印制电路板是所有电子设备的神经系统。无论是移动设备还是汽车、工业和医疗部门。印制电路板的应用领域非常广,生产过程也是如此。一块电路板在准备使用之前需要大约150个复杂的工作步骤。

AI算法帮助识别并解释印制电路板的缺陷

最高水平的质量保证


"保证产品的高质量在AT&S是理所当然的。在生产过程中,我们会自动拍摄电路板的照片,然后通过图像分析软件进行处理。但有时会发生电路板被误认为 "有问题 "的情况,而且我们无法找到缺陷的原因。这浪费了我们大量的时间和资源。"奥特斯数据和分析部门负责人Ulrike Klein说。


Know-Center为高端印刷电路板的领先制造商AT&S开发了一种AI算法。他不仅能正确识别电路板的图像,还能解释为什么一块电路板被识别为有缺陷或完好无损。因此,AT&S现在有了一个透明的人工智能系统,经过密集的测试阶段,它应该在不久的将来提供可理解和可解释的结果。

AI算法帮助识别并解释印制电路板的缺陷

技术人员和人工智能达成一致


"我们的目标是精确识别有问题的电路板,并使结果可被理解。我们很高兴,我们不仅能够成功地实施这个项目,而且我们的结果也与AT&S技术人员的判断保持一致。"Know-Center的DDAI模块负责人Andreas Trügler博士说。


首先,我们的算法必须了解哪些电路板有问题以及为什么有问题。为了做到这一点,该团队训练了一个神经网络,并将正确和有问题的电路板的图像数据输入该网络。使用 "可解释的人工智能 "研究领域的方法,我们还能够提供一个解释,说明为什么以及电路板的哪里一块被确定为有缺陷。


使用AI的智能生产环境


工业4.0或所谓的 "智能工厂 "已不再是未来的梦想。在竞争压力越来越大的时候,使用智能和聪明的机器和应用确保了公司的重大优势。


在数字化时代,人工智能比以往任何时候都更能成为创新产品和服务的驱动技术。制造业正在紧锣密鼓地处理这个问题,特别是在自动化领域。Know-Center的总经理Stefanie Lindstaedt解释说:"人工智能使质量保证达到最高水平,并为公司节省成本和资源。自动化的图像识别和分析,正在进入许多行业,但仍然显示出质量差距。将人工智能牢牢固定在公司的另一个障碍是对这些技术的信任。我们非常高兴我们在这个项目中成功地克服了这两个障碍。"


AT&S是COMET-Modul DDAI的工业合作伙伴之一。该研究由Know-Center领导,由FFG资助,旨在开发安全、可验证、可解释的人工智能,同时保护隐私。这旨在为人工智能的接受和信任做出重大贡献。在未来,计划与AT&S和该研究的其他工业伙伴合作,在 "可信赖的人工智能 "方向上推进更多的项目。


关于Know-Center


Know-Center是欧洲领先的数据驱动型商业和人工智能研究中心之一。自2001年以来,Know-Center在使用数据作为其公司的成功因素方面得到了支持。在数据分析方面,Know-Center依靠既定的大数据和高性能计算(HPC)基础设施,作为欧洲研究领域的一个组成部分,该中心在处理欧盟和国家层面的众多项目和合同研究方面非常成功。


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