フィードバック学習教えるほど、より賢くなります。
作業者からのフィードバックはすべて重要です。過検出や不良を報告し、許容範囲と要注意箇所をAIに学習させましょう。
フィードバックを提供すると、AIがそこから学習します。
OKまたはNGと判定
部品をOKまたはNGと判定してください。フィードバックは同じグループ内の他の部品にも適用できます。
AIの学習対象を選択
学習を有効にすると、このフィードバックがモデル更新に反映されます。無効のままなら、学習には使わず記録のみ行います。
AIを更新
AI更新を実行し、選択したフィードバックから学習して検査パラメータを自動調整。
再検査
基板を再検査し、更新された結果を確認。
同じ部品番号、異なるサプライヤー。
同じ品番でも、仕入先によって本体形状やマーキングが異なる場合があります。許容できる違いをOKにすると、AIが学習し、部品グループ全体で認識できるようになります。
ロット間でのマーキングの字体や本体色の違いは、必ずしも不良ではありません。フィードバックからAIが許容できるばらつきを学習し、リード浮き、はんだブリッジ、部品欠落は引き続き検査対象とします。
更新時も手動設定は変更されません。
設定はそのまま保持
更新は、お客様が設定した内容を維持して行われます。
手動設定が優先されます
設定と更新内容が競合する場合は、お客様の設定を保持します。
生産ラインを最優先に
更新はラインの都合に合わせます。ラインを更新待ちにはしません。
更新を元に戻す
意図した結果でない場合は、元に戻せます。
他の選択肢との違い。
同じ誤検出に、3通りの対応。
必ず寄せられる四つの質問。
何回報告すれば、その部品の過検出が止まるか？
検査項目や部品の外観の違いによります。更新に十分なデータが製品ごとに集まると、装置が通知します。
過検出を報告するとプログラムは変わりますか？
いいえ。報告は事例を追加するだけです。権限を持つ担当者が更新を実行するとプログラムが変更され、元に戻すこともできます。
再学習中はラインが止まりますか？
いいえ。更新がラインを待つので、ラインが更新を待つことはありません。
更新でエンジニアが設定したしきい値は上書きされますか？
いいえ。手動で設定した内容は装置が保持します。
過検出の修正を見る
お客様の基板を使った、エンジニアによる30分のライブデモ。過検出を報告し、AI更新を実行後、基板を再検査して結果を確認できます。
さらに細かく制御したい場合は、個別のしきい値から各部品の検査ツールまで、自分で設定を調整できます。