{"id":122693,"date":"2025-01-17T11:43:50","date_gmt":"2025-01-17T03:43:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tm-robot.com\/fallbeispiel-fa-fvi-erkennung-beschaedigter-teile-fuer-leiterplatten\/"},"modified":"2025-02-14T10:16:56","modified_gmt":"2025-02-14T02:16:56","slug":"case-sharing-fa-fvi-damaged-part-detection-for-pcbs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tm-robot.com.cn\/de\/case-sharing-fa-fvi-damaged-part-detection-for-pcbs\/","title":{"rendered":"Fallbeispiel: FA FVI-Erkennung besch\u00e4digter Teile f\u00fcr Leiterplatten"},"content":{"rendered":"<h2><strong>Hintergrund und Kundenbed\u00fcrfnisse<\/strong><\/h2>\n<p>In der schnelllebigen Welt der Elektronikfertigung ist die Sicherstellung der Produktqualit\u00e4t vor der Verpackung von entscheidender Bedeutung. Ein Gro\u00dfkunde ben\u00f6tigte eine L\u00f6sung, um besch\u00e4digte oder fehlende Teile auf Leiterplatten (PCBs) mit hoher Genauigkeit und Effizienz zu erkennen. Manuelle Inspektionsmethoden konnten mit den Produktionsanforderungen kaum Schritt halten und \u00fcbersahen oft kleine Defekte.<\/p>\n<h2><strong>Herausforderungen<\/strong><\/h2>\n<ol>\n<li><strong>Erkennung kleiner Anomalien: <\/strong>Menschliche Inspektoren fanden es schwierig, winzige Defekte auf Leiterplatten konsequent zu erkennen.<\/li>\n<li><strong>Gro\u00dfserienproduktion: <\/strong>Die Notwendigkeit schneller, skalierbarer Inspektionen, die den Produktionszykluszeiten entsprechen.<\/li>\n<li><strong>Arbeitsintensiver Prozess: <\/strong>Die Abh\u00e4ngigkeit von manuellen Inspektionen erh\u00f6hte die Kosten und f\u00fchrte zu Abweichungen.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><strong>L\u00f6sung und Schl\u00fcsseltechnologien<\/strong><\/h2>\n<p>Der TM AI Cobot von Techman Robot bot eine umfassende automatisierte L\u00f6sung, die fortschrittliche Bildgebungs- und KI-Klassifizierungstechnologie integrierte.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<h3><strong>Bildgebung und Erkennung<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>Die Eye-in-Hand-Kamera (EIH) erm\u00f6glichte eine pr\u00e4zise Positionierung und die externe Kamera erm\u00f6glichte eine visuelle Mehrpunktinspektion, bei der Bilder aus mehreren Winkeln aufgenommen wurden, um sicherzustellen, dass jede Komponente genau gepr\u00fcft wurde.<\/li>\n<li>Bilder wurden mithilfe des KI-Modells analysiert, um Teile als bestanden (OK) oder nicht bestanden (NG) zu klassifizieren.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<h3><strong>KI-Modelltraining<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>Klassifizierungs-KI wurde genutzt, um das System mit einem Datensatz von 70 Bildern (40 OK, 30 NG) zu trainieren.<\/li>\n<li>Die Trainingszeit wurde auf nur 15 Minuten minimiert, was eine schnelle Anpassung an \u00c4nderungen der Produktionsanforderungen erm\u00f6glicht.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<h3><strong>Automatisierter Workflow<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>OK-Produkte: <\/strong>Automatisch zur n\u00e4chsten Station geleitet.<\/li>\n<li><strong>NG-Produkte: <\/strong>Identifiziert und der Cobot-Arm wird das defekte Teil in einen dedizierten Zyklusbereich f\u00fcr die weitere Verarbeitung bringen.<\/li>\n<li>Die Ergebnisse wurden auf dem AOI Edge berechnet und dann an den Roboter \u00fcbermittelt, der die Entscheidungsfindung durchf\u00fchrt, um einen nahtlosen Produktionsfluss sicherzustellen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><a href=\"https:\/\/tm-robot.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/202501_AI.png\"><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-121674 size-full\" src=\"https:\/\/tm-robot.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/202501_AI.png\" alt=\"ssd-training-results\" width=\"1000\" height=\"625\" srcset=\"https:\/\/tm-robot.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/202501_AI.png 1000w, https:\/\/tm-robot.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/202501_AI-300x188.png 300w, https:\/\/tm-robot.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/202501_AI-768x480.png 768w, https:\/\/tm-robot.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/202501_AI-360x225.png 360w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/a><\/p>\n<h2><strong>Anwendungsszenarien<\/strong><\/h2>\n<ul>\n<li>Erkennen fehlender oder besch\u00e4digter Teile vor dem Verpacken<\/li>\n<li>Sicherstellung der Produktqualit\u00e4t durch fr\u00fchzeitiges Erkennen kleiner Anomalien im Prozess<\/li>\n<\/ul>\n<h2><strong>Vorteile<\/strong><\/h2>\n<ol>\n<li>\n<h3><strong>Verbesserte Genauigkeit<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>Erreichte eine Inspektionsgenauigkeitsrate von 99,99 %.<\/li>\n<li>Die Rate an Fehlalarmen und Overkills wurde auf weniger als 1 % reduziert, was die Zuverl\u00e4ssigkeit gew\u00e4hrleistet.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<h3><strong>H\u00f6here Effizienz<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>Die Automatisierung verbesserte die Inspektionsgeschwindigkeit und reduzierte den Personalbedarf um 50 %.<\/li>\n<li>Die Hochgeschwindigkeitsinspektion passte sich nahtlos an die Produktionszykluszeiten an.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<h3><strong>Kostensenkung<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>Die geringere Abh\u00e4ngigkeit von manueller Arbeit minimierte die Betriebskosten und verbesserte gleichzeitig die Beschaffenheit.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2><strong>Fazit<\/strong><\/h2>\n<p>Die Teileerkennungsl\u00f6sung mit TM AI Cobot zeigt, wie intelligente Automatisierung Inspektionsprozesse ver\u00e4ndert. Durch die Kombination von KI-gest\u00fctzter Klassifizierung mit pr\u00e4ziser Bildverarbeitungstechnologie zeigt dieser Fall beispielhaft, wie Hersteller in modernen Produktionslinien beispiellose Effizienz, Genauigkeit und Kosteneinsparungen erzielen k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hintergrund und Kundenbed\u00fcrfnisse In der schnelllebigen Welt der Elektronikfertigung ist die Sicherstellung der Produktqualit\u00e4t vor der Verpackung von entscheidender Bedeutung. Ein Gro\u00dfkunde ben\u00f6tigte eine L\u00f6sung, um besch\u00e4digte oder fehlende Teile auf Leiterplatten (PCBs) mit hoher Genauigkeit und Effizienz zu erkennen. Manuelle Inspektionsmethoden konnten mit den Produktionsanforderungen kaum Schritt halten und \u00fcbersahen oft kleine Defekte. 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