Inspecciones en productos electrónicos con visión basada en Deep Learning
Con tecnologías de visión basada en Deep Learning y visión 3D podemos construir y realizar multitud de inspecciones en productos electrónicos como: semiconductores, placas de circuitos impresos, hardware electrónico y dispositivos de consumo.
Gracias a la automatización y concretamente a la visión artificial, se pueden llegar a los niveles y velocidad de producción actuales en componentes, circuitos integrados y dispositivos electrónicos.
A continuación, comentamos varias aplicaciones sobre inspecciones en productos, componentes y dispositivos electrónicos:
Detección de defectos
La apariencia también es crucial en la electrónica de consumo premium, en ocasiones pueden encontrarse rayones, hendiduras u otros defectos superficiales estéticos que restarían valor al producto, aunque funcionen perfectamente. Por ello es necesario realizar controles de calidad e inspecciones en productos electrónicos.
La variabilidad de defectos y ubicación de estos dificulta las inspecciones en productos electrónicos con visión artificial convencional, por esta razón es recomendable utilizar visión artificial basada en Deep Learning o aprendizaje profundo para detectarlos, e incluso clasificar los posibles defectos, de forma fiable.
La visión artificial Deep Learning o Aprendizaje profundo puede identificar el defecto estético más pequeño y en cualquier componente que forme el producto, realizando una inspecciones en productos electrónicos de lo más fiable. La herramienta del sistema llamada Analyse se entrena con una selección de imágenes sin defectos, de tal manera que cualquier anomalía la identifique como tal, asegurando que pasen a la siguiente etapa de producción solo aquellos que sean aceptables.
Verificación de ensamblaje
Debes asegurar un correcto ensamblaje de todas las piezas y componentes y verificarlas con inspecciones en productos electrónicos. Con visión artificial basada en Deep Learning o aprendizaje profundo podrás hacerlo. El proceso de ensamblaje de las placas de circuito impreso tiene una alineación compleja, un cordón de soldadura de adhesivo y multitud de conexiones de componentes pequeños que no deben tener ningún defecto y que deben estar correctamente ensamblados en la placa para su correcto funcionamiento
Gracias a la visión Deep Learning ya se están realizando múltiples inspecciones complejas en productos electrónicos como por ejemplo en la soldadura de placas. Se entrenan un conjunto de imágenes para una gama de PCB que se han probado exhaustivamente por otros medios y se ha confirmado que no tienen defectos. La visión Deep Learning puede distinguir las placas buenas de los malas en una gran cantidad de dimensiones. La herramienta de detección de defectos identificará soldaduras abiertas, soldaduras en puente, componentes faltantes, componentes desalineados y otros errores sutiles, muchos de ellos invisibles incluso para la inspección manual y el sistema los resaltará en la imagen para su posterior procesamiento.
La herramienta Locate del sistema de visión artificial basado en Deep Learning detectará la presencia y correcta ubicación de los LEDs, microprocesadores y analizará que todos los dispositivos de montaje estén presentes y bien ubicados, antes de que las placas de circuito impreso se ensamblen, se envíen a clientes con errores que puedan afectar al rendimiento y su vida útil.
Clasificación de defectos y componentes
Con la tecnología de visión Deep Learning, además de poder realizar inspecciones en productos electrónicos, también podrás clasificar la tipología de los defectos, en este caso se debe entrenar el sistema con la herramienta classify, nombrando los diferentes tipos de anomalías y clasificándolos según el tipo de error para su posterior clasificación en la inspección. Con lo que podrás localizar y clasificar el defecto, obteniendo una información más completa que le ayudará a analizar dónde se producen estos defectos y porqué.
De la misma forma también es posible clasificar las piezas y componentes, de esta forma en la verificación de ensamblaje podrás ver si está presente y si la pieza es la correcta, ya que existen multitud de conectores muy parecidos.
Lectura OCR
La gran mayoría de chip ensamblados en una placa de circuito impreso están marcados con unos caracteres alfanuméricos que se utilizan para rastrearlos durante el proceso de producción. Estas lecturas no son sencillas deben hacerse en superficies reflectantes, caracteres deformados, sesgados y o mal grabados. Con visión artificial basada en Deep Learning leer este tipo de caracteres y hacer inspecciones en productos electrónicos es fácil, ahorra tiempo durante el entrenamiento y el desarrollo al reducir el etiquetado leyendo con éxito en situaciones muy desafiantes.
En el el próximo vídeo de nuestro Canal de YouTube verás más posibilidades que la visión artificial, basada en Deep Learning, puede ofrecer en el sector electrónico para realizar inspecciones en productos electrónicos, controles de calidad, lectura de códigos y OCR, etc.
En este enlace podrás saber más sobre visión Deep Learning.
