PCB 產線之智慧 AOI 自動光學檢測系統

AI AOI 應用
運用 SUNIX CAN FD 打造反應快速精確的AMR

| 應用挑戰

PCB製造是高度競爭的產業,但對於瑕疵品的接受度又極低。由於精度限制,加上傳統AOI(自動光學檢測)仰賴預先定義的參數,導致誤判良品為缺失的機率太高,造成過殺率過高。而PCB的瑕疵判定極為複雜,從可見缺失到細微差異都可能造成問題;尤其PCB產線的運作速度極快,AI AOI系統執行檢測時必須迅速且正確。導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素。
導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素

| 方案應用

PCB 生產導入 AI AOI 的必要性

整合人工智慧 (AI) 的自動光學檢測 (AOI) 正在改變 PCB 生產製造的品質控管。
◆ AI 可以快速偵測缺失與分類,大幅強化傳統 AOI 的能力。
◆ AI AOI 系統可偵測出人力或傳統 AOI 檢測設備無法發現的細微缺失。
◆ 這種高精度可讓廠商改善產品品質、減少物料損失以及強化整體生產效率。
 

現有痛點:

※ 若以CPU來作推論AI,需採用高階CPU (Core i9/i7)導致系統成本上升,功耗大且效能也不佳
※ 若以GPU來作推論AI,需採用專業級繪圖卡但僅使用到其加速運算功能,而且功耗大與成本高
 

| 方案架構

導入 SUNIX AI 的 AOI 檢測架構

AI AOI 架構
 

| 產品特色

AI 特色
 

 

| 系列產品

SUNIX AI 加速卡系列

SUNIX AI 加速卡系列
 

 


PCB 產線之智慧 AOI 自動光學檢測系統

AI AOI 應用
運用 SUNIX CAN FD 打造反應快速精確的AMR

| 應用挑戰

PCB製造是高度競爭的產業,但對於瑕疵品的接受度又極低。由於精度限制,加上傳統AOI(自動光學檢測)仰賴預先定義的參數,導致誤判良品為缺失的機率太高,造成過殺率過高。而PCB的瑕疵判定極為複雜,從可見缺失到細微差異都可能造成問題;尤其PCB產線的運作速度極快,AI AOI系統執行檢測時必須迅速且正確。導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素。
導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素

| 方案應用

PCB 生產導入 AI AOI 的必要性

整合人工智慧 (AI) 的自動光學檢測 (AOI) 正在改變 PCB 生產製造的品質控管。
◆ AI 可以快速偵測缺失與分類,大幅強化傳統 AOI 的能力。
◆ AI AOI 系統可偵測出人力或傳統 AOI 檢測設備無法發現的細微缺失。
◆ 這種高精度可讓廠商改善產品品質、減少物料損失以及強化整體生產效率。
 

現有痛點:

※ 若以CPU來作推論AI,需採用高階CPU (Core i9/i7)導致系統成本上升,功耗大且效能也不佳
※ 若以GPU來作推論AI,需採用專業級繪圖卡但僅使用到其加速運算功能,而且功耗大與成本高
 

| 方案架構

導入 SUNIX AI 的 AOI 檢測架構

AI AOI 架構
 

| 產品特色

AI 特色
 

 

| 系列產品

SUNIX AI 加速卡系列

SUNIX AI 加速卡系列
 

 


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AI AOI 應用
運用 SUNIX CAN FD 打造反應快速精確的AMR

| 應用挑戰

PCB製造是高度競爭的產業,但對於瑕疵品的接受度又極低。由於精度限制,加上傳統AOI(自動光學檢測)仰賴預先定義的參數,導致誤判良品為缺失的機率太高,造成過殺率過高。而PCB的瑕疵判定極為複雜,從可見缺失到細微差異都可能造成問題;尤其PCB產線的運作速度極快,AI AOI系統執行檢測時必須迅速且正確。導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素。
導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素

| 方案應用

PCB 生產導入 AI AOI 的必要性

整合人工智慧 (AI) 的自動光學檢測 (AOI) 正在改變 PCB 生產製造的品質控管。
◆ AI 可以快速偵測缺失與分類,大幅強化傳統 AOI 的能力。
◆ AI AOI 系統可偵測出人力或傳統 AOI 檢測設備無法發現的細微缺失。
◆ 這種高精度可讓廠商改善產品品質、減少物料損失以及強化整體生產效率。
 

現有痛點:

※ 若以CPU來作推論AI,需採用高階CPU (Core i9/i7)導致系統成本上升,功耗大且效能也不佳
※ 若以GPU來作推論AI,需採用專業級繪圖卡但僅使用到其加速運算功能,而且功耗大與成本高
 

| 方案架構

導入 SUNIX AI 的 AOI 檢測架構

AI AOI 架構
 

| 產品特色

AI 特色
 

 

| 系列產品

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AI AOI 應用
運用 SUNIX CAN FD 打造反應快速精確的AMR

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PCB製造是高度競爭的產業,但對於瑕疵品的接受度又極低。由於精度限制,加上傳統AOI(自動光學檢測)仰賴預先定義的參數,導致誤判良品為缺失的機率太高,造成過殺率過高。而PCB的瑕疵判定極為複雜,從可見缺失到細微差異都可能造成問題;尤其PCB產線的運作速度極快,AI AOI系統執行檢測時必須迅速且正確。導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素。
導入高性價比與低耗能的AI運算能力成為迫切考慮因素

| 方案應用

PCB 生產導入 AI AOI 的必要性

整合人工智慧 (AI) 的自動光學檢測 (AOI) 正在改變 PCB 生產製造的品質控管。
◆ AI 可以快速偵測缺失與分類,大幅強化傳統 AOI 的能力。
◆ AI AOI 系統可偵測出人力或傳統 AOI 檢測設備無法發現的細微缺失。
◆ 這種高精度可讓廠商改善產品品質、減少物料損失以及強化整體生產效率。
 

現有痛點:

※ 若以CPU來作推論AI,需採用高階CPU (Core i9/i7)導致系統成本上升,功耗大且效能也不佳
※ 若以GPU來作推論AI,需採用專業級繪圖卡但僅使用到其加速運算功能,而且功耗大與成本高
 

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