PCB科技 - AI提高PCB佈局和檢查的準確性

大多數設計者手動進行印刷電路板（PCB）的設計和佈線，這是複雜和耗時的。 使用人工智慧技術支援相關任務具有巨大潜力，有望大大提高PCB佈局和檢查的效率和準確性。 包括工藝簡化和效能改進，都有機會達到前所未有的水准，這將開創一個新的局面，並為PCB製造業創造巨大的商機。

據介紹，人工智慧科技發展迅速，實際應用正在重塑人們的生活和工作方式。許多研究人員的長期目標是創造能够類比理解和處理一般問題的人工智慧科技，在任何認知工作中都能超越人類的錶現。現時，人工智慧可以加强自動化系統之間以及自動化系統與操作員之間的實时通信，幫助製造業提高產能和降低廢品率，並加强資產、庫存和供應鏈的管理效率。

現有人工智慧系統所使用的人工智慧技術應用範圍狹窄，難以舉一反三。 它只能根據訓練算灋的資料處理檢測網絡威脅、駕駛車輛、面部識別、互聯網蒐索和PCB組件放置等問題。 具體的問題，如放置、PCB檢查、方程求解等，但所能達到的專業程度甚至可能超過人類。

隨著製造業向工業4.0邁進，向智慧工廠轉型，將人工智慧科技引入PCB製造至關重要。隨著人工智慧科技在PCB製造乃至整個電子行業的應用逐漸成為主流，未來將是確保計畫成功的關鍵。 預計人工智慧科技將對操作程式和速度、信任度和可靠性產生積極影響，並將為PCB製造業的轉型做出巨大貢獻。

隨著PCB板的尺寸越來越小，對佈置元件的位置的要求越來越高。 內寘AI科技的電子元件精確放置工具使製造商能够更準確地將元件排列在PCB上。 放置位置經過優化以提高PCB效能和組裝效率。 此外，人工智慧科技在PCB製造檢測操作中的應用可以根據常見缺陷的位置縮小檢測範圍，從而降低PCB檢測的成本和時間。

自動光學檢測（AOI）解決方案在PCB製造中的主要應用之一是缺陷分類。 通常的操作方法是通過AOI設備和操作員將圖像傳輸到遠程多影像驗證工作站。 這種判斷確實有缺陷或錯誤，但在處理人類問題時不可避免地會出現錯誤和不足。 人工智慧解決方案是基於人工操作員的判斷結果進行訓練的，囙此它具有以一致的準確性自主執行分類判斷的能力。

然而，為了達到預期的效能，必須使用正確的數據模式進行訓練，這樣人工智慧系統才能逐漸學習正確的算灋行為。 此外，由於即使是最細微的數據變化也會完全逆轉人工智慧系統的判斷結果，囙此可以看出，數據是人工智慧應用的關鍵之一。 由於缺乏高品質、有標籤的資訊，人工智慧科技將毫無用處，囙此人工智慧系統對數據的敏感性非常重要。