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//案例 | 利用AI缺陷檢測系統提高PCB質量

案例 | 利用AI缺陷檢測系統提高PCB質量

客戶目標我們的客戶是一家知名的PCB制造商,在中國和日本擁有三個大型制造中心,該客戶計劃利用AI技術提高其雙列直插式封裝(DIP)和SMT生產線的成品率。
項目挑戰
為提高成品率,客戶決定采用深度學習CNN,取代現有的基于規則的 AOI方法。平均而言,AI計劃從原型階段到投入生產需要7.3個月。基于AI的端到端缺陷檢測解決方案需要可靠、強大的AI系統,同時要求其高精度多缺陷檢測軟件配備AI算法。此外,由于客戶尋求持續的精度改進,因此需要在生產線上進行AI模型再訓練。

研華解決方案

研華科技提供AI+AOI服務,可配合研華AIR-030 AGX OrinAI系統(用于推理)、強大的AIR-520 4UAI工作站完美運行。該工作站通過了NVIDIA認證,配有2個RTX A5000(用于邊緣再訓練)。研華AIR-030由NVIDIA AGX Orin提供支持,其高計算能力可支持執行視覺和推理任務,包括圖像增強、缺陷識別和實時檢測等。緊湊的AI 系統配備豐富的I/O接口,包括用于運動控制和傳感器的CANBUS和COM,用于CCD攝像機的PoE擴展,以及用于數據傳輸的LAN。我們將所捕獲的3D圖像發送到AIR-030進行推理,AIR-520則安裝在生產線上進行AI模型再訓練。

現場復雜的實時AI訓練在AIR-520上實現,通過其AMD EPYC 7000 Zen3處理器和兩張NVIDIA RTX顯卡在本地執行。研華AIR-520支持高達45TB的存儲空間,因此所有用于AI模型訓練的圖像數據都可以存儲在本地,以確保機密數據安全無虞。它還提供2個10GbE和2個2.5 GbE,用于海量數據傳輸。最后,內置1200W電源也便于進行設備集成在AIR-030和AIR-520上運行的精確AI模型。

在研發的早期階段,從生產線收集AOI數據,并利用生成式對抗網絡(GAN)框架來接近生成式AI,所生成額外缺陷圖像用于訓練。通過這種方法,實現了具有卓越性能的基礎模型的構建。研華還提供了針對特定生產線的定制微調模型,因地制宜地解決問題。與其它使用通用模型的AOI AI解決方案相比,定制模型更能滿足客戶需求。

隨著AI模型的運行,數據被選擇性地用于通過MLOps 重新訓練模型,并隨時間推移優化其性能。這一過程大大提高了模型識別產品缺陷的準確性。在實施研華 AI+AOI服務后,一次通過率(FPY)從74%提高到99%,復檢操作員工作量減少了96%。逃逸率可以降低到<100 ppm,從而顯著降低遺漏缺陷的風險。

方案優勢

  • 強大邊緣推理系統,定制特定I/O;
  • 邊緣AI工作站:BMC服務器級可管理性、機器學習用雙顯卡;
  • 與ISV合作伙伴共同加速應用部署。

項目成果

  • 降低漏判率達99%
  • 減少人工復檢工作量達92%
  • 提高成品率達95%
2024-03-18T15:07:41+08:00
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