要約
エレクトロニクスメーカーは、サプライチェーンの困難や労働力不足の中で生産効率の向上を求めるプレッシャーに引き続き直面しており、多くのプリント基板アセンブリー (PCBA) メーカーは、競争力を維持するために自動化と技術革新への投資を開始しています。
そのような方法の 1 つは、人工知能 (AI) を活用して既存の製造プロセスを大幅に強化することです。
この論文では、エレクトロニクス製造環境におけるプリント基板アセンブリの欠陥を自動検査するためのハードウェア統合人工知能システムである DarwinAI Visual Quality Inspection (DVQI) システムについて紹介します。
DVQI システムは、製造エンジニアにとって最小限のプログラミングとセットアップによってマルチタスク検査を可能にし、手動検査と比べてサイクル タイムを改善します。
また、大手電子機器メーカーに導入された DVQI システムのパフォーマンスと影響に関するケース スタディも紹介します。
要約(オリジナル)
As electronics manufacturers continue to face pressure to increase production efficiency amid difficulties with supply chains and labour shortages, many printed circuit board assembly (PCBA) manufacturers have begun to invest in automation and technological innovations to remain competitive. One such method is to leverage artificial intelligence (AI) to greatly augment existing manufacturing processes. In this paper, we present the DarwinAI Visual Quality Inspection (DVQI) system, a hardware-integration artificial intelligence system for the automated inspection of printed circuit board assembly defects in an electronics manufacturing environment. The DVQI system enables multi-task inspection via minimal programming and setup for manufacturing engineers while improving cycle time relative to manual inspection. We also present a case study of the deployed DVQI system’s performance and impact for a top electronics manufacturer.
arxiv情報
| 著者 | Audrey Chung,Francis Li,Jeremy Ward,Andrew Hryniowski,Alexander Wong |
| 発行日 | 2023-12-14 18:56:54+00:00 |
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