はんだ未接合検出はんだ未接合を検出。2D AIで。

DaoAIは、事前学習済みAIモデルと2D画像で、外観から確認できるはんだ未接合を検出。付属モデルをそのまま使用でき、必要に応じて少量の生産サンプルで追加学習できます。

2D検査画像でのはんだオープン検出。

色のしきい値だけではない。

はんだ接合部は色だけでは判断できません。反射や表面状態のばらつきにより、固定の色判定ルールでは安定した判定が困難になります。

従来の色ベースの方式は、設定した色範囲ではんだ接合部を判定します。しかし、色の変化は必ずしも不良を意味せず、色の一致も良好な接合を保証しません。その結果、過検出やはんだ未接合の見逃し、しきい値の再調整が発生します。

DaoAIは、代表的なはんだ未接合を学習したモデルで、2D検査画像の外観パターンを認識します。色のしきい値だけに頼らず判定します。

どちらも2D検査画像に映るチップ部品の端子です。一方はパッドにはんだ付けされ、もう一方は未接合です。左の接合部を合格とするまで色範囲を広げると、右の未接合部も合格になります。これが色ベース検査の限界です。

DaoAIモデル

はんだ接合のオープン不良は、部品のリードや端子とパッドがはんだで接続されていない状態です。DaoAIは2D検査画像から、こうした不良の外観上の兆候を検出します。

すぐに使用可能。

付属モデルですぐに始められます。初回検査の前に、新しいモデルをゼロから学習する必要はありません。

貴社の基板に適応。

基板や工程条件が異なる場合は、自社ラインから少量の代表サンプルを収集し、用途に合わせてモデルをローカルで微調整します。

モデル学習フロー。

はんだ接合サンプルや検査要件について、DaoAIのエンジニアにご相談ください。

検出の次の項目検査範囲 →

はんだオープンは欠陥の一種です。「検査範囲」では、装置が基板上で検出するすべての欠陥と、各欠陥の検査箇所を確認できます。