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AI 驱动的图像处理:特征捕捉的输出结果令人瞩目

在图像处理领域,即使现有图像信息表现出严重的干扰因素,人工智能也能十分可靠地识别出各个特征。X 射线图中出现的微妙光影差别常常为使用传统方法进行自动检测带来不小的挑战。然而,AI 技术在此种情况下仍能输出可靠的识别结果。经处理的结果将对接现有的检测算法,以便在检测计划中得到进一步的处理。

实践操作优势的具体表现

根据不同的具体应用,AI 技术能在减少检测时间的同时提高直通率。另外,人工智能也支持复杂检测策略的实施。此前,想获得更优化的检测结果必须借助人工或半自动的方法,而现在, AI 技术的应用为我们提供了许多新思路。凭借 AI 驱动的图像处理,一些在此前无法解决的任务现在能很快完成处理。

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空洞检测的经典示例

利用高温对电子元件(如在工业电子领域)进行加工是十分普遍的。在进行表面焊接时,隐藏的气泡可能会导致组件过热并引发故障。现在,借助 3D X 射线拍摄和层析图像,我们能对空洞进行前所未有的精准检测和测量。人工智能技术的介入为我们开创了全新的可能性,既能确保获得与 2D 检测一致的结果,又能极大程度地节省处理耗时。

流行的 BGA 组件

AI 驱动的图像处理技术具有丰富多样的应用性,在观察 BGA 组件方面也展现出巨大优势。使用此种先进的检测方式,在识别 BGA 焊球或 BGA 焊球空洞方面能获得更为稳定的输出结果。在此,还可将 pCT 方法与人工智能技术结合应用。

最佳应用的路线规划

训练有素的操作人员可在操作软件中设置相应的 AI 模型作为检测计划的中间步骤。接下来,可以对输入的图片进行处理,采集特征并将结果传递给后续流程步骤。AI 技术拓展了检测深度,为检测提供了除现有 2D 和 3D 方法之外的另一个强有力的可靠支柱。

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