發布日期：2022-04-26 點擊率：123
過去五十年，中國臺灣地區的PCB產業以其供應鏈完整集中，品質優良及兩岸布局完整為優勢，從2010年起就在全球PCB市場占據30%的市場份額。近年來，得益于高端手機的推陳出新，2017年整體PCB產業鏈的兩岸產值已突破300億美金，突破歷史新高。PCB產業為中國臺灣地區最具競爭力的產業之一，而自動光學檢測（AOI）設備是提升PCB產能及產品良率的關鍵設備。AOI設備可部署于生產線的中站，在不影響產能的前提下檢查半成品，因此成為PCB制造過程中比重較高的必要投資，約占總投資額的15%。
AOI設備的檢測流程是先利用AOI 光學掃描待檢的PCB，獲取清晰影像，然后經過電腦圖像處理技術檢查出PCB 上是否有短路、多銅及少銅、斷路、缺口、毛刺、銅渣、缺件、偏斜等瑕疵。因為外觀瑕疵的種類非常廣泛，所以較一般電子零部件的瑕疵檢測困難許多。
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目前AOI 檢測面臨過度篩檢(OVERKILL)的現象。在極高的PCB良品率的要求下，AOI 設備的參數設定非常嚴格，也因此AOI 檢測設備容易因過于敏感而出現過篩現象。經統計PCB 過篩率高達70%，即NG 產品中其實有70%的成品是合格的。目前多采取人工進行第二次篩選，將實際合格的PCB 再度送回產線。
來自中國臺灣地區的碁仕科技(G4 Technology Co., Ltd) 主要致力于提供機器視覺和自動光學檢測(AOI) 領域的成像解決方案，并向企業成功應用機器視覺技術提供服務，在生產製程中嚴格控管品質，不僅可提升產品良率確保運作效能，亦可有效降低生產檢測成本。
近日，碁仕科技推出AI 瑕疵檢測系統演示，該系統透過Allied Vision Manta G-032C 專業工業相機和Fujifilm 五百萬畫素高解析鏡頭的取像，搭配最新的AI 深度學習算法 (Deep learning algorithm)的SuaKIT AI 視覺檢測軟件，能實現PCB 即時檢測并標注PCB 瑕疵。
SUALAB的深度學習技術采用人工智能神經網絡學習PCB圖像，相較于傳統視覺技術，該瑕疵檢測系統可以分析複雜的影像，大幅提升自動化視覺檢測的影像判讀能力和準確度，并可將瑕疵進行自動分類。根據圖像的復雜程度，深度學習算法初期需要的圖像數據有所不同，一般提供50-100張即可。這意味著即使是針對每個客戶公司不同的瑕疵標準，該系統也能夠靈活應對。
碁仕科技的AI瑕疵檢測系統中配備的Manta G-032C相機是一款分辨率為(656 x 492) 30萬像素的高品質工業相機，其80 fps的速度可以滿足正常需求，一般經過15分鐘時間就可建立對應神經網絡模型。在實際的生產線上，每秒鐘可實時處理所采集的80張圖像。
“我們為此款PCB檢測演示應用選擇Manta相機主要是考慮到實時檢測環境下的高速要求，這需要我們以較小的圖片尺寸快速的傳遞圖像，而該款相機擁有較快的幀率，可完全滿足檢測的速度需求?！?碁仕科技總經理Ken Chou強調。“此外，Allied Vision品牌相機的德國品質和穩定性使得其成為AI檢測算法的最佳匹配。事實上，根據應用的不同，幾乎所有的Allied Vision系列相機均可做為PCB系統檢測的理想選擇。例如，如果客戶對檢測的成像質量要求很高的情況下，也可使用Allied Vision的高分辨率相機系列，例如Prosilica GT。”
Allied Vision的Manta系列相機是用途最為廣泛的千兆網相機系列。這款相機提供眾多模塊化選擇，包括彎頭和板級版本，使得相機可與幾乎任何應用整合。Manta 先進的功能集合，包括多相機同步、用戶指令和以太網觸發功能，可簡化多相機應用的設置，減少整體布線工作并降低成本。
