Détection des défauts sur les cartes de circuit imprimé LED

Détectez les erreurs de fabrication des composants électroniques complexes

Défauts détectés sur une carte de circuit imprimé

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L’efficacité énergétique et la polyvalence des diodes électroluminescentes (LED) sont à l’origine de leur utilisation croissante dans les secteurs automobile, médical et des produits de consommation. Les LED sont contrôlées par des cartes de circuit imprimé. Ces cartes sont complexes et comprennent de nombreux composants serrés dans un espace restreint.

Le grand nombre de composants et de connexions implique qu’un large éventail de défauts est susceptible de survenir. Si des défauts sont manqués, les pièces défectueuses risquent de se retrouver dans les ensembles finaux et d’entraîner une diminution des performances ou une défaillance prématurée du produit.

L’arrière-plan complexe que constitue la carte, les nombreux composants de petite taille et le large éventail de défauts potentiels rendent l’inspection visuelle automatisée des cartes de circuit imprimé difficile pour la vision industrielle classique.

Cognex Deep Learning est conçu pour effectuer simultanément et de façon fiable plusieurs inspections complexes des soudures sur les cartes. Il s’entraîne sur un ensemble d’images de cartes de circuit imprimé qui ont été testées de façon rigoureuse par d’autres moyens et marquées comme exemptes de défauts. Le Deep Learning peut ensuite différencier les cartes conformes et défectueuses à de nombreux niveaux. L’outil de détection des défauts détecte les soudures ouvertes, les ponts de soudure, les composants manquants, les composants mal alignés et d’autres erreurs subtiles, dont beaucoup sont invisibles pour l’inspection manuelle, et les met en évidence sur l’image en vue de leur traitement.

S’il y a un changement dans la conception des cartes ou si le critère d’acceptabilité change pour une raison quelconque, l’outil de détection des défauts peut être rapidement réentraîné sur un nouvel ensemble de cartes désignées comme conformes, sans aucune programmation.

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