エレクトロニクス

MLCC 検査

過剰判断を減らし MLCC の自動検査率を向上

MLCC Inspection

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積層セラミックコンデンサ (MLCC) は、集積回路基板に接続するための金属端子が付いたコンデンサを積み重ねたブロックで構成されています。MLCC は、割れ、気泡、欠け、汚染、終端コーティング不良など、製造において様々な欠陥が生じます。コンデンサは、重要なエネルギーを格納するため、欠陥が生じると、欠陥のある MLCC のみでなく、隣接するコンポーネントや集積回路基板も損傷する可能性があります。

MLCC は小さく、大量に使われます。また、外観と場所が異なる小さな欠陥が幅広い範囲で発生する可能性があります。さらに、従来のマシンビジョンの機能を妨げる光沢のある表面が使われています。

そのため、手動検査が重要な役割を果たします。自動光学検査 (AOI) マシンは、すべてのコンデンサの 6 面すべてを検査し、その後で検査官がコンデンサの統計的サンプリングとして 1 面を検査します。しかし、AOI マシンは誤判断率が高く、手動検査は時間がかかり過ぎて現実的ではありません。プロセス全体の費用が高く、処理が遅く、エラーが発生しやすく、プロセスの改善に役立つ有用なデータは生成されません。

製品見積り

コグネックスは、MLCC 検査専用に外観の光学検査 (COI) マシンを構築しました。これは、独自の照明環境とディープラーニングビジョンツールの両方を組み合わせています。まず、MLCC 検査用にカスタマイズされた照明モジュールは、無関係な表面のばらつきを最小限に排除し、コンデンサ本体と端子の両方で見落としやすい欠陥を検出します。

MLCC が AOI マシンによって検査された後、COI マシンが検査して、誤検出の数と良品の取り出し数を減らします。このマシンは、手動点検に比べ、速度、精度、データ処理の点で優れています。

コグネックスのディープラーニング分類ツールは、正常な MLCC と欠陥のある MLCC の両方でラベル付けされた画像が登録されています。分類ツールは、幅広い可能性で欠陥を分類するのみでなく、正常な状態も幅広く学習します。登録が完了すると、すべての MLCC 部品をスキャンし、許容範囲外に対してフラグを立てたり、以前に欠陥としてフラグが立てられた良好な部品を特定することができます。

分類された欠陥は、上流のプロセス制御に使用され、下流の欠陥を最小限に抑えることができます。

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