La IA analiza los datos de inspección de la placa del comprobador volador y detecta defectos latentes que son difíciles de encontrar
Límites de los sistemas de inspección óptica de placas de circuitos y pruebas eléctricas de placas de circuitos
Aunque pueden detectar defectos en los circuitos, los sistemas de inspección óptica automática (AOI) no pueden garantizar la conductividad eléctrica ni realizar pruebas en el interior de los orificios pasantes. Además, un régimen de pruebas completo debe incluir pruebas de capas internas individuales.
Si bien los sistemas de sonda volante pueden probar eléctricamente condensadores y valores de resistencia en redes, hay defectos que no se detectan dentro del rango definido por los valores umbral especificados por el usuario.
El Process Analyzer Pro UA1801 utiliza la capacidad de “aprendizaje sin profesor” basada en IA para identificar singularidades dentro de rangos de valores umbral en datos de pruebas de sondas voladoras, lo que le permite detectar defectos latentes.
Ejemplo de detección 1: Anomalía de orificio pasante
Un análisis de imágenes de rayos X de los orificios pasantes de una placa en la que se detectó una anomalía y otra en la que no se encontraron anomalías reveló diferencias en espesor y volumen.
Ejemplo de detección 2: disminución de un patrón de capa interna
Un análisis de imágenes de rayos X de patrones internos de una placa en la que se encontró una anomalía y otra en la que no se encontraron anomalías reveló que el patrón se estrechaba.
Detección de defectos imitados
El aprendizaje basado en inteligencia artificial y la detección de distribuciones de valores de resistencia pudieron detectar un defecto de "mordedura de ratón" creado artificialmente, así como un rasguño en el interior de un orificio pasante.
Detección basada en IA de cambios en el valor de la resistencia causados por defectos
