DaoAI nhận diện lỗi hở mối hàn nhìn thấy được bằng mô hình AI huấn luyện sẵn và ảnh 2D. Dùng ngay mô hình được cung cấp, rồi tinh chỉnh bằng một bộ mẫu sản xuất nhỏ khi cần.
Phát hiện hở mối hàn trong ảnh kiểm tra 2D.
Chỉ màu sắc không thể phản ánh đầy đủ chất lượng mối hàn. Phản xạ và biến đổi bề mặt khiến các quy tắc màu cố định khó áp dụng nhất quán.
Giải pháp dựa trên màu truyền thống đánh giá mối hàn theo dải màu định sẵn. Nhưng đổi màu chưa chắc là lỗi, và đúng màu không đảm bảo mối hàn tốt. Điều này có thể gây báo lỗi giả, bỏ sót lỗi hở mối hàn và phải chỉnh ngưỡng nhiều lần.
DaoAI dùng mô hình được huấn luyện trên các lỗi hở mối hàn điển hình để nhận diện đặc trưng thị giác trong ảnh kiểm tra 2D. Kết luận không chỉ dựa vào ngưỡng màu.
Cả hai đều là đầu cực linh kiện chip trong ảnh kiểm tra 2D: một đầu đã hàn vào pad, đầu còn lại chưa hàn. Dải màu đủ rộng để chấp nhận mối hàn bên trái cũng cho qua mối hàn hở bên phải. Đó là giới hạn của kiểm tra dựa trên màu sắc.
Mối hàn hở thiếu kết nối hàn giữa chân hoặc đầu cực linh kiện với pad hàn. DaoAI nhận diện dấu hiệu nhìn thấy được của các lỗi này trong ảnh kiểm tra 2D.
Bắt đầu với mô hình có sẵn. Không cần huấn luyện mô hình mới từ đầu trước lần kiểm tra đầu tiên.
Khi bo mạch hoặc điều kiện quy trình của bạn khác biệt, hãy thu thập một tập mẫu nhỏ đại diện từ dây chuyền và tinh chỉnh mô hình cục bộ cho ứng dụng của bạn.
Quy trình huấn luyện mô hình.
Trao đổi với kỹ sư DaoAI về mẫu mối hàn và yêu cầu kiểm tra của bạn.
Hở mối hàn là một loại lỗi. Phạm vi kiểm tra liệt kê mọi lỗi máy tìm trên bo mạch và vị trí kiểm tra từng lỗi.
