Una empresa de fabricación de memoria utiliza relleno bajo las esquinas de los circuitos integrados para adherir el paquete al sustrato. Era necesario determinar la presencia o ausencia de relleno y comprobar que no había demasiado ni demasiado poco. Se buscaba una solución que midiera la longitud del relleno en la esquina y la comparara con las especificaciones. Los métodos convencionales de inspección de relleno en esquinas, como el reconocimiento de regiones, presentan el problema de la carencia de precisión del nivel de grises en este uso.

¿Sabe cómo llegamos a esta conclusión? Describimos el uso de un sistema AOI (SQ3000™ con & MRS de PRUEBAS E INSPECCIÓN de Nordson) y un algoritmo de aprendizaje profundo asociado para inspeccionar el relleno en esquinas en el caso del ensamblado de dispositivos electrónicos. Los resultado confirmaron un rendimiento excelente para detectar la presencia o ausencia de relleno en esquinas y para medir su longitud. El sistema se entrenó fácilmente y se ejecuta en un PC estándar. La integración del algoritmo de aprendizaje profundo en software de sistemas estándar permitiría que los ingenieros de fábricas entrenen redes que, después, se podrían ejecutar localmente para las tareas de inspección. Se están analizando muchos más posibles usos útiles para la detección de objetos con aprendizaje automático en aplicaciones de SMT y semiconductores.