การทดสอบการยอมรับ AOI ของพื้นผิวเซรามิก: ตัวอย่าง ข้อบกพร่อง และรายงาน

พื้นผิวเซรามิก เช่น อะลูมิเนียมไนไตรด์ (AlN) และอลูมินา (Al2O3) มีบทบาทสำคัญในการใช้งานที่มีกำลังสูง ความถี่สูง และอุณหภูมิสูงมาก คุณจะพบว่าพวกเขาขับเคลื่อนโมดูลพลังงาน EV และการสื่อสาร RF ที่ล้ำสมัย ซึ่งการจัดการระบายความร้อนยังคงไม่สามารถต่อรองได้อย่างเคร่งครัด อย่างไรก็ตาม ปัญหาการควบคุมคุณภาพที่สำคัญทำให้เกิดภัยพิบัติแก่อุตสาหกรรม โปรโตคอลการตรวจสอบด้วยแสงมาตรฐาน FR-4 ล้มเหลวอย่างน่าสังเวชกับเซรามิกขั้นสูงเหล่านี้ การสะท้อนพื้นผิวสูง ความเปรียบต่างของการเคลือบโลหะต่ำ และความเปราะบางของวัสดุที่เป็นเอกลักษณ์ทำให้เครื่องตรวจสอบทั่วไปมองไม่เห็นได้ง่าย การใช้อุปกรณ์มาตรฐานย่อมนำไปสู่ข้อบกพร่องที่เป็นอันตรายหรือการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดจำนวนมากอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

คู่มือนี้สร้างกรอบงานที่เป็นมาตรฐานและอิงหลักฐานสำหรับการประเมินความสามารถของอุปกรณ์ AOI และผู้จำหน่าย เราจะช่วยคุณตรวจสอบความสามารถของเครื่องจักรอย่างละเอียด ก่อนที่คุณจะยอมรับค่าใช้จ่ายด้านทุนจำนวนมากหรือข้อตกลงการจ้างบุคคลภายนอกระยะยาว คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดโครงสร้างชุดการทดสอบที่เข้มงวด กำหนดการจัดหมวดหมู่ข้อบกพร่องที่ชัดเจน และวิเคราะห์รายงานการยอมรับขั้นสุดท้าย

ประเด็นสำคัญ

• พื้นผิวเซรามิกต้องใช้แสงแบบหลายมุมหรือแบบโคแอกเชียลแบบพิเศษ เนื่องจากมีแสงจ้าบนพื้นผิวที่รุนแรงและคอนทราสต์ของโลหะต่ำ

• กระบวนการตรวจสอบตัวอย่าง AOI ที่เข้มงวดจะต้องรวมบอร์ด 'ที่รู้จัก-ดี' ไว้อย่างสมดุล และไลบรารีข้อบกพร่อง 'ที่รู้จัก-ไม่ดี' ที่ครอบคลุม

• รายงานการยอมรับจะต้องระบุปริมาณการแลกเปลี่ยนระหว่าง Escape Rate (ผลลบลวง) และอัตราการโทรลวง (ผลบวกลวง) อย่างชัดเจน โดยใช้ตัวชี้วัด Gage R&R ที่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม

กรณีทางการเงินและเทคนิคสำหรับเกณฑ์การยอมรับเฉพาะทาง

การใช้โปรโตคอลการทดสอบการยอมรับเฉพาะทางเป็นมากกว่าการปฏิบัติตามข้อกำหนดขั้นพื้นฐาน เราต้องจัดการกับลักษณะภัยพิบัติของความล้มเหลวในสนาม ข้อบกพร่องระดับจุลภาคในเซรามิก Direct Bonded Copper (DBC) หรือ Direct Plated Copper (DPC) ส่งผลต่อการนำความร้อนอย่างมาก หากโมดูลพลังงานอินเวอร์เตอร์ EV มีช่องว่างขนาดเล็กในการเคลือบโลหะของพื้นผิว ความร้อนจะไม่สามารถระบายออกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในที่สุดโมดูลจะทำลายตัวเองภายใต้โหลดสูงสุด การป้องกันการหลบหนีจากสนามที่มีค่าใช้จ่ายสูงเหล่านี้จำเป็นต้องใช้อุปกรณ์พิเศษที่ปรับแต่งให้เหมาะกับคุณสมบัติทางกายภาพที่แตกต่างกันของเซรามิก

ความเป็นจริงเชิงแสงกำหนดวิธีการตรวจสอบที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงเมื่อเปรียบเทียบกับบอร์ดออร์แกนิกแบบดั้งเดิม แผงวงจรพิมพ์มาตรฐาน FR-4 มักจะมีหน้ากากประสานแบบด้าน พวกมันให้ความเปรียบต่างสูงกับรอยทองแดง พื้นผิวเซรามิกขาดความเปรียบต่างที่สะดวกนี้ พื้นผิวอลูมินาและอะลูมิเนียมไนไตรด์เปลือยสร้างแสงสะท้อนที่รุนแรงและการสะท้อนแสงแบบ Specular ภายใต้ไฟวงแหวน LED มาตรฐาน กล้องมาตรฐานตีความแสงจ้าที่รุนแรงนี้ผิดว่าเป็นการบริดจ์กางเกงขาสั้นหรือทองแดงภายนอก

การใช้กฎการตรวจสอบ PCB มาตรฐานกับเซรามิกที่มีการสะท้อนแสงสูงจะกระตุ้นให้เกิดความล้าในการโทรที่ผิดพลาดอย่างมากในทันที อัลกอริธึมตามกฎมาตรฐานจะทำเครื่องหมายข้อบกพร่องเชิงจินตภาพหลายร้อยรายการต่อแผง ผู้ประกอบการจะต้องตรวจสอบสถานที่ที่ถูกตั้งค่าสถานะทุกแห่งด้วยตนเอง การตรวจสอบผลบวกลวงที่ไม่มีที่สิ้นสุดทำให้ผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์หมดแรงอย่างรวดเร็ว พวกเขากลายเป็นคนขาดความรู้สึกและอนุมัติข้อบกพร่องด้านการทำงานที่แท้จริงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้เพียงเพื่อเคลียร์งานที่ค้างอยู่ การสร้างเกณฑ์การยอมรับเฉพาะทางจะหยุดวงจรที่เป็นอันตรายนี้โดยการพิสูจน์ว่าเครื่องสามารถแยกความแตกต่างระหว่างแสงจ้าที่ไม่เป็นอันตรายและข้อบกพร่องที่เกิดขึ้นจริงได้

การดำเนินการโปรโตคอลการตรวจสอบตัวอย่าง AOI ที่เข้มงวด

การเลือกตัวอย่างการทดสอบที่เหมาะสมช่วยรับประกันความสมบูรณ์ของการประเมินของคุณ มีความน่าเชื่อถือ การตรวจสอบความถูกต้องของตัวอย่าง AOI ต้องใช้แผงที่ได้รับการดูแลจัดการอย่างระมัดระวังซึ่งแสดงถึงความแปรปรวนการผลิตตามปกติ ไม่ใช่แค่ 'กระดานสีทอง' แผงที่สมบูรณ์แบบไม่ได้บอกอะไรคุณเกี่ยวกับความพร้อมในการผลิตที่แท้จริงของเครื่องจักร คุณต้องรวบรวมวัสดุพิมพ์ที่มีการเปลี่ยนสีแบบปกติต่อชุด การแปรผันของเกรนเล็กน้อย และความแตกต่างของความหนาของการเคลือบโลหะที่อนุญาต

หากต้องการจำกัดการตรวจจับการทดสอบความเครียดอย่างแม่นยำ คุณต้องสร้างไลบรารีข้อบกพร่อง 'ที่รู้จัก-ไม่ดี' ที่ครอบคลุม อย่าพึ่งพาการจำลองซอฟต์แวร์ทางทฤษฎีโดยสิ้นเชิง คุณต้องมีข้อบกพร่องทางกายภาพของ Edge-Case จัดหาหรือผลิตแผงที่มีการแตกหักของเส้นผม การเกิดออกซิเดชันของทองแดงเล็กน้อย และชิปที่ขอบด้วยกล้องจุลทรรศน์ เราขอแนะนำให้ทำตามลำดับที่เข้มงวดเมื่อรันการประเมิน:

1. ประกอบแผงการผลิตมาตรฐานจำนวน 50 แผงที่แสดงการเคลื่อนตัวของกระบวนการตามปกติ

2. รวมแผงที่มีข้อบกพร่องโดยเจตนาจำนวน 20 แผงจากไลบรารีที่ทราบว่าไม่ดีของคุณ

3. จัดทำแผนที่พิกัดที่แน่นอนของข้อบกพร่องที่ทราบทั้งหมดก่อนที่จะใส่เข้าไปในเครื่อง

4. รันชุดผสมที่สมบูรณ์ผ่านเครื่องโดยสุ่มสี่สุ่มห้า

สุดท้ายนี้ ให้สร้างพื้นฐานที่ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมเสมอ บังคับให้ผู้จำหน่ายสแกนชุดตัวอย่างแบบผสมของคุณหลายครั้งโดยใช้อัลกอริธึมเซรามิกเริ่มต้นที่แกะกล่อง บันทึกข้อมูลพื้นฐานนี้ก่อนที่จะอนุญาตให้วิศวกรปรับแต่งการตั้งค่าแสงหรือปรับเกณฑ์ความไว การเปรียบเทียบพื้นฐานที่ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับแต่งขั้นสุดท้ายเผยให้เห็นว่าผลิตภัณฑ์เฉพาะของคุณจะต้องใช้วิศวกรรมแบบกำหนดเองมากน้อยเพียงใดในการก้าวไปข้างหน้า

การกำหนดอนุกรมวิธานข้อบกพร่องสำหรับการทดสอบการยอมรับ AOI ของพื้นผิวเซรามิก

เกณฑ์การผ่าน/ไม่ผ่านที่ชัดเจนช่วยป้องกันข้อโต้แย้งที่มีค่าใช้จ่ายสูงระหว่างการออกจากระบบในขั้นสุดท้าย การจัดทำเอกสารความคลาดเคลื่อนที่แน่นอนสำหรับ การทดสอบการยอมรับ AOI ของพื้นผิวเซรามิก จะปรับสัญญาของผู้ขายให้สอดคล้องกับความเป็นจริงในการผลิตของคุณโดยตรง คุณไม่สามารถยอมรับคำสัญญาที่คลุมเครือเกี่ยวกับการตรวจจับข้อบกพร่องได้ ความผิดปกติทุกอย่างจะต้องจัดอยู่ในหมวดหมู่ที่กำหนดไว้อย่างเคร่งครัด

ข้อบกพร่องระดับวัสดุพิมพ์ต้องใช้ตัวชี้วัดที่เฉพาะเจาะจงสูง เซรามิกมีความเปราะอย่างฉาวโฉ่ การทำโปรไฟล์ด้วยเลเซอร์และกระบวนการซิงกูเลชันมักทำให้เกิดการบิ่นของขอบด้วยกล้องจุลทรรศน์ คุณต้องกำหนดจำนวนไมครอนที่แน่นอนของการกะเทาะที่ยังยอมรับได้ก่อนที่แผงจะล้มเหลว นอกจากนี้ ระบบจะต้องตรวจจับการแตกร้าวระดับไมโครของโครงสร้างโดยไม่ทำให้ขอบเขตของเกรนเซรามิกธรรมชาติเป็นรอยขีดข่วน การปนเปื้อนบนพื้นผิวจะต้องส่งสัญญาณเตือน แต่จุดน้ำที่ไม่เป็นอันตรายอาจยังยอมรับได้

ข้อบกพร่องด้านโลหะและวงจรยังต้องมีเกณฑ์ที่เข้มงวดอีกด้วย การเชื่อมต่อระหว่างกันที่มีความหนาแน่นสูงบนเซรามิกมักใช้ความกว้างของเส้น/ช่องว่างที่ละเอียด เครื่องจักรจะต้องวัดการลอกของทองแดง การแกะสลักเกิน และการเชื่อมกางเกงขาสั้นอย่างแม่นยำ การใช้งาน RF ความถี่สูงไม่สามารถทนต่อการคอลงเล็กน้อยได้ เนื่องจากมีการเปลี่ยนอิมพีแดนซ์ คุณต้องกำหนดเกณฑ์ความคลาดเคลื่อนทางกายภาพเหล่านี้สำหรับระบบการมองเห็นอย่างชัดเจน

การจัดการกับความคลุมเครือยังคงเป็นส่วนที่ยากที่สุดของคำจำกัดความอนุกรมวิธาน คุณต้องแยกความผิดปกติด้านความงามที่ไม่เป็นอันตรายออกจากข้อบกพร่องด้านการทำงานที่แท้จริง การเปลี่ยนสีทองแดงเล็กน้อยอาจดูน่าเกลียดแต่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ อย่างไรก็ตาม การเกิดออกซิเดชันอย่างรุนแรงจะช่วยป้องกันการเชื่อมต่อสายไฟที่ปลายน้ำอย่างเหมาะสม อนุกรมวิธานของคุณจะต้องกำหนดอย่างชัดเจนว่าอัลกอริทึมจัดการกับความแตกต่างทางภาพที่คลุมเครือเหล่านี้อย่างไร

การจัดหมวดหมู่ข้อบกพร่องที่เป็นมาตรฐานสำหรับการตรวจสอบทางเทคนิค

การประเมินความสามารถด้านฮาร์ดแวร์ AOI และอัลกอริทึม

ข้อมูลจำเพาะของฮาร์ดแวร์จะกำหนดประสิทธิภาพการตรวจสอบวัสดุขั้นสูงโดยตรง สถาปัตยกรรมการส่องสว่างทำหน้าที่เป็นส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่สำคัญที่สุด วงแหวน LED จากบนลงล่างมาตรฐานใช้งานไม่ได้กับอลูมินามันวาว การเอาชนะการสะท้อนแบบสเปกตรัมที่รุนแรงนั้นจำเป็นต้องมีการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่มีความเชี่ยวชาญสูง เมื่อประเมินเครื่องจักร ให้มองหาความสามารถในการส่องสว่างเฉพาะเหล่านี้:

• แสงโคแอกเชียล: ฉายแสงในแนวตั้งฉากกับพื้นผิวอย่างสมบูรณ์แบบ ขจัดเงาและเน้นพื้นผิวสะท้อนแสงแบบเรียบ

• LED หลายสเปกตรัม: ใช้ความยาวคลื่นที่แตกต่างกัน (แดง เขียว น้ำเงิน UV) เพื่อเน้นชั้นวัสดุที่แตกต่างกัน เช่น เซรามิก VS ชุบทอง

• โดมหลายมุมที่ตั้งโปรแกรมได้: กระจายแสงจากมุมต่ำต่างๆ เพื่อระบุข้อบกพร่องที่เพิ่มขึ้น การลอกของทองแดง และรอยขีดข่วนบนพื้นผิวเล็กน้อย

ข้อกำหนดของกล้องและความละเอียดต้องตรงกับกฎการออกแบบเฉพาะของคุณ ความละเอียดพิกเซลมาตรฐาน 15 ไมครอนไม่สามารถตรวจสอบวงจรเซรามิก RF ระยะพิทช์ละเอียดได้อย่างเพียงพอ หากกระบวนการผลิตของคุณใช้ความกว้างของเส้น/พื้นที่ต่ำกว่า 20 ไมครอน คุณจะต้องมีความสามารถด้านความละเอียดออปติคอลที่ต่ำกว่าไมครอน กล้องสแกนเส้นความละเอียดสูงที่รวมกับเลนส์เทเลเซนตริกป้องกันการบิดเบือนของภาพที่ขอบแผง ทำให้มั่นใจในความแม่นยำในการวัดที่สม่ำเสมอ

คุณต้องประเมิน AI และการอ้างสิทธิ์ในการบูรณาการการเรียนรู้เชิงลึกอย่างรอบคอบ ผู้ขายหลายรายใช้ AI เป็นคำศัพท์ทางการตลาด อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้เชิงลึกที่แท้จริงได้เปลี่ยนแปลงการตรวจสอบเซรามิกอย่างลึกซึ้ง อัลกอริธึมที่อิงกฎที่เข้มงวดพยายามตีความความแปรผันของเกรนเซรามิกตามธรรมชาติ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่เก่งในการจำแนกรูปแบบภาพที่คลุมเครือเหล่านี้ พวกเขาระงับการโทรที่ผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการเรียนรู้ความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างเส้นเกรนตามธรรมชาติที่ไม่เป็นอันตรายและรอยแตกขนาดเล็กที่เป็นหายนะ

ความเสี่ยงในการดำเนินการมาพร้อมกับความสามารถ AI ขั้นสูงเหล่านี้ การเรียนรู้เชิงลึกทำให้เกิดเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก หากคุณใช้สายการผลิตที่มีปริมาณน้อยและผสมสูง คุณอาจสร้างตัวอย่างที่มีข้อบกพร่องไม่เพียงพอที่จะฝึก AI อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ การประมวลผล AI จำนวนมากยังช่วยเพิ่มเวลาการวิเคราะห์ภาพได้อย่างมาก คุณต้องแน่ใจว่าฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ออนบอร์ดสามารถรองรับโหลดอัลกอริธึมได้โดยไม่ทำให้เกิดปัญหาคอขวด

การจัดโครงสร้างและการวิเคราะห์รายงานการยอมรับขั้นสุดท้าย

รายงานการยอมรับขั้นสุดท้ายทำหน้าที่เป็นหลักฐานยืนยันความน่าเชื่อถือของเครื่องจักรขั้นสูงสุด อย่ายอมรับอีเมลสรุปง่ายๆ 'ผ่าน/ไม่ผ่าน' คุณต้องมีการศึกษา Gage R&R (ความสามารถในการทำซ้ำและการทำซ้ำ) ที่ครอบคลุม Gage R&R ให้การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ของความเสถียรของระบบ ความสามารถในการทำซ้ำช่วยยืนยันว่าเครื่องให้ผลลัพธ์เดียวกันทุกประการเมื่อสแกนแผงเซรามิกเดียวกันสิบครั้งติดต่อกัน ความสามารถในการทำซ้ำช่วยยืนยันว่าผลลัพธ์ยังคงสม่ำเสมอ แม้ว่าผู้ปฏิบัติงานต่างกันจะโหลดแผงข้ามกะที่ต่างกันก็ตาม

คุณต้องบันทึกเมทริกซ์ผลบวกลวงกับเมทริกซ์ลบลวงอย่างโปร่งใส ระบบการตรวจสอบทุกระบบทำให้เกิดการประนีประนอม หากคุณปรับเกณฑ์ให้เข้มงวดขึ้นเพื่อดักจับรอยแตกขนาดเล็กทุกจุด (ลดผลลบลวง) คุณจะระบุอนุภาคฝุ่นที่ไม่เป็นอันตรายมากขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ (เพิ่มผลบวกลวง) รายงานจะต้องลงจุดเปอร์เซ็นต์การแลกเปลี่ยนที่แน่นอนนี้ หมายเหตุ: ผู้ขายอ้างว่าการหลบหนี 0% และการเรียกเท็จ 0% สำหรับเซรามิกที่ซับซ้อนนั้นไม่น่าจะเป็นไปได้ทางสถิติ ต้องการดูข้อมูลดิบที่สนับสนุนการเรียกร้องของพวกเขา

การตรวจสอบรอบเวลายังคงมีความสำคัญอย่างมาก เครื่องจักรที่สามารถตรวจจับข้อบกพร่องได้ 100% แต่ใช้เวลาห้านาทีในการสแกนแผงเดียวไม่มีคุณค่าในการผลิตจำนวนมาก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ตรงตามเป้าหมายหน่วยต่อชั่วโมง (UPH) ที่คุณต้องการ โดยไม่สูญเสียความแม่นยำในการตรวจจับพื้นฐาน ในระหว่างการทดสอบ ให้เดินเครื่องด้วยความเร็วสูงสุด และตรวจสอบว่าอัตราการหลบหนีไม่ได้เพิ่มขึ้นอย่างผิดปกติเนื่องจากการเบลอของกล้องหรือความล่าช้าในการประมวลผล

สุดท้าย ตรวจสอบความสามารถในการติดตามข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ การผลิตอัจฉริยะสมัยใหม่ต้องการการไหลของข้อมูลที่ราบรื่น ตรวจสอบว่าระบบสามารถส่งออกภาพข้อบกพร่องที่มีความละเอียดสูงได้ทันที ต้องประสานงานข้อมูล Bounding Box และประสานงานแผนที่เข้ากับ MES (Manufacturing Execution System) หรือแพลตฟอร์ม ERP ที่มีอยู่ของคุณได้อย่างราบรื่น การบูรณาการที่เชื่อถือได้ช่วยให้กลไกควบคุมกระบวนการทางสถิติ (SPC) ดาวน์สตรีมสามารถระบุแนวโน้มผลผลิตติดลบก่อนที่จะบานปลายไปสู่เหตุการณ์เศษซากขนาดใหญ่

บทสรุป

ตรรกะการคัดเลือกขั้นสุดท้ายของคุณควรอาศัยหลักฐานเชิงประจักษ์ทั้งหมด ห้ามซื้อหรือจ้างอุปกรณ์ตรวจสอบเซรามิกที่ใช้แผ่นข้อมูลจำเพาะเคลือบเงาเพียงอย่างเดียว เซรามิกส์นำเสนอความท้าทายด้านการมองเห็นที่ไม่เหมือนใครซึ่งอัลกอริธึม PCB มาตรฐานไม่สามารถเอาชนะได้ ด้วยการใช้ชุดการทดสอบที่มีโครงสร้าง การจัดหมวดหมู่ข้อบกพร่องที่เข้มงวด และการวัด Gage R&R ที่เข้มงวด คุณจะปกป้องสายการผลิตของคุณจากการหลบหนีจากภัยพิบัติในสนามและความเหนื่อยล้าของผู้ปฏิบัติงาน

ขั้นตอนต่อไปของคุณคือการเรียกร้องให้มีการสาธิตสดและบันทึกไว้ บังคับให้ผู้จำหน่ายใช้ตัวอย่างพื้นผิวเซรามิกเฉพาะของคุณ ซึ่งรวมถึงบอร์ดที่ดีและมีข้อบกพร่องที่ขอบเคส ไม่อนุญาตให้พวกเขาทดสอบโดยใช้แผงสาธิตที่ปรับให้เหมาะสมล่วงหน้าของตนเอง กำหนดให้พวกเขาจัดเตรียมรายงานทางสถิติที่ครอบคลุมเพื่อพิสูจน์ว่าระบบของพวกเขาสามารถตอบสนองเป้าหมาย UPH ที่คุณต้องการได้ ขณะเดียวกันก็รักษาอัตราการโทรที่ผิดพลาดที่ยอมรับได้

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: การตรวจสอบด้วยเอ็กซเรย์สามารถแทนที่ AOI สำหรับพื้นผิวเซรามิกได้หรือไม่

ตอบ: ไม่ จำเป็นต้องใช้เครื่องเอ็กซเรย์ (AXI) ในการค้นหาช่องว่างที่ซ่อนอยู่ในข้อต่อบัดกรีหรือผ่านการเติม อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบด้วยแสงยังคงบังคับใช้อย่างเคร่งครัดสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องที่พื้นผิวด้วยความเร็วสูง การระบุรอยขีดข่วน และการวัดร่องรอย เทคโนโลยีทั้งสองนั้นเสริมกันและไม่สามารถใช้แทนกันได้

ถาม: อัตราการโทรเท็จที่ยอมรับได้สำหรับ AOI เซรามิกคือเท่าใด

ตอบ: แม้ว่าจะขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของผลิตภัณฑ์เป็นอย่างมาก แต่ระบบที่ได้รับการปรับแต่งมาอย่างดีซึ่งใช้การเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับเซรามิกนั้น มักจะมุ่งเป้าไปที่การโทรที่ผิดพลาดน้อยกว่า 3-5% การตั้งค่าเริ่มต้นอาจเริ่มต้นให้สูงขึ้นมากจนกว่าอัลกอริทึมจะเรียนรู้ผลต่างการผลิตเฉพาะของคุณ

ถาม: ขั้นตอนการตรวจสอบ AOI มาตรฐานควรใช้เวลานานเท่าใด

ตอบ: โดยทั่วไปแล้ว ขั้นตอนการตรวจสอบความถูกต้องที่เหมาะสมจะใช้เวลาประมาณ 2 ถึง 4 สัปดาห์ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของการจัดอนุกรมวิธานข้อบกพร่องและข้อกำหนดการฝึกอบรม AI ซึ่งช่วยให้มีเวลาเพียงพอสำหรับการทดสอบซ้ำ การรันตัวอย่างจริง และการปรับอัลกอริทึมที่จำเป็น