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Qualitätssicherung bei LED-Platinen

Qualitätssicherung bei LED-Platinen

Fehlererkennung mithilfe von Deep Learning

Eine Platine für LEDs ist sehr komplex und kann eine Vielzahl von Fehlern enthalten. Das macht es schwierig, alle erforderlichen Merkmale eines Gut-Teils mit regelbasierter Bildverarbeitung zu beschreiben. ViDi Detect verwendet einen beispielbasierten Ansatz, um die gesamte Bandbreite der erforderlichen Leiterplattenmerkmale zu modellieren.

Aufgaben

Vorteile

  • Inspektion von Kontakten
  • Inspektion trotz schwankender Lichtreflexionen und hoher Teilevarianz möglich
  • Erkennen fehlerhafter Bauteile
  • Hohe Effizienz durch Deep Learning
 
  • Hohe Zuverlässigkeit

Technologien

senswork Deep Learning  
   

Branchen

Automotive
Elektronik
Kosmetik
Kunststoff
Lebensmittel
Maschinenbau
Medizintechnik
Pharma

 

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