AI menganalisis data inspeksi papan dari flying checker dan mendeteksi cacat laten yang sulit ditemukan
Batas Sistem Inspeksi Optik Papan Sirkuit dan Pengujian Listrik Papan Sirkuit
Meskipun sistem ini dapat mendeteksi kerusakan sirkuit, sistem inspeksi optik otomatis (AOI) tidak dapat menjamin konduktivitas listrik atau pengujian di dalam lubang tembus. Selain itu, rangkaian pengujian yang lengkap dan lengkap harus mencakup pengujian pada lapisan dalam individu.
Meskipun sistem wahana terbang dapat menguji kapasitor dan nilai resistansi pada jaring secara elektrik, terdapat cacat yang tidak terdeteksi dalam rentang yang ditentukan oleh nilai ambang batas yang ditentukan pengguna.
Process Analyzer Pro UA1801 menggunakan kemampuan “pembelajaran tanpa guru” berbasis AI untuk mengidentifikasi singularitas dalam rentang nilai ambang batas dalam data uji wahana terbang, sehingga memungkinkannya mendeteksi cacat laten.
Contoh Deteksi 1: Anomali lubang tembus
Analisis gambar sinar-X lubang tembus dari satu papan yang terdeteksi anomali dan papan lainnya yang tidak ditemukan anomali menunjukkan perbedaan ketebalan dan volume.
Contoh Deteksi 2: Tapering dari Pola Lapisan Dalam
Analisis gambar sinar-X dari pola internal dari satu papan yang terdapat anomali dan papan lainnya yang tidak ditemukan anomali menunjukkan adanya pola yang meruncing.
Deteksi Cacat Tiruan
Pembelajaran berbasis AI dan deteksi distribusi nilai resistensi mampu mendeteksi cacat “gigitan tikus” yang dibuat secara artifisial serta goresan di bagian dalam lubang tembus.
Deteksi Perubahan Nilai Resistansi Berbasis AI yang Disebabkan oleh Cacat
