정밀 PCB 제조, 고주파 PCB, 고속 PCB, 표준 PCB, 다중 계층 PCB 및 PCB 조립.
대부분의 설계자는 복잡하고 시간이 많이 걸리는 인쇄회로기판(PCB)의 설계와 배선을 수동으로 수행합니다.인공지능 기술을 사용하여 관련 임무를 지원하는 것은 큰 잠재력을 가지고 있으며 PCB 레이아웃과 검사의 효율과 정확성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.공정 단순화 및 성능 개선을 포함하여 전례 없는 수준에 도달 할 수있는 기회가 있으며 이는 새로운 국면을 개척하고 PCB 제조업에 큰 비즈니스 기회를 창출 할 것입니다.
소개에 따르면 인공지능 기술은 빠르게 발전하고 실제 응용은 사람들의 생활과 업무 방식을 재창조하고 있다. 많은 연구자들의 장기적인 목표는 일반적인 문제를 유추하고 이해하고 처리할 수 있는 인공지능 기술을 창조하는 것이다. 어떤 인지 작업에서도 인간의 표현을 초월할 수 있다. 현재 인공지능은 자동화 시스템 간과 자동화 시스템과 운영자 간의 실시간 통신을 강화하여 제조업의 생산능력 향상과 폐품율 감소를 돕고 자산, 재고, 공급망 관리의 효율을 강화할 수 있다.
기존 인공지능 시스템이 사용하는 인공지능 기술은 응용 범위가 좁아 하나를 들어 셋을 반하기 어렵다.네트워크 위협 감지, 차량 운전, 얼굴 인식, 인터넷 검색 및 PCB 구성 요소 배치 등의 문제를 훈련 알고리즘의 데이터에 근거해서만 처리 할 수 있습니다.배치, PCB 검사, 방정식 구해 등 구체적인 문제지만 도달할 수 있는 전문성은 인간을 능가할 수도 있다.
제조업이 인더스트리 4.0을 향해 나아가고 스마트 공장으로 전환함에 따라 인공지능 기술을 PCB 제조에 도입하는 것이 중요하다. 인공지능 기술이 PCB 제조는 물론 전체 전자업계에서 점차 주류를 이루면서 미래는 계획의 성공을 확보하는 관건이 될 것이다.인공지능 기술은 조작 절차와 속도, 신뢰도, 신뢰성에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상되며 PCB 제조업의 전환에 크게 기여할 것으로 예상된다.
PCB 보드의 크기가 점점 작아짐에 따라 컴포넌트를 배치할 위치에 대한 요구가 높아지고 있습니다.AI 기술이 내장된 전자 부품 정밀 배치 도구를 사용하면 제조업체가 PCB에 컴포넌트를 더 정확하게 정렬할 수 있습니다.배치 위치는 PCB 성능 및 조립 효율성을 향상시키도록 최적화되었습니다.또한 PCB 제조 검사 작업에서 인공 지능 기술의 적용은 일반적인 결함의 위치에 따라 검사 범위를 축소하여 PCB 검사의 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.
자동 광학 검사 (AOI) 솔루션의 PCB 제조에서 주요 응용 프로그램 중 하나는 결함 분류입니다.일반적인 방법은 AOI 장치 및 운영자를 통해 원격 다중 이미지 검증 스테이션으로 이미지를 전송하는 것입니다.이런 판단에는 결함이나 오류가 있는 것은 사실이지만 인류 문제를 처리할 때 실수와 부족이 불가피하다.인공지능 솔루션은 인공 조작자의 판단 결과를 바탕으로 훈련하기 때문에 일관된 정확성으로 분류 판단을 자율적으로 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있다.
그러나 예상한 성능에 도달하기 위해서는 인공지능 시스템이 점차 정확한 알고리즘 행동을 학습할 수 있도록 정확한 데이터 모드를 사용하여 훈련해야 한다.또한 가장 미세한 데이터 변화라도 인공지능 시스템의 판단 결과를 완전히 역전시키기 때문에 데이터가 인공지능 응용의 관건 중 하나임을 알 수 있다.고품질, 라벨이 있는 정보가 부족하기 때문에 인공지능 기술은 쓸모가 없기 때문에 인공지능 시스템은 데이터에 대한 민감성이 매우 중요하다.
