Uma fabricante de memórias usa o preenchimento sob os cantos de ICs para unir o pacote ao substrato. Eles precisam inspecionar a presença ou a ausência de preenchimento e verificar se não existe nem muito nem pouco. Eles precisavam de uma solução que pudesse medir o comprimento do preenchimento de cantos e compará-lo com as especificações. Os métodos tradicionais de inspeção do preenchimento de cantos, como análise de gota, são postos à prova pela falta de especificidade do nível de cinza nessa aplicação.

Queremos saber como chegamos a essa conclusão? Descrevemos o uso de um sistema AOI (Nordson TEST & INSPECTION compatível com MRS SQ3000™) e um algoritmo de aprendizado profundo associado para inspecionar o preenchimento de cantos na aplicação de montagem de componentes eletrônicos. Os resultados confirmam um desempenho robusto na detecção da presença ou da ausência de preenchimento de cantos e na medição do comprimento. O sistema foi fácil de treinar e funciona perfeitamente em um PC padrão. A integração do algoritmo de aprendizado profundo ao software do sistema padrão permitiria a engenheiros de fábrica treinar redes que poderiam acabar sendo executadas localmente para inspeção. Existem muitas aplicações potencialmente importantes para a detecção de objetos do aprendizado profundo em SMT e aplicações de semicondutor que estamos buscando ativamente.