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焊点缺陷检测解决方案
随着电子产品的精细化和自动化发展,电子产品的焊点质量的好坏,深切影响着产品成品的质量与效率,对于焊点的缺陷检测也成为了电子制造行业亟需解决的问题。

客户面临的问题

Problems

精度要求要求高

检测结果尺寸与人工显微镜检测尺寸误差值不得超过0.01mm。

检测背景复杂

金属表面存在反光与过暗,背景干扰大等问题,导致良品一致性较差。

缺陷种类繁多

焊点缺陷种类繁多,缺陷细小,单类缺陷样本少,极大增加检测难度。

人工检测效率低

传统人工检测方法存在费时、漏检率高、效率低下等问题。

方案介绍

An Introduction

帝视科技运用深度学习与领先的光学成像方案,对标注缺陷数据进行深度学习模型训练,学习虚焊、焊点小、焊卷、焊炸等缺陷特征进行提取,预设多种检测算法,对各类缺陷进行识别标注,针对产线定制多场景光学方案,生成满足产线检测需求的学习模型,快速定位出产品缺陷及缺陷严重程度,有效提高产品过检率及产品质量改善,赋能产业智能化升级。

方案咨询
核心优势
CORE ADVANTAGES
核心视觉算法
01
自主研发多项机器视觉检测算法,对形态、纹理等缺陷特征进行提取与学习,可识别18+项缺陷种类,测准确度提高20%。
小样本学习
02
仅100个学习样本,通过寻找样本中的典型样例,循环对结果进行纠偏,最终检测准确率99.99%(10万个样品 不良品2个),误差小于0.01mm。
先进的光学方案
03
面向产线的生产环境、光照环境、成像场景,定制个性化光学成像与光学镜头解决方案。
减少人工成本
04
每条产线减少2+人工,完全替代了人工检测,有效提升产品质量与检测效率。
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应用场景
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