고출력 LED 캡슐화 검사
LED 캡슐화 공정 중 다양한 결함 식별
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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경
In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동
자동차 조명 애플리케이션에 사용되는 고출력 LED는 기판에 결합된 후 캡슐화(포팅) 공정을 거칩니다. 이 작업은 각 다이에 대한 보호와 방출된 빛을 부드럽게 하는 디퓨젼 필터를 모두 제공합니다. 고속 디스펜스 기계는 에폭시와 형광체의 혼합물로 만든 봉합재로 각 LED 패키지를 채웁니다. 자동 검사는 일관된 품질을 보장하기 위해 분배 후 수행됩니다.
이 공정에서 기포, 균열, 또는 봉합재와 이물질의 과잉, 불충분 또는 누락과 같은 다양한 결함이 발생할 수 있습니다. 특정 허용 오차 내의 작은 결함은 허용되지만, 그 외의 경우에는 해당 제품은 거부되어 수리하거나 폐기해야 합니다. 결함의 다양성과 임계값 수준을 감안할 때, 기존의 규칙 기반 머신 비전 툴에는 이러한 검사 프로세스가 너무 복잡한 것이 됩니다.
Cognex AI 기반 솔루션은 고출력 LED 제조업체가 중요한 캡슐화 결함을 식별하고 분류하는 데 유용합니다. 이 첨단 비전 솔루션은 정상 및 비정상(NG) 결과를 모두 나타내는 일련의 이미지를 사용해 트레이닝되므로 소프트웨어가 허용된 범위에 속하는 이상은 걸러 내고 중요한 결함만 사전에 경고할 수 있습니다. 이 위치 툴은 검사의 관심 영역(ROI)을 식별합니다. ROI가 정의되면 결함 감지 툴이 해당 영역 내의 주요 결함을 식별합니다.
분류 툴이 다양한 결함 유형을 구분합니다. 생산 관리자는 이 정보를 이용해 자신의 LED 완제품의 수익률을 증가할 수 있을 뿐 아니라, 해당 분류 정보를 이용해 생산 관련 문제를 처리 및 해결하여 수익성과 전반적 운영 장비 효율성(OEE)을 증대할 수 있습니다.
