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10 年
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波溶接後 AOI 底部SMT機器 ALPHA Z5100
主要な利点
AIアルゴリズム,ミニマリストプログラミング
1広範囲にわたる半導体産業における画像欠陥検出と分類の成功経験と深層学習ネットワークを組み合わせ,溶接点の形状変化に対応できる巨大なPCBA欠陥データを訓練することでit can automatically identify devices/solder positions and defect types and solve the problems of complex traditional AOI operation long debugging time higt miscalculation and poor consistennel operation.
改定された欠陥分類
1.The ledaing in-depth learning target detection model can solve the problem of only OK/NG rough classification in traditional algorithms by accurately locating defect locations and accurately classifying defects手動的な再判断の効果を極小に達成し,工場が人材を節約するのを助けます
AIモデル 独立した学習の進化
1.Zhonghui's self-developed in-depth learning training platform can regularly collect production line production data so that AI model can continuously learn incremen-tally so that the equipment can always maintain high detection and low misjudgment工場の正常な生産を維持する
効率的なデータ資産システム
1.優れた大量データ技術能力により,AOI機械データも活用できます.この基盤に基づいて,デフォルト分析,プロセス,品質分析,その他のフォローアップアプリケーションを拡張できます.,工場を持続可能な方法で 手作業の質を向上させる.