Dans le traitement d’images, l’intelligence artificielle se distingue par sa capacité à détecter les caractéristiques en toute fiabilité, même si les informations d’image sont gravement perturbées. Les effets d’ombrage présents dans les images, par exemple, peuvent compliquer le contrôle automatique avec des méthodes classiques. Néanmoins, l’IA les détecte parfaitement. Le résultat obtenu est alors à la disposition des algorithmes d’inspection établis pour un traitement ultérieur dans le plan d’inspection.
Avantages concrets dans la pratique
Selon l’application, l’IA permet ici de réduire les temps d’inspection et d’optimiser le taux de produits conformes au premier passage. Elle peut également remplacer une stratégie d’inspection complexe. Là où auparavant seules les méthodes manuelles ou semi-automatiques permettaient d’obtenir un résultat optimal, l’IA offre une autre solution. Il est ainsi possible de s’attaquer à un problème jusqu’alors non résolu grâce au traitement d’images assisté par l’IA.
En ce qui concerne les composants électroniques, par ex. pour l’électronique de puissance, il faut s’attendre à des températures élevées. Dans les soudures de surface, les inclusions de gaz invisibles peuvent provoquer une surchauffe et endommager le sous-ensemble. Aujourd’hui, les clichés radiographiques en 3D et les coupes garantissent une excellente inspection et une mesure exacte de ces vides. Désormais, l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives et permet d’obtenir des résultats équivalents en 2D tout en accélérant la cadence.
Le traitement d’images assisté par l’AI offre de nombreuses applications et une plus-value considérable dans le contrôle de composants BGA. Grâce à cette technologie de pointe, la détection de billes BGA ou de vides dans les billes BGA est en mesure de livrer des résultats encore plus stables, les approches de la pCT et de l’intelligence artificielle pouvant être combinées.
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De rigueur depuis de nombreuses années dans la production électronique, le contrôle qualité est indispensable devant la complexité croissante des sous-ensembles et des critères inhérents. La profondeur d’inspection requiert des concepts et méthodes éprouvés, dont des algorithmes puissants, des procédés de mesure 3D répétitifs et un traitement d’images haute résolution, à partir desquels nous proposons d’autres outils basés sur l’intelligence artificielle pour nos systèmes d’inspection.
Au cours du processus d’assurance qualité automatisé, la différence entre « composant tout juste acceptable » et « composant déjà défectueux » est parfois si minime qu’il faut reclasser les résultats. Avec la vérification assistée par l’IA de Viscom, les sites de production peuvent compter sur l’apprentissage profond. Selon le principe du contrôle à quatre yeux, le résultat de l’intelligence artificielle est comparé à la décision de l’opérateur. En cas d’écart, un message s’affiche invitant à corriger ou à confirmer la saisie. Le taux d’erreurs dû à une estimation erronée est anticipé à ce stade. En passant progressivement à un classement autonome, l’IA peut prendre elle-même des décisions dans des domaines bien précis et réduire ainsi nettement le temps nécessaire.
Meet vAI ProVision, Viscom’s groundbreaking AI-powered inspection software that transforms how 3D AOI inspection programs are created. By embedding advanced artificial intelligence directly into Viscom’s vVision Software, inspection programs can now be automatically generated and optimized in minutes: faster, smarter, and more efficiently than ever before.
