Un fabricant de cartes mémoire applique un remplissage sous les angles des circuits intégrés pour lier l'ensemble au substrat. Il avait besoin de pouvoir inspecter la présence ou l'absence de ce remplissage, et de s'assurer que la quantité était appropriée, ni trop, ni trop peu. Ce fabricant avait besoin d'une solution capable de mesurer la longueur du remplissage de l'angle et de la comparer aux spécifications. Les méthodes traditionnelles d'inspection du remplissage des angles, comme l'analyse de goutte, rencontrent des difficultés du fait de l'absence de spécificité du niveau de gris dans cette application.

Vous aimeriez connaître le résultat ? Nous avons décrit l'utilisation d'un système d'AOI (Nordson TEST & INSPECTION MRS-Enabled SQ3000™) et d'un algorithme de deep learning associé pour l'inspection du remplissage des angles dans une application d'assemblage de composants électroniques. Les résultats ont montré des performances fiables pour la détection de la présence ou de l'absence de remplissage des angles et pour la mesure de la longueur. L'apprentissage du système s'est fait facilement et il s'exécute sans problème sur un PC standard. L'intégration de l'algorithme de deep learning dans un logiciel pour système standard permet aux ingénieurs en usine de former des réseaux qui peuvent ensuite être exécutés localement pour l'inspection. Nous menons actuellement des recherches sur les très nombreuses applications potentiellement utiles pour la détection d'objet intégrant le deep learning dans les applications de SMT et de semi-conducteurs.