在快节奏的电子制造领域确保产品包装前的质量至关重要。需要以高精度高效地检测印刷电路板 PCB 上的损坏或缺失部件但人工检验方法难以满足生产需求常常忽视小缺陷。挑战1. 检测小型异常人工检查员发现持续识别 PCB 上的微小缺陷非常困难。2. 大批量生产需要快速且可扩展的检查以匹配生产周期。3. 劳动密集型工序依赖人工检测不仅增加了成本还会导致检测结果不一致。解决方案与关键技术TM AI Cobot 的自动化解决方案集成了先进的成像和 AI 分类技术。1. 成像与检测手持眼镜 EIH 相机实现了精确定位外部相机则实现了多点视觉检查从多个角度进行图像捕捉确保每个部件的准确性。使用 AI 模型分析图像将零件分类为通过 OK 或不通过 NG )。2. 人工智能模型训练利用分类人工智能对系统进行了70张图像40张OK ,30张NG 的数据集训练。培训时间缩短至仅15分钟便于快速适应生产需求的变化。3. 自动化工作流程OK产品自动被引导到下一站。不良品识别后协作机器人机械臂会将缺陷部件选出至专门的循环区域进行后续加工。结果在 AOI Edge 上计算然后传输给机器人机器人执行决策以确保生产流程顺畅。应用场景包装前检测缺失或损坏的零件通过早期发现小异常来确保产品质量优点1提升精度检测准确率达到99.99%。误报和过度杀伤率降至低于1%确保了可靠性。2. 提高效率自动化提高了检验速度并减少了50的人力需求。高速检测与生产周期时间无缝衔接。