精密PCB製造、高周波PCB、高速PCB、標準PCB、多層PCB、およびPCBアセンブリ。
ほとんどの設計者は、複雑で時間がかかるプリント基板（PCB）の設計と配線を手動で行います。人工知能技術を用いた関連タスクのサポートには大きな潜在力があり、PCBレイアウトと検査の効率と正確性を大幅に向上させることが期待されている。プロセスの簡素化とパフォーマンスの改善を含めて、これまでにないレベルに達する機会があり、これは新しい局面を切り開き、PCB製造業に巨大なビジネスチャンスを創出するだろう。
紹介によると、人工知能技術は急速に発展し、実際の応用は人々の生活と働き方を再構築している。多くの研究者の長期的な目標は一般的な問題を類比的に理解し、処理できる人工知能技術を創造し、いかなる認知作業においても人間の表現を超えることができる。現在、人工知能は自動化システム間及び自動化システムとオペレータ間のリアルタイム通信を強化し、製造業の生産能力の向上と廃棄率の低下を助け、資産、在庫とサプライチェーンの管理効率を強化することができる。
既存の人工知能システムで使用されている人工知能技術の応用範囲は狭く、一対三を挙げることは難しい。トレーニングアルゴリズムのデータ処理に基づいてネットワーク脅威、運転車両、顔認識、インターネット検索、PCBコンポーネントの配置などの問題を検出することしかできません。具体的な問題、例えば配置、PCB検査、方程式求解などがありますが、達成できる専門性は人間を超える可能性もあります。
製造業が工業4.0に邁進し、知能工場への転換に伴い、人工知能技術をPCB製造に導入することは極めて重要である。PCB製造乃至電子業界全体における人工知能技術の応用が主流になるにつれ、将来は計画の成功を確保する鍵となる。人工知能技術は操作プログラムと速度、信頼度と信頼性に積極的な影響を与え、PCB製造業の転換に大きな貢献をすると予想される。
PCBボードのサイズが小さくなるにつれて、配置要素の位置に対する要求が高くなってきている。AI技術を内蔵した電子部品精密配置ツールにより、メーカーはPCB上に部品をより正確に配置することができるようになった。配置位置はPCB性能と組立効率を高めるために最適化されている。さらに、PCB製造検出動作における人工知能技術の応用は、一般的な欠陥の位置に応じて検出範囲を縮小することができ、それによってPCB検出のコストと時間を削減することができる。
PCB製造における自動光学検出（AOI）ソリューションの主な応用の1つは欠陥分類である。一般的な操作方法は、AOIデバイスとオペレータを介して遠隔多画像検証ワークステーションに画像を転送することです。この判断には確かに欠陥や誤りがあるが、人間の問題を処理する際には間違いや不足が避けられない。人工知能ソリューションは、人工オペレータの判断結果に基づいて訓練されるので、一貫した精度で分類判断を自律的に実行する能力があります。
しかし、予想される性能を達成するためには、人工知能システムが適切なアルゴリズム挙動を徐々に学習できるように、正しいデータパターンを使用して訓練する必要があります。また、最も微細なデータ変化であっても人工知能システムの判断結果を完全に逆転させるため、データは人工知能応用の鍵の1つであることがわかる。高品質でラベル付きの情報が不足しているため、人工知能技術は役に立たないため、人工知能システムのデータに対する感受性は非常に重要である。
