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      某PCB龍頭企業自動缺陷檢測與分類系統

      需求痛點


      AOI等設備只能二分類(OK+NG)

      后續需要大量人員進行復判


      AOI所拍缺陷存在假性不良

      過檢率高,浪費復判人力


      人工復檢可能存在漏檢、分類不準確情況

      且人員易流動,企業管理及再培訓壓力大


      解決方案


      通過實時采集設備產生的圖像數據進行自動在線預測,由深度學習技術,精確定位code,精確定位故障點位,替代工程工藝階段的人工肉眼判圖,并將判圖結果推送相關站點,相應提供人工判圖模塊功能,讓人工和自動判圖結合,相輔相成,進一步完善整個檢測機制。


      減少20%人力,節約支出921600RMB/年;


      未來穩產時判圖量無需投資VRS設備5~9臺,成本節約250萬~450萬。


      客戶簡介

      由于流轉至VRS設備圖片量減少,增加了VRS有效產能;


      該企業為某跨國集團的中國生產基地,一廠生產全球領先的半導體封裝載板,應用于電腦微處理器,是中國首家高端半導體封裝載板制造商;二廠生產系統級封裝印制電路板,產品應用于可穿戴設備和高端物聯網產品。

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