AI支援画像処理

特徴抽出における卓越した成果

AI支援画像処理

画像処理における人工知能の特徴は、利用可能な画像情報に重大なノイズ要因が含まれていても、非常に高い信頼性で特徴を認識できることです。例えば、X線画像に現れる陰影は、従来の手法による自動検査を困難にすることがあります。しかし、AIはこれらを容易に検出することができます。処理された結果は、確立された検査アルゴリズムが検査計画内でさらに処理するために利用できます。

実践における具体的なメリット

用途に応じて、AIを使用することで検査時間を短縮し、初回合格率(FPY)を向上させることができます。人工知能は、複雑な検査戦略の代替にも適しています。これまで手動または半自動の方法のみが最適な結果をもたらしていた場面で、AIは新たなアプローチを提供します。AI支援画像処理のおかげで、これまで解決が困難だった課題にも迅速かつ効果的に取り組むことが可能になります。

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ボイド検出の代表的な例

パワーエレクトロニクス分野などの電子部品では、高温での動作が予想されます。表面実装はんだ付けに隠れたガス混入(ボイド)は、過熱やモジュールの故障につながる可能性があります。これらのボイドの正確な検査と測定は、現在3D X線撮影や断層画像を用いて行われています。人工知能の導入により、2D画像でも同等の結果を得られるようになり、それに伴いサイクルタイムも短縮されるなど、新たな可能性が広がっています。

よく使用されるBGA部品

AI支援画像処理の応用は多岐にわたり、BGA(ボールグリッドアレイ)部品の検査においてもその付加価値がすぐに明らかになります。BGAボールや、そのボール内のボイドの検出は、この先進的な手法でさらに安定した結果を得ることができます。ここでは、pCT(平行平板型キャパシタンス式変位計)技術と人工知能のアプローチを組み合わせることが可能です。

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Viscomの受賞歴のあるチェック技術と、専門家によるグローバルサポートをご活用ください。

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品質管理は、長年エレクトロニクス製造における標準であり、部品組立体の複雑さとそれに伴う基準の増加に伴い、不可欠な工程となっています。検査の精度には、実証されたコンセプトと手法が決定的な役割を果たします。これには、強力なアルゴリズム、再現性の高い3D測定プロセス、高解像度の画像処理が含まれます。これらの基盤技術に加えて、Viscomの検査システムには人工知能を活用した追加ツールを提供しています。
 

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AIを活用した検証

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。
 

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vAI ProVision

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.

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