Nâng cao chất lượng sản xuất PCB bằng hệ thống kiểm tra khiếm khuyết bằng AI

Các nhà sản xuất PCB truyền thống thường sử dụng thuật toán thị giác máy dựa trên quy tắc để kiểm tra lỗi và cần một thanh tra viên có tay nghề cao để kiểm tra lại. Khách hàng của chúng tôi, một nhà sản xuất PCB nổi tiếng với ba trung tâm sản xuất lớn ở Đài Loan, Trung Quốc và Nhật Bản, đang có kế hoạch cải thiện hiệu suất của gói nội tuyến kép (DIP) và dây chuyền sản xuất SMT bằng cách sử dụng công nghệ AI. Hiện tại, mỗi PCB vẫn cần kiểm tra lại thủ công sau khi kiểm tra trực quan tự động. Điều này là do thông thường, khoảng 2-3 thành phần điện trên PCB không được nhận dạng chính xác từ dữ liệu thu được từ camera 3D do độ tương phản thấp. Kết quả là tỷ lệ sàng lọc AOI chưa đạt mức cần thiết lên tới 70-80%.

Thách thức

Để nâng cao tỷ suất lợi nhuận, khách hàng đã quyết định áp dụng CNN học sâu để thay thế phương pháp AOI dựa trên quy tắc hiện có. Trung bình, phải mất 7,3 tháng để chuyển một sáng kiến AI từ nguyên mẫu sang sản xuất. Giải pháp kiểm tra lỗi dựa trên AI từ đầu đến cuối bao gồm các hệ thống AI mạnh mẽ, đáng tin cậy và phần mềm kiểm tra đa lỗi, có độ chính xác cao bằng thuật toán AI. Hơn nữa, vì khách hàng đang tìm kiếm sự cải thiện độ chính xác liên tục nên cần phải đào tạo lại mô hình AI tại dây chuyền sản xuất.

Giải pháp

Advantech đã hợp tác với Phison để giải quyết những thách thức này. Dịch vụ aiDAPTIV+ AOI của Phison chạy hoàn hảo trên hệ thống AI AIR-030 Jetson Orin AI của Advantech để suy luận, cùng với máy trạm AI AIR-520 4U mạnh mẽ, được NVIDIA Chứng nhận với 2 card đồ hoạ RTX A5000 để đào tạo lại ở biên. Advantech AIR-030, được cung cấp cùng với nền tảng NVIDIA AGX Orin, cung cấp sức mạnh tính toán cao để thực hiện các tác vụ thị giác và suy luận bao gồm xử lý hình ảnh nâng cao, xác định lỗi và phát hiện trong thời gian thực. Hệ thống AI nhỏ gọn có các kết nối I/O phong phú bao gồm CANBUS và COM để điều khiển chuyển động và cảm biến, mở rộng PoE cho camera CCD và mạng LAN để truyền dữ liệu. Hình ảnh 3D được chụp không chỉ được gửi đến AIR-030 để suy luận mà AIR-520 còn được cài đặt trên dây chuyền sản xuất để đào tạo lại mô hình AI.

Quá trình đào tạo AI thời gian thực phức tạp và xử lý điện toán hiệu năng cao đã được thực hiện cục bộ trên AIR-520 với bộ xử lý AMD EPYC 7000 Zen3 và hai thẻ GPU NVIDIA RTX. Advantech AIR-520 hỗ trợ dung lượng lưu trữ lên tới 45 TB để tất cả dữ liệu hình ảnh được sử dụng cho đào tạo mô hình AI có thể được lưu trữ cục bộ để đảm bảo dữ liệu được phân loại được an toàn. Nó cũng cung cấp 2 x 10GbE và 2 x 2,5GbE để truyền dữ liệu lớn. Cuối cùng, nó có nguồn điện 1200W tích hợp, giúp tích hợp thiết bị dễ dàng.

Mô hình AI chính xác chạy trên cả AIR-030 và AIR-520 được phát triển bởi dịch vụ aiDAPTIV+ AOI của Phison. Trong giai đoạn đầu nghiên cứu và phát triển, Phison đã hỗ trợ thu thập dữ liệu AOI từ dây chuyền sản xuất và sử dụng framework Mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Network - GAN) để tiếp cận công nghệ Generative AI, tạo ra các hình ảnh khiếm khuyết bổ sung để đào tạo. Cách tiếp cận này cho phép Phison xây dựng một mô hình nền tảng với hiệu suất đáng kể. Dịch vụ aiDAPTIV+ AOI của Phison cũng cung cấp các mẫu tinh chỉnh tùy chỉnh phù hợp với dây chuyền sản xuất cụ thể, đáp ứng các tình huống khác nhau. So với các giải pháp AI AOI khác sử dụng mô hình chung, các mô hình tùy chỉnh đáp ứng yêu cầu của khách hàng tốt hơn.

Khi mô hình AI đang hoạt động, dữ liệu được sử dụng có chọn lọc để đào tạo lại mô hình thông qua MLOps, tối ưu hóa hiệu suất của mô hình theo thời gian. Quá trình này nâng cao đáng kể độ chính xác của mô hình trong việc xác định lỗi sản phẩm. Sau khi triển khai dịch vụ aiDAPTIV+ AOI của Phison, hiệu suất đạt lần đầu (FPY) đã tăng từ 74% lên 99%, giảm 96% khối lượng công việc của người vận hành công việc kiểm tra lại. Tỷ lệ thoát có thể giảm xuống thấp hơn 100 ppm, do đó giảm đáng kể nguy cơ bỏ sót khiếm khuyết của sản phẩm.