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Partage de cas: FA FVI Détection de pièces endommagées pour les PCB

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Contexte et besoins du client

Dans le monde en constante évolution de la fabrication électronique, il est essentiel de s’assurer de la qualité des produits avant de les emballer. Un client important avait besoin d’une solution pour détecter les pièces endommagées ou manquantes sur les cartes de circuits imprimés (PCB) avec une grande précision et une grande efficacité. Les méthodes d’inspection manuelles avaient du mal à répondre aux exigences de la production et négligeaient souvent les petits défauts.

Défis

  1. Détection de petites anomalies : Les inspecteurs humains ont éprouvé des difficultés à identifier de manière cohérente de minuscules défauts sur les PCB.
  2. Production en grande quantité : Le besoin d’inspections rapides et modulables pour s’adapter aux cycles de production.
  3. Processus à forte intensité de main-d’œuvre : La dépendance à l’égard des inspections manuelles augmente les coûts et introduit des incohérences.

Solutions et technologies clés

Le cobot TM AI de Techman Robot a fourni une solution automatisée complète, intégrant une technologie d’imagerie avancée et de classification par l’IA.

  1. Imagerie et détection

    • La caméra embarquée (EIH) a permis un positionnement précis et la caméra externe a permis une inspection visuelle multipoint, en réalisant une capture d’image sous plusieurs angles pour s’assurer que chaque composant était inspecté avec précision.
    • Les images ont été analysées à l’aide du modèle d’IA afin de classer les pièces comme bonnes (OK) ou mauvaises (NG).

  2. Entraînement du modèle d’IA

    • L’IA de classification a permis d’entraîner le système avec un ensemble de données de 70 images (40 OK, 30 NG).
    • Le temps d’entraînement a été réduit à 15 minutes seulement, ce qui a permis une adaptation rapide aux changements des exigences de production.

  3. Flux de travail automatisé

    • Produits OK : Dirigés automatiquement vers la station suivante.
    • Produits NG : Identifiés et le bras du cobot prélèvera la pièce défectueuse pour l’envoyer dans une zone de cycle dédiée en vue d’un traitement ultérieur.
    • Les résultats ont été calculés sur l’AOI Edge, puis transmis au robot, qui exécute la prise de décision pour assurer un flux de production continu.

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Scénarios d’application

  • Détection des pièces manquantes ou endommagées avant l’emballage
  • Garantir la qualité du produit en identifiant les petites anomalies à un stade précoce du processus

Avantages

  1. Précision accrue

    • Taux d’exactitude des inspections de 99,99 %.
    • Les taux de fausses alarmes et de dépassement ont été réduits à moins de 1 %, ce qui garantit la fiabilité.

  2. Efficacité accrue

    • L’automatisation a permis d’améliorer la vitesse d’inspection et de réduire les besoins en main-d’œuvre de 50 %.
    • L’inspection à grande vitesse s’aligne parfaitement sur les cycles de production.

  3. Réduction des coûts

    • La réduction de la dépendance à l’égard du travail manuel a permis de minimiser les coûts opérationnels tout en améliorant la cohérence.

Conclusion

La solution de détection de pièces utilisant TM AI Cobot démontre comment l’automatisation intelligente transforme les processus d’inspection. En combinant une classification alimentée par l’IA avec une technologie de vision précise, ce cas illustre comment les fabricants peuvent atteindre une efficacité, une précision et des économies inégalées dans les lignes de production modernes.