AI支援画像処理 - 特徴抽出における卓越した成果

自動化された品質保証プロセスでは、「許容範囲内にある部品」と「すでに欠陥のある部品」との差が非常に小さく、結果の再分類が必要になることがあります。ViscomのAI支援検証により、生産現場はディープラーニングの利点を活用することができます。
ダブルチェック方式に基づき、AIの結果はオペレーターの判断と比較されます。両者の判断が一致しない場合、入力を修正または確認するメッセージが表示されます。これにより、誤った判断による見落としを早い段階で防ぐことができます。自律的な分類への段階的な移行において、AIはあらかじめ定義された領域で独自に判断を下すことができるため、処理時間が大幅に短縮されます。

既存の検査アルゴリズムが限界に達した場合、例えば熱的接合部、バッテリーセルの陽極と陰極、ワイヤーボンディングの経路におけるボイド（微小な空隙）を迅速かつ正確に特定する際に、AIは説得力のある利点を提供します。AIは、強いノイズ要因を含む画像情報に対しても、完璧にセグメント化された結果を提供します。これにより、実際の欠陥検出の信頼性がさらに向上し、初回合格率（First Pass Yield）をさらに改善することができます。安定したAIモデルは事前に学習され、検査計画に直接実装されます。