电路板焊点AI视觉检测

电路板孔的可焊性差会引起焊接缺陷，影响电路中元件的参数，导致元件和多层板中导线的导通不稳定，导致整个电路功能失效。所谓可焊性，是指熔化的焊料在金属表面的润湿性，即焊料所在的金属表面形成相对均匀、连续、光滑的粘附膜。视觉检测是电路板焊点检测工作非常重要的一部分，对精度、效率、速度等方面都有很高的要求。

电路板焊点AI视觉检测是利用基于机器视觉技术的视觉检测自动化设备对电路板焊点进行高速、高效、高精度的全方位精准缺陷质检。电路板焊点AI视觉检测首先会通过高清高速摄像头获取电路板焊点图像，对图像进行去噪、增强、二值化等处理，然后通过对电路板焊点图像的识别分析，并与电路板焊点参考模板比对，快速而准确地发现印刷电路板的焊点缺陷，并将识别结果存档报告。

在电路板焊点的缺陷检测中，传统式机器视觉系统不能满足其缺陷的检出需求，而根据“传统机器视觉+深度学习”的电路板焊点AI视觉检测系统就能做到极致针对电路板焊点缺陷的高品质质检。电路板焊点AI视觉检测和传统机器视觉系统相比，搭配深度学习技术的机器视觉系统的使用是根据实例而非根据标准的方法去解决电路板焊点检测难点。深度学习运用神经网络，根据大量标注的图像示例开展信息收集后，会自动开展对缺陷的分析，区分电路板焊点和缺陷焊点之间的差别，可以建立新的缺陷类型并对新的缺陷进行检出。

AI视觉检测除了应用于电路板焊点，还可以应用于大部分工业的检测工作。虚数科技致力于制造业工厂缺陷检测，让制造业第一步数字化升级从视觉缺陷检测开始。其搭建的DLIA工业深度学习开发平台，可应用于农业与食品加工、汽车制造、电子与半导体、医疗保健、制药业、金属零件、机械制造、产品包装、钢铁和金属、安防监控、Al视觉检测、大型工业设施、室内定位与AR导航等各个行业领域，深受市场喜爱，这是智能工厂的雏形，也是未来工厂的选择。