镭晨AIS30X Series-DIP产品介绍_210203 .pdf - 第9页

深度学习算法，编程简单，⼀键⾃动搜索已训练元器件及焊点，智能判定不良，编程速度快 • 智能调参 ⽆需CAD、Gerber等程序，即可⾃动框选焊锡点及Chip 料并设定参数 • ⼴播同步 ⼀键同步同类焊点算法、参数，极⼤缩减调整时间 • 在线编程 不停线即可优化调整设备参数，减少⽣产损失 • 简易操作 编程时间仅需10-20min，调试时间仅需10-15min • 快速换线 直接调⽤已有版式⽂件，⽆需重复调整 极简编程 …

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在⼯业检测领域应⽤深度学习算法，使⽤⼤数据优化，智能极简编程，⼀键⾃动识别已训练
元器件及焊点，智能判定不良，解决编程时间⻓、误报率⾼两⼤传统算法痛点
AIS30XSeries-DIP｜深度学习算法
深度学习算法，编程简单，⼀键⾃动搜索已训练元器件及焊点，智能判定不良，编程速度快
•
智能调参
⽆需CAD、Gerber等程序，即可⾃动框选焊锡点及Chip
料并设定参数
•
⼴播同步
⼀键同步同类焊点算法、参数，极⼤缩减调整时间
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在线编程
不停线即可优化调整设备参数，减少⽣产损失
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简易操作
编程时间仅需10-20min，调试时间仅需10-15min
•
快速换线
直接调⽤已有版式⽂件，⽆需重复调整
极简编程
AIS30XSeries-DIP｜技术优势
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卷积神经⽹络采⽤更类似于⼈的判别⽅式，针对多样化的测试情景可以有效识
别，在保证检出率的情况下，降低误报率
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对特征模糊识别能⼒强，有效检出焊锡上的锡洞，不受引脚、器件⼲扰
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泛化能⼒强，能够识别颜⾊上的细微差异及焊点的不规则形状，实现低误报率
技术现状
波峰焊⼯艺下的BOTTOM⾯，焊点元件变化较⼤，需算法认知不同NG与不同OK，且不能漏测
AIS30XSeries-DIP基于⼤数据训练的模型，元器件的识别准确率⾼，检出能⼒及泛化强，能矫正焊点多样化
偏差引起的报警，降低误报
检出能⼒强
AIS30XSeries-DIP｜技术优势