Leiterplatten­inspektion und Fehler­erkennung

 

Herausforderung

Inspektionen um Fehler in der Leiterplattenbestückung und an Lötstellen zu finden werden heute noch manuell von einem Arbeiter vor Ort durchgeführt.

Um diesen Prozess zu vereinfachen und die Fehlerquote zu reduzieren wurde elunic beauftragt ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System zu entwickeln, das selbstständig Fehler erkennt.

Mehr zum Showcase

 

Ziele

  • Anomalie-Erkennung und -Klassifikation in der Leitplattenproduktion.
  • Dashboard mit Leitplatteninspektor und Ergebnisauswertung.

 

Lösung

  • Implementierung und Roll-Out eines A.I.-basierten Leiterplatteninspektors.
  • Generierung von Bilddaten zum trainieren des Machine Learning Algorithmus.
  • Nutzung von Automated Optical Inspection (AOI).

 

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Nutzen

  • Automatisierte Inspektion und Fehlererkennung in der Leiterplattenproduktion.

 

Daten

  • Bilderkennung
  • Positionsverifikation
  • Datenabgleich

 

Technologien

  • AI.SEE
  • AWS IoT Core
  • AWS Kinesis
  • TensorFlow

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