplexität der Baugruppen und daraus resultierenden Kriterien ein unerlässlicher Prozessschritt. Für die Prüftiefe entscheidend sind bewährte Konzepte und Methoden. Dazu gehören starke Algorithmen, wiederholgenaue 3D-Messverfahren und hochauflösende Bildverarbeitung.
Ein besonderer Vorteil von künstlicher Intelligenz liegt in der attributiven Bewertung von Sachverhalten, was bislang der menschlichen Denkweise vorbehalten war. Für die Qualitätskontrolle elektronischer Baugruppen bedeutet das z. B., dass Bauteile mit innovativen Ansätzen als Ganzes betrachtet werden können. Zugleich liefern etablierte Algorithmen und Messverfahren in diesem Zusammenhang nach wie vor zuverlässige Ergebnisse und werden in der täglichen Praxis auch beim Einsatz von vAI unumstritten beibehalten.
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