電容器焊接檢測

識別焊料中可能造成斷線、短路，以及其他電子問題的小缺陷。

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要在不影響其電氣連接的情況下，裝上滑鼠二極體之類的組件，就必須在裸板上勻稱地塗上阻焊劑。即使是焊料中的小缺陷，都可能造成斷線、短路，以及其他電子問題。由於鏡面眩光，使得這些缺陷的尺寸、形狀及外觀各異。在這些條件之下，容許組件有顯著差異的自動化檢測程式，更是難以編寫。

在相同的光源條件下，Cognex Deep Learning 可迅速識別二極體上的阻焊劑，而其他方法卻陷入膠著。透過一組代表性的阻焊劑圖像訓練裝配驗證和組件定位工具，學習「合格」與「不合格」焊料的正常外觀。在運作期間，儘管鏡面眩光變化繁多，該工具依然可定位並找到 PCB 上的阻焊劑。進行檢測的第二階段時，必須檢驗阻焊劑，尋找任何功能性異常，例如橋接、突出物或出現間距。以監督模式使用缺陷探測工具，使用者可透過一組代表性的已知「合格」與加上缺陷標籤的「不合格」焊料圖像來訓練該工具。

根據這些圖像，Cognex Deep Learning 可學會滑鼠二極體的自然特徵，以及其焊料的正常外觀。其他圖像可在驗證測試期間加入訓練組合，以反映出額外的範例並讓模型發揮最大效用。在訓練和驗證階段期間，可調整許多不同參數，協助解釋外觀上的變化，以正確探測焊料有缺陷的所有二極體。