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电容电感AI质检解决方案

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发布时间:2022-08-29 17:53:58 浏览: 0 评论 : 责任编辑: 创始人

  电容和电感,是电子产品电路板中最常见的基础元件,也是支撑电脑、手机、空调等各种电子设备正常工作的关键要素。目前,智能设备升级迭代节奏的提升,电子元器件的需求也愈加旺盛。以手机为例,一部 5G 手机中的电感则超过170颗;电容约1000个,比 4G 手机增加30%。电容、电感数量的增多,意味着所需元件尺寸的缩小。在电容、电感制造过程中,面对这些种类繁多、尺寸“迷你”的元件,想要通过传统的人工测检来发现瑕疵,不仅容易漏检、误检,质检效率也十分有限。

 

电容电感


AI 技术尤其是深度学习的不断发展,为电子元件瑕疵检测开拓了新路径。基于产业级深度学习开源开放平台百度飞桨发出一套高检出率、高速的电子元器件外观瑕疵检测系统,大大降低研发和质检成本,同时,瑕疵检测率提升到99.98%以上,助力工业自主智造把好“质量关”。

 

电容电感外观缺陷类型多,例如划痕、崩缺、裂纹、脏污等,每种瑕疵的深浅、大小和位置都不确定,想要精准识别出尺寸极小的元件上各种类型的瑕疵难上加难,漏检、误检率较高。电容电感元件如果没有通过质检关,意味着自主制造缺失了关键的最后一环。以汽车的电感为例,如果将外壳带有裂纹瑕疵的电感安装到汽车上,汽车行驶过程中产生的震动会导致电感裂痕扩大甚至破碎,可能会导致安全事故。电容、电感的质检主要依赖人工目检与传统视觉检测方案。“对电感外壳裂纹、尤其是暗纹这类瑕疵的检测,由于裂纹处颜色和壳体背景颜色几无差别,传统视觉检测系统基本无法区分;而人工目检方式很难实现高效检测。”

 

目检


基于飞桨开发搭建起 Tensor Vision 外观缺陷 AI 质检整体解决方案,并一一攻克了三大技术难题:首先是对大量数据的高效标注,少量人工标注后即可快速实现自动标注,实现95%以上的检出率;面对不同项目快速精准选择合适的模型,飞桨丰富实用的模型库让选型“有据可循”,更加轻松高效;最后,模型部署这 AI 落地“最后一公里”的难题上,调用飞桨推理模块实现了十分稳定的效果。

 电感缺陷检测

  基于飞桨打造的 Tensor Vision 使电容电感元件检出率从80%提高至99.97%,大大提升了产品检测效率和精度;同时,整体模型开发投入相较于传统方式的成本降低了90%以上,而应用落地之后使得质检成本也降低了超70%。这次尝试,不仅实现了中国电子元器件外观检测方案的深度创新,同时,也为我国电感电容制造龙头企业在国际市场上加强产品竞争力,实现了更有力的智能化质量把关。数字化、智能化转型发展是我国制造业发展的必由之路,AI 与传统产业的深度融合将助力我国自主智造迈出更加坚实的步伐。


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