高出力LEDカプセル化検査

LEDカプセル化プロセス中にさまざまな欠陥を識別

適切な量の保護樹脂が存在することを確認するために検査されるトレイ上のLED

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自動車用照明用途で使用される高出力LEDは、基板に接合された後でカプセル化(ポッティング)プロセスを通過します。この工程は、各ダイを保護し、放出される光を和らげる拡散フィルタを提供します。高速ディスペンサは、各LEDパッケージにエポキシ樹脂と蛍光体を混合して作られた封止材を充填します。自動検査は、品質の一貫性を確認するために、ディスペンス後に実施されます。

このプロセスでは、気泡、クラック、封止材の過剰使用、不足、欠如、異物混入など、さまざまな欠陥が発生する可能性があります。特定の許容値内の小さな欠陥は合格となりますが、欠陥が許容値を超える場合は不合格となり、修理または廃棄が必要になります。欠陥の種類としきい値が多様であることから、この検査プロセスは従来のルールベースのマシンビジョンツールでは非常に複雑です。

コグネックスのAIベースのソリューションは、高出力LEDメーカーがカプセル化の欠陥を特定して分類するのに役立ちます。この高度な画像処理ソリューションには、良品と不具合品(NG)の両方の結果を示す数多くの画像が登録されています。そのため、ソフトウェアで許容範囲内の異常を取り除き、重大な欠陥のみにフラグを立てます。位置検索ツールは、検査の対象領域(ROI)を特定します。ROIが定義されると、欠陥検出ツールが対象領域内の重大な欠陥を特定します。

分類ツールはさまざまな欠陥の種類を区分します。この情報を使用して、生産マネージャはLED完成品の歩留まりを高めることができます。また、分類情報を使用して生産課題に対応し、解決できるため、収益性と運用設備総合効率(OEE)が高まります。

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