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DaoAI AOI PCBA

检测智能体
 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

传统AOI软件三大痛点


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手动设置参数,耗时长

许多AOI软件虽支持自动找框功能,但仍需手动为每一个元器件设定检测参数,过程耗时且繁琐

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传统算法检测,易误判

传统算法依赖颜色与灰度值进行判定,然而在光线条件变化时容易产生误判,不仅影响检测稳定性,也增加了生产流程中的不确定性

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依托缺陷数据,优化难

深度学习依赖缺陷数据训练,并需要专业工程师进行设置,模型无法持续优化或随产线调整

三大关注亮点

智能画框+自动生成检测参数

10分钟快速建模

无需工程师花大量时间进行元器件画框与参数设定,透过智能编程工具,AI自动完成元器件画框并自动生成最佳检测参数,让建模过程大幅简化,操作人员只需简单操作,就能快速建立检测模型。

迭代算法

实时重训更新模型,与产线共同进化

当检测结果出现误判时,能随时调整参数,快速更新模型,让检测准确率不断优化。或可随时加入新数据集,这意味着AI能随着产线环境、原材料变化甚至产品迭代而持续进化,真正成「越用越准」的智能检测助手。

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"真"AI智能检测

AI 提取特征,精准判断缺陷

传统AOI多依靠颜色、灰度值等特征的比对来进行判断,AI AOI则不同,它能自动提出判断特征,学会像专家一样分辨「有缺陷」与「无缺陷」。这种方式更贴近人类检验员的直觉判断,能大幅提升检测的准确性由普遍的百分之90%提升至99%,遇到瑕疵种类复杂、缺陷形态多变的应用场景也能有好的表现。

AI AOI

软件价值与效益

传统AOI容易受限于规则式算法,对边界案例判断不精准。通过AI辅助判断,能有效减少误报与漏检。

AI 可针对AOI的 “灰区缺陷” 进行二次判断,补足传统AOI先天缺陷。

针对原有AOI报错内容进行覆判,降低人工介入,节省人力成本。

传统AOI需要大量规则编写与参数调试,开发周期长、成本高。AI 可直接抓拍正向样本快速建模,缩短导入时间,减少人力投入。

用户无需更换现有AOI设备,同时AI能够提升现有AOI设备过杀率过高或者漏检的情况。

AOI设备制造商除硬件销售外,还可增加软件授权、订阅服务或数据训练增值服务,为制造商开辟持续性的营收来源。

 

PCBA检测案例

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检测与自动编程项目

本体
极性
IC引脚
文字
电容器
电阻器

多层片式电感器

铝电解电容

钽电容

排阻

功率电感

LED

SOT/SOD

SOIC/SOP/TSOP/TSSOP/MSOP

QFP
QFN

TO-263/TO-252

差异化优势

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