AI 驱动的图像处理

特征捕捉的输出结果令人瞩目

AI 驱动的图像处理

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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vAI GTC

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。

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为您的制造流程匹配合适的检查方案

受益于 Viscom 屡获殊荣的检查技术以及我们的全球专家技术支持。

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长久以来,质量控制一直是电子制造行业的把关标准,而伴随着组件复杂程度不断增进、检测标准随之持续提升,质量管理也越来越成为工艺流程中必不可少的一环。久经考验的方案和方法是深度全面的检测得以实施的关键保障,其中特别包括了算法、可精准重复的 3D 测量方法以及高分辨率的图像处理等方面。在这些基础上,我们还为我们的检测系统配备了人工智能辅助工具。

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AI 驱动的验证流程

在自动化质量保证流程中,“刚刚达到合格标准”的组件和“尚存缺陷”的组件之间,其差异有时几乎微乎其微,以至于有必要对检测结果进行重新分类。遇到这种情况,Viscom 提供的 AI 驱动的验证流程可凭借其强大的“深度学习”功能为生产工厂创造优势。基于四眼原则(Four Eyes Principle),人工智能得出的验证结果将于操作者的结论进行比对。比对结果不一致时,将发送更正或确认输入的提示消息,以此避免因错误判断而导致的吞入。在预定义领域,作为平滑向自主分类过渡的一种手段,AI 还可完全独立地进行判断,极大程度上节省了时间成本。

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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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